기계 학습 엔지니어가 되는 방법: 초보자 가이드

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기계 학습은 오늘날 AI가 더 효과적인 인공 지능 시스템의 중요한 구성 요소입니다. 많은 대기업이 머신 러닝을 활용하여 비즈니스 결과를 예측하고 새롭고 개선된 제품을 개발하며 프로세스를 자동화합니다.

따라서 AI 솔루션을 배포하는 기업은 이러한 시스템을 최대한 활용할 기계 학습 엔지니어가 필요합니다. 그렇다면 이 흥미로운 분야에서 경력을 어떻게 시작합니까? 기계 학습 엔지니어가 되는 방법은 다음과 같습니다.

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기계 학습 엔지니어는 누구이며 어떤 일을 하나요?

기계 학습 엔지니어는 AI 시스템이 입력 데이터에서 학습하고 데이터를 사용하여 자동으로 예측할 수 있는 알고리즘을 개발하는 IT 전문가입니다. 기계 학습 엔지니어는 데이터 과학자와 협력하여 데이터를 AI 시스템을 위한 실행 가능한 정보(알고리즘)로 변환합니다.

조직 환경에서 기계 학습 엔지니어의 궁극적인 책임은 기계 학습 모델을 설계 및 구현하고 기존 모델을 개선하는 것입니다. 그들은 대량의 데이터를 분석 및 구성하고, 데이터 품질을 확인하고, 적절한 데이터 세트와 표현 방법을 선택하고, 데이터를 기계 학습 알고리즘으로 변환합니다.

또한 기계 학습 엔지니어는 다양한 시스템을 설계 및 테스트하고 기계 학습 알고리즘 및 도구를 연구 및 구현하며 시스템의 교육 및 재교육을 수행합니다. 또한 고객의 요구에 따라 ML 라이브러리를 확장하고 기계 학습 애플리케이션을 개발합니다.

기계 학습 엔지니어가 되는 방법

다른 직업과 마찬가지로 기계 학습 엔지니어가 되기 전에 특정 기준을 충족해야 합니다. 순수한 결심만 있다면 인기 있는 기계 학습 엔지니어가 될 수 있습니다. 다음 단계를 따르기만 하면 됩니다.

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1. 파이썬으로 코딩 배우기

화면에 표시된 녹색 프로그래밍 코드와 함께 노트북에 타이핑하는 손의 위에서 본 모습

기계 학습에는 많은 프로그래밍이 필요합니다. 따라서 Python, C++ 및 Java와 같은 주요 프로그래밍 언어에 능통해야 합니다. 그러나 하나의 프로그래밍 언어로 시작할 수 있으므로 전문 용어를 뇌에서 제거할 수 있습니다. Python은 시작하기에 상당히 쉬운 프로그래밍 언어입니다.

뿐만 아니라, 반드시 알아야 할 기계 학습 알고리즘 딥 러닝 알고리즘과 같은 기계 학습 시스템을 개발하는 데 사용됩니다. 따라서 기계 학습 알고리즘에 대한 좋은 배경 지식이 있으면 기계 학습 엔지니어가 될 수 있습니다.

2. 데이터 과학 및 소프트웨어 엔지니어링 과정 수강

다른 기술 직업과 마찬가지로 기계 학습 엔지니어가 되려면 작업의 기술과 필요한 기술을 배워야 합니다. 따라서 탄탄한 교육 배경이 있어야 합니다.

기계 학습 엔지니어는 일반적으로 데이터 및 소프트웨어 프로그램으로 작업하므로 소프트웨어 공학 또는 데이터 과학 학위를 시작하는 것이 좋습니다. 또한 기계 학습 엔지니어는 데이터를 분석하고 기계 학습 알고리즘을 개발하는 데 도움이 되는 고급 수학 및 통계 기술을 보유해야 하며 대학 학위의 필요성을 다시 한 번 강조합니다.

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또한 기계 학습에 대한 온라인 과정을 수강하여 해당 분야의 특정 지식을 얻을 수 있습니다. 시작할 수 있는 기계 학습에 관한 최고의 온라인 과정은 다음과 같습니다.

