빠르게 진화하는 기술 환경에서 기계 학습은 비즈니스 성공에 중요한 역할을 합니다. 예를 들어 ML 알고리즘을 사용하여 맞춤형 영화 추천을 제공하여 비용을 크게 절감하는 Netflix를 예로 들어 보겠습니다. 마찬가지로 기계 학습을 기반으로 하는 Google의 GNMT 시스템은 번역 오류를 최대 60%까지 현저하게 줄였습니다.
기계 학습의 부상으로 AI 전문가들이 많이 찾는 분야가 되었습니다. 회사는 ML을 제품에 통합하기를 열망하고 있으며 ML 엔지니어에 대한 수요가 급증하고 있습니다. 그 결과, 이 직업은 점점 더 수익성이 높아지고 상위 직업 목록에 오르고 있습니다. ML을 통해 개인은 알고리즘과 통계 모델을 통해 학습할 수 있는 컴퓨터 시스템을 개발할 수 있으며, 데이터와 자체 생성 피드백에 의존하여 사람의 개입 없이 작업을 수행할 수 있습니다. ML 시스템의 대표적인 예는 Apple 및 Google과 같은 거대 기술 기업에서 사용하는 사진 인식 소프트웨어입니다. 분석을 통해 이러한 시스템은 위치, 색상 및 주제와 같은 이미지 내의 요소를 분류합니다.
머신러닝 엔지니어(MLE)란?
기계 학습 엔지니어는 예측 모델의 적용을 자동화하는 자급자족 AI 시스템 개발에 중점을 둔 숙련된 IT 전문가입니다. 그들은 학습하고 예측하기 위해 AI 알고리즘을 설계하고 구축하는 일을 담당합니다. 더 큰 데이터 과학 팀의 일원으로서 ML 엔지니어는 데이터 과학자, 관리자, 분석가 및 설계자와 같은 다양한 역할과 협력합니다. 회사 규모에 따라 다른 IT, 소프트웨어 개발, 영업 또는 웹 개발 부서와 상호 작용할 수도 있습니다. ML 엔지니어의 역할은 통계 분석 및 모델 구축에 중점을 둔 데이터 과학자와 AI 시스템 개발 간의 격차를 해소하는 것입니다. 이를 위해서는 많은 양의 데이터를 평가, 분석 및 구성하고 테스트를 통해 기계 학습 모델 및 알고리즘을 최적화해야 합니다.
기계 학습 엔지니어의 주요 책임
- 연구 수행 및 데이터 과학 및 분석 프로토타입 수정.
- 기계 학습 전략을 설계하고 구현합니다.
- 테스트 결과를 활용하여 통계 분석을 수행하고 모델을 향상시킵니다.
- 공개적으로 사용 가능한 교육 데이터 세트 소싱.
- ML 시스템 및 모델을 정기적으로 교육하고 재교육합니다.
- 현재 ML 프레임워크 및 라이브러리 개선 및 확장.
- 클라이언트 또는 고객의 요구 사항을 충족하기 위해 ML 애플리케이션을 개발합니다.
- 적절한 ML 도 구 및 알고리즘을 테스트하고 구현합니다.
- ML 알고리즘의 실용성과 문제 해결 가능성을 평가하고 성공 가능성을 결정합니다.
- 탐색 및 시각화를 통해 데이터에 대한 이해를 높이고 실제 시나리오에서 모델 효율성에 영향을 미칠 수 있는 데이터 분포의 불일치를 식별합니다.
요구 사항 및 기술
- 기계 학습 엔지니어 또는 이와 동등한 역할로 입증된 경험.
- 데이터 구조, 데이터 모델링 및 소프트웨어 아키텍처에 대한 강력한 이해.
- 수학, 확률, 통계 및 알고리즘에 대한 포괄적인 지식.
- Python, Java 및 R을 사용한 코딩 능력.
