머신러닝에서의 경력

머신 러닝은 10년 동안 가장 인기 있는 직업 경로 중 하나입니다. 당신은 궁금해할 것입니다. 왜 그렇게 유행하게 되었을까요? 이는 거의 90%의 데이터가 지난 2년 동안 생성되었기 때문입니다 시장검증.

머신 러닝 이란 ? 거대한 데이터 팩토리와 이전 경험에서 학습하여 외부 개입 없이 추세와 최적의 솔루션을 도출할 수 있는 머신입니다. 이는 양질의 데이터를 유도한 후 특정 알고리즘 및 모델을 통해 머신을 훈련하여 달성됩니다.

인디드에 따르면 머신러닝은 과거 대비 344% 더 성장해 2019년 최고의 직업으로 꼽혔습니다.

위의 문단은 머신 러닝의 개념을 명확하게 설명합니다. 다른 모든 틈새 시장과 마찬가지로 머신 러닝에도 그 아래에 직무 목록이 있습니다. 이에 대해 논의하고 이러한 직무가 제공하는 직업에 대해 알아보겠습니다.

데이터 과학자: 데이터 과학은 Haward Business Review에서 21세기의 가장 섹시한 직업으로 인정받았습니다 . 원시 데이터가 풍부하고(대부분 지난 2년 동안 생성되었으며 빅 데이터라고도 함) 데이터 과학자는 이 데이터에서 귀중한 통찰력을 이끌어내기 위해 노력합니다. 데이터 과학자의 책임은 정보 전달, 최신 트렌드 선언, 회사 사업에 가치가 있는 솔루션을 도출하는 것입니다. 데이터 과학자에게 필요한 기술은 통계, 수학, 컴퓨터 프로그래밍 및 기타 운영 연구입니다.

머신 러닝 엔지니어: 머신 러닝 엔지니어는 Python, SQL 등의 프로그래밍 언어를 사용하여 실험을 수행하여 기계에 새로운 발전을 가져올 책임이 있습니다. 따라서 그는 최소한의 인간 감독으로 기계가 작동하도록 향상시킬 수 있는 새로운 알고리즘을 만들기 위해 원시 데이터를 분석합니다. 데이터 과학자에게 필요한 기술은 확률, 통계, 알고리즘, 시스템 설계 및 컴퓨터 프로그래밍입니다.

인간 중심 머신 러닝의 디자이너: ‘Netflix’의 예부터 시작해 보겠습니다. 선호도와 애플리케이션과의 이전 상호 작용에 따라 추천을 받게 됩니다. 간단히 말해, 머신은 인간의 패턴과 활동을 인식하고 그에 따라 결과를 표시하여 작업을 간소화합니다.

자연어 처리(NLP) 과학자: 기계가 인간 언어를 이해하는 능력입니다. 따라서 자연어 처리 과학자는 인간의 말투 패턴을 인식하고 이해하고 단어를 우리 언어로 번역할 수 있는 기계를 연구합니다. NLP 과학자에게 필요한 기술에는 기계가 새로운 언어를 배우도록 돕기 위해 그가 말하는 모든 언어의 문법에 매우 유창하고 정확해야 한다는 것이 포함됩니다.

오늘날 머신 러닝이 트렌드이긴 하지만, 밴 룬에 따르면, 이 초고속의