소프트웨어 엔지니어링 전공자, 데이터 과학 연구원 또는 일반적으로 기술 애호가라면 기계 학습으로 알려진 인공 지능(AI)의 주요 하위 분야를 알고 있어야 합니다.
또한 간단한 패턴 감지 및 음성 인식에서 스마트 통합 가상 비서에 이르기까지 AI의 많은 매력적인 응용 프로그램을 알고 있어야 합니다. 이러한 응용 프로그램 등은 기계 학습 엔지니어의 노력으로 가능합니다.
이 기사에서는 이러한 엔지니어가 누구인지, 어떤 일을 하는지, 숙련된 ML 엔지니어가 되기 위해 필요한 기술에 대해 설명합니다.
기계 학습 엔지니어는 무엇을 하나요?
기계 학습 (ML) 엔지니어는 분석 및 문제 해결 수학적 기술을 소프트웨어 프로그래밍 기술과 결합하여 실제 문제를 해결하는 AI 시스템을 만듭니다. ML 엔지니어는 주어진 요구 사항에 따라 데이터를 사용하고 변환하고 주어진 데이터 세트에 대한 모델 형식으로 ML 알고리즘을 구축, 교육, 검증 및 테스트하기 위해 데이터 분석가의 역할을 해야 합니다.
이러한 엔지니어는 기술 부서의 회사와 독립적으로 프로그래머 또는 최첨단 ML 문제에 대한 연구원으로 일할 수 있습니다. 어느 쪽이든 ML 엔지니어 자격을 갖추려면 충족해야 하는 여러 기술 요구 사항이 있습니다. 이러한 기술은 아래에 자세히 설명되어 있습니다.
5가지 필수 ML 기술
1. 확률 및 통계 분석
ML의 전제 조건 중 하나는 확률 및 통계를 포함한 주제에 대한 중급 이해를 포함합니다. 이것은 ML 알고리즘과 모델이 이러한 수학적 원리를 기반으로 하고 없이는 구성될 수 없기 때문에 필요합니다.
확률은 입력, 출력 및 실제 불확실성을 다룰 때 특히 중요합니다. ML에서 사용되는 확률의 일부 원칙에는 조건부 확률, 베이즈 규칙, 가능성 및 독립성이 포함됩니다. 통계는 평균, 중앙값, 분산, 분포(균일, 정규, 이항, 포아송) 및 가설 테스트를 포함한 분석 방법을 포함한 ML 모델을 구성하는 데 필요한 측정값을 제공합니다.
2. 프로그래밍의 기초
ML의 또 다른 전제 조건은 프로그래밍에 대한 기본적인 이해입니다. 여기에는 스택, 대기열, 다차원 배열, 트리, 그래프 등을 포함한 데이터 구조와 검색, 정렬, 최적화, 동적 프로그래밍 등을 포함한 알고리즘에 대한 공정한 이해가 포함됩니다.
언어를 선택하세요
측면에서 프로그래밍 언어, ML에 대해 배우기 가장 좋은 것은 Python 다음에 Java입니다. 이는 Python이 사용 가능한 코드, 프레임워크 및 커뮤니티 도움말 측면에서 가장 큰 온라인 지원을 제공하기 때문입니다.
IDE 알아보기
다음 단계는 통합 개발 환경(IDE)에 익숙해지는 것입니다. 상당히 많은 양의 데이터를 처리하기 때문에 IDE는 Visual Studio Code 또는 주피터 수첩. Python과 마찬가지로 Jupyter는 최고의 온라인 지원을 제공하며 많은 ML 강사가 교육 목적으로도 사용합니다.
라이브러리 이해
라이브러리는 사용하기 전에 프로그램으로 가져와야 하는 리소스 모음입니다. TensorFlow, Keras, PyTorch, Pandas, Matplotlib, Numpy 등과 같은 많은 ML 라이브러리가 있습니다. ML 엔지니어는 프로그래밍을 보다 쉽고 인터랙티브하게 만들기 위해 ML 및 데이터 처리 라이브러리를 잘 이해하는 것이 중요합니다.
3. 데이터 모델링 및 평가
ML의 필수 부분 중 하나는 상관 관계, 클러스터, 고유 벡터와 같은 유용한 패턴을 찾기 위해 주어진 데이터 세트의 기본 구조를 추정하는 프로세스입니다. 또한 회귀, 분류 및 이상 감지를 포함한 데이터 인스턴스의 속성을 예측해야 합니다. ML 엔지니어는 정확도 메트릭 및 전략을 사용하여 주어진 모델을 평가할 수 있어야 합니다.
4. 머신러닝 알고리즘 적용하기
ML의 또 다른 필수 부분은 ML 알고리즘을 적용할 수 있다는 것입니다. Keras 및 scikit-learn과 같은 라이브러리에서 이미 많은 ML 모델과 구현을 사용할 수 있으므로 고유한 모델을 구축하는 것은 드문 일입니다. 그러나 이러한 모델을 가장 효과적인 방식으로 데이터 세트에 따라 적용하려면 일반적으로 ML 모델에 대한 기술과 높은 수준의 이해가 모두 필요합니다.
ML 엔지니어는 또한 과적합, 과소적합, 편향 및 분산 문제와 같은 다양한 접근 방식과 가능한 문제의 상대적 장단점을 알고 있어야 합니다.
5. 신경망 구축
신경망(NN)은 다음으로 알려진 ML 하위 필드의 일부입니다. 깊은 학습 필수 ML 기술과 관련하여 더 확장된 요구 사항입니다. 그러나 ML의 보다 실용적인 응용 프로그램에서는 AI 시스템을 위한 보다 강력한 모델을 만들기 위해 NN에 대해 약간의 이해가 필요합니다.
NN은 레이어와 뉴런을 사용하여 강력한 ML 모델을 만듭니다. ML 엔지니어는 NN을 구축, 훈련, 검증 및 테스트할 수 있어야 합니다.
결론
이제 누가 누구인지 잘 이해해야 합니다. 기계 학습 엔지니어는 그들이 하는 일과 여정을 시작하는 데 필요한 기술입니다. 확률, 통계 분석, 프로그래밍, 데이터 모델링, 알고리즘 응용 프로그램 및 신경망 구축 강력한 AI 및 ML 솔루션을 구축합니다.
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