- 선도적인 기계 학습 프레임워크(예: Keras 또는 PyTorch) 및 라이브러리(예: scikit-learn)에 익숙합니다.
- 뛰어난 커뮤니케이션 능력.
- 팀 환경에서 성장할 수 있는 능력.
- 분석력과 문제 해결 능력이 뛰어납니다.
- 컴퓨터 과학, 수학 또는 관련 분야의 학사 학위 석사 학위는 플러스입니다.
고려해야 할 최고의 기계 학습 인증
AWS 공인 기계 학습 - 전문 분야
AWS 공인 기계 학습 - 전문 분야 자격증은 AWS를 활용하여 기계 학습 모델을 구축, 교육 및 실행하는 능력을 입증합니다. 인증을 획득하려면 65개의 객관식 및 응답 문제로 구성된 엄격한 180분 시험을 통과해야 합니다. 이 시험은 숙련된 전문 개발자 및 데이터 과학자를 대상으로 기계 학습 알고리즘에 대한 이해도를 테스트하고 하이퍼파라미터 최적화를 구현하며 기계 학습 모델의 교육, 배포 및 운영에 대한 모범 사례를 적용합니다. 응시자는 AWS에서 ML 및 딥 러닝 워크로드를 개발, 실행 또는 설계한 1년 간의 실무 경험이 있어야 합니다.
Google 전문 기계 학습 엔지니어 자격증
Google Professional Machine Learning Engineer 인증은 Google Cloud를 사용하여 기계 학습 모델을 설계, 구축 및 프로덕션으로 가져오는 기술과 지식을 보여줍니다. 이 인증을 취득하려면 ML 문제 정의, ML 솔루션 생성 및 ML 모델 개발과 같은 중요한 영역을 다루는 50-60개의 객관식 질문으로 구성된 2시간 시험을 통과해야 합니다. 이 인증은 2년 동안 유효하며 그 이후에는 자격 증명을 유지하기 위해 재인증을 받아야 합니다. 시험에 응시하기 위한 공식적인 전제 조건은 없지만 최소 3년의 업계 경험과 Google Cloud에서 ML 솔루션 설계 및 관리에 대한 최소 1년의 실무 경험이 있는 것이 좋습니다.
IBM 기계 학습 전문가 자격증
머신 러닝의 IBM 전문가 인증서는 이 분야에서 성공적인 경력을 시작하는 데 필요한 기술과 지식을 가진 야심 찬 AI 전문가를 갖추기 위한 포괄적인 커리큘럼을 제공합니다. 기계 학습의 주요 유형과 시계열 분석 및 생존 분석과 같은 특수 주제에 중점을 둔 이 인증은 초기 경력 또는 해당 분야에 익숙하지 않은 사람들을 위한 강력한 기반을 제공하도록 설계되었습니다. 이 과정은 실습 경험과 학습한 개념을 실제 상황에 적용할 수 있는 기회를 제공하는 실용적인 프로젝트로 마무리됩니다.
Microsoft의 Azure AI 엔지니어 어소시에이트
관련 시험에 합격하여 Microsoft의 Azure AI Engineer Associate 인증을 취득하면 Azure Cognitive Services 및 Azure Applied AI 서비스를 활용하여 AI 솔루션을 구현하는 능력을 입증합니다. 이상적인 지원자는 Azure에서 자연어 처리, 지식 마이닝, 컴퓨터 비전 및 대화형 AI와 같은 솔루션을 개발하고 배포하기 위해 C# 또는 Python에 능숙하고 REST API 및 SDK에 대한 실무 경험이 있어야 합니다. 인증 시험은 Azure Cognitive Services 솔루션, 컴퓨터 비전 솔루션, 자연어 처리 솔루션, 지식 마이닝 솔루션 및 대화형 AI 솔루션의 계획 및 관리를 포함하여 중요한 주제에 대한 이해도를 평가합니다.