3. 부트캠프에 등록하고 실제 프로젝트에 참여

부트캠프는 현장에서 빠르게 실무 경험을 쌓을 수 있는 좋은 방법입니다. 부트캠프에 등록하면 고용주에게 매우 중요한 현장 경험을 쌓을 수 있는 프로젝트에 참여하게 됩니다.

또한 부트캠프는 필요한 기술과 지식을 배우는 동시에 실습 경험을 얻을 수 있도록 도와주기 때문에 특히 중요합니다. 또한 부트캠프는 좋은 포트폴리오를 구축할 수 있는 좋은 방법입니다.

마찬가지로 개인 프로젝트를 수행하고 실제 상황에 대한 기계 학습 솔루션을 개발할 수 있습니다. 여기 몇 가지가 있습니다 초보자를 위한 기계 학습 프로젝트 아이디어 . 다음은 필수 기계 학습 개념 및 실습에 대한 이해를 강화하는 최고의 부트 캠프입니다.

4. 전문 자격증 취득

전문 인증을 취득하는 것은 기계 학습 엔지니어로서의 경력을 향상시킬 수 있는 좋은 방법입니다. 또한 유수 기관의 자격증을 소지하고 있으면 해당 분야의 기술력과 역량을 보여주기 때문에 일류 기업에서 채용을 고려하기가 더 쉽습니다.

따라서 전문 자격증을 취득하여 업계에서 귀하의 가치를 높이십시오. 현장에서 조직된 인증 프로그램, 교육 또는 전문 시험을 완료하면 전문 인증서를 받을 수 있습니다. 인증된 기계 학습 전문가가 되려면 다음 프로그램을 살펴보십시오.

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5. 전문 커뮤니티 가입 및 네트워크 구축

기계 학습 엔지니어는 데이터 과학자, 소프트웨어 엔지니어 및 기타 기술 전문가로 구성된 팀에서 작업합니다. 따라서 업계의 다른 전문가와의 네트워킹은 기계 학습 엔지니어로서의 성공에 매우 중요합니다.

업계 내에서 전문 협회 및 네트워킹 가입의 이점은 광범위합니다. 첫째, 최신 업계 동향을 파악하고 경력 개발 기회를 찾는 데 도움이 됩니다. 따라서 가입하고 네트워크를 형성할 업계 전문가 집단을 찾으십시오.

LinkedIn, MeetUp 및 Jobcase는 이러한 인맥을 찾기에 좋은 장소입니다. LinkedIn과 같은 플랫폼에서 전문적인 관계를 구축하는 것은 매우 간단합니다. LinkedIn 기능은 귀하의 인지도를 높이는 데 도움이 될 수 있습니다. 더 빠르게.

6. 기계 학습 엔지니어링 역할 지원

기계 학습 엔지니어가 되기 위한 마지막 단계는 기계 학습 작업을 시작하는 것입니다. 이를 달성하려면 현장 경험을 강조하는 기술 이력서를 작성하거나 매혹적인 포트폴리오를 표시해야 합니다. 이력서를 작성하는 것은 부담스러울 수 있지만 이 가이드는 기술 이력서를 작성하는 방법 당신을 더 쉽게 만들 것입니다.

초보 기계 학습 엔지니어는 주니어 역할부터 시작하여 산업 경험을 얻을 수 있습니다. 그런 다음 더 큰 프로젝트와 역할을 맡을 수 있는 자신감을 쌓으면서 순위를 올리십시오.

지금 기계 학습 엔지니어로 경력을 쌓으십시오.

많은 회사가 비즈니스 개발 및 경쟁 우위를 위해 잠재력을 활용하려고 노력함에 따라 머신 러닝 애플리케이션은 성장 궤도에 있습니다. Google 및 Netflix와 같은 선두 기업은 운영에 기계 학습이 통합되어 있습니다.

이러한 기계 학습 활용의 증가는 기계 학습 엔지니어에 대한 수요 증가를 의미합니다. 따라서 지금이 이 기사에서 강조한 단계를 따라 머신 러닝 분야에서 경력을 쌓을 수 있는 기회입니다.