AI 및 기계 학습 마스터트랙 수료증
Arizona State University에서 제공하는 AI 및 기계 학습 MasterTrack Certificate는 인공 지능에 대한 이해를 심화할 수 있도록 설계된 종합 온라인 프로그램입니다. 이 6~9개월 과정은 대화형 강의와 팀 기반 프로젝트의 조합을 통해 기계 학습 분야에 몰입할 수 있는 기회입니다. 대학의 온라인 컴퓨터 과학 석사 프로그램에서 실제 모듈을 완료하여 AI의 이론과 실제에 대한 견고한 기반을 제공하게 됩니다. 이 프로그램을 마치면 기계 학습의 다양한 학습 패러다임을 완전히 이해하고 이 흥미진진한 분야에서 경력을 쌓을 수 있는 준비를 갖추게 됩니다.
기계 학습 엔지니어링에서 경력을 쌓는 이유는 무엇입니까?
잠재 수익 증가
머신 러닝 엔지니어를 많이 찾는 데는 그만한 이유가 있습니다. 인디드에 따르면, 그들은 미국에서 평균 $148,485의 연봉을 받습니다. 샌프란시스코의 ML 엔지니어는 평균 $200,000에 가까운 연봉을 받고 뉴욕의 머신러닝 엔지니어는 $170,000 미만의 연봉을 받으며 더 큰 시장에서 더 높은 연봉을 받을 수 있습니다.
기계 학습 기술에 대한 높은 수요
기업이 점점 더 빅 데이터를 수용함에 따라 데이터 전문가에 대한 수요가 급증했습니다. 이로 인해 업계 최고의 인재 확보를 열망하는 거대 기술 기업들 사이에서 AI 인재 확보 경쟁이 치열해졌습니다. Robert Half의 최근 보고서에 따르면 조사 대상 미국 관리자의 30%가 회사에서 이미 AI 및 ML을 사용하고 있다고 보고했으며 53%는 향후 3~5년 내에 이러한 도구를 채택할 것으로 예상했습니다.
전문적인 성장을 위한 기회
기계 학습은 아직 발견되지 않은 많은 솔루션, 도구, 알고리즘 및 응용 프로그램이 있는 비교적 새로운 분야입니다. ML 엔지니어는 평생 학습을 수용해야 하며 빠르게 진화하는 이 분야에서 앞서 나가려면 과정, 블로그, 자습서 및 팟캐스트와 같은 리소스가 필수적입니다. BrainStation의 2020 디지털 기술 설문 조사에 따르면 데이터 전문가의 61%가 대면 과정을 수강하고 또 다른 60%는 워크샵에 집중하여 현장에서 지속적인 교육의 중요성을 보여줍니다.
흥미롭고 다양한 진로
머신 러닝은 풍부한 경력 다양성을 제공하며 거의 모든 산업이 데이터에서 얻은 인사이트로부터 이점을 얻습니다. 의료, 사이버 보안, 마케팅 또는 자율 주행 자동차 등 관심 있는 분야에서 일하고 의미 있는 영향을 미칠 수 있습니다. ML에서의 경력은 다음의 중요한 돌파구를 만드는 팀의 일원이 될 수 있는 기회를 제공하며 많은 사람들에게 흥미로운 전망입니다.
머신러닝 자격증이 정말 가치가 있나요?
기계 학습 인증을 획득하면 시장성을 강화하고 잠재적인 고용주에게 효과적인 실무자가 되기 위해 필요한 기술을 보유하고 있음을 입증할 수 있습니다. 자격을 갖춘 기계 학습 전문가가 부족한 상황에서 이 분야의 인증은 경쟁에서 우위를 점하고 새로운 경력 기회의 문을 열 수 있습니다. 또한 연구에 따르면 많은 IT 전문가가 자격증을 취득한 후 급여 인상 및 승진을 경험한 것으로 나타났습니다. 모든 인증이 동일하게 생성되는 것은 아니지만 목표와 경험 수준에 적합한 인증을 선택하면 장기적으로 보상을 받을 수 있습니다.
