기계 학습 엔지니어의 하루: 그들은 무엇을 하나요?

기계 학습 엔지니어는 주로 인공 지능을 다룹니다. 기계 학습 엔지니어는 기본적으로 특정 작업을 수행하도록 지시받지 않고 기계가 조치를 취하도록 돕는 프로그램을 만드는 컴퓨터 프로그래머입니다. 머신 러닝 엔지니어는 맞춤형 웹 검색을 제공하는 것부터 맞춤형 뉴스 피드에 이르기까지 수많은 개인에게 영향을 미칩니다.

기계 학습 엔지니어는 Spotify, Adobe, Facebook, Google, Linkedin 등과 같은 최첨단 회사에서 일합니다.

세계 최고의 대학에서 온라인으로 머신 러닝 과정 에 참여하십시오. 석사, 대학원 대학원 과정, ML 및 AI 고급 인증 프로그램을 통해 빠르게 경력을 쌓을 수 있습니다.

기계 학습 엔지니어가 직장에서 활용하는 기술

기본 프로그래밍 – 컴퓨터 아키텍처(메모리, 분산 처리, 대역폭 캐시), 데이터 구조(대기열, 스택, 트리, 그래프, 다차원 배열) 및 알고리즘(검색, 정렬, 최적화).

확률 및 통계 – Bayes Nets, Bayes 규칙, Markov 결정 프로세스 등의 개념. 확률 개념과 함께 중앙값, 분산, 평균, 가설 검정, 평균, 정규 분포, 균일 분포 및 이항 분포와 같은 통계 개념.

기계 학습 알고리즘 및 라이브러리 – 기계 학습 엔지니어는 의사결정 트리, 신경망, 선형 회귀, 부스팅, 유전 알고리즘 및 배깅과 같은 적절한 모델을 선택합니다. 기계 학습 엔지니어는 데이터 누출, 편향 및 분산, 누락된 데이터, 과적합 및 과소적합과 같은 다양한 접근 방식의 장단점을 알고 있습니다.

데이터 모델링 및 평가 – 기계 학습 엔지니어는 데이터 세트의 구조를 평가하여 건설적인 패턴을 식별합니다.

작문 기술 - 일부 회사에서는 기계 학습 엔지니어가 자신의 프로젝트에 대한 기사를 게시하도록 요구합니다.

기계 학습 엔지니어의 책임은 다음과 같습니다.

• 기계 학습 알고리즘을 분석하여 문제에 대한 솔루션을 찾습니다.
• 데이터 분포의 차이점 식별.
• 데이터 품질을 확인하고 데이터 정리를 통해 데이터 품질을 확인합니다.
• 탐색 및 데이터 시각화.
• 데이터 수집 프로세스의 감독.
• 데이터 과학자가 정의한 모델에 데이터를 제공합니다.
• 검증 전략을 정의합니다.
• 비즈니스 목표의 해석 및 모델 개발.
• 프로젝트 결과를 생산하고 프로그램을 보다 효과적으로 만들기 위해 해결해야 하는 문제를 분리합니다.
• 평가 전략 및 데이터 모델링을 사용하여 예측하지 못한 사례를 예측합니다.
• 하드웨어 및 인력과 같은 기계 학습 과학자가 사용할 수 있는 리소스 관리.
• 현재 머신 러닝 인프라를 개선하기 위한 모범 사례를 연구하고 구현합니다. 비기술적 배경을 가진 클라이언트와 동료에게 복잡한 프로세스를 설명합니다.
• 제품에서 기계 학습을 구현하는 제품 관리자 및 엔지니어를 지원합니다. 기계 학습 엔지니어의 책임에 대해 자세히 알아보세요.

기계 학습 엔지니어의 일상은 연구 논문을 읽고 이 지식을 현재 프로젝트에 적용하고, 해결하려는 문제에 어떤 알고리즘이 잘 작동하는지 식별하고, 보고 관리자와 해결 방법에 대해 토론하는 것으로 구성됩니다. 작업하고, 이메일에 응답하고, 사무실 회의 및 클라이언트 통화에 참석하고, 데이터베이스를 설계하고 기존 모델에 대한 메트릭을 확인합니다.

그는 데이터 수집, 준비, 모델 최적화 및 배포의 모든 기능을 수행합니다. 데이터 성능 및 데이터 정확도를 모니터링하고 분석하기 위한 테스트 도구를 개발합니다.

머신러닝 엔지니어 일정

머신 러닝 엔지니어가 오전 9시에 하루를 시작하면 밤 시간에 작동하던 프로젝트와 코드를 수정합니다. 그는 하루의 할 일 목록을 확인합니다. 그는 업무 이메일을 확인하고 이메일에 답장합니다.

오전 10시부터 오후 12시까지 업무 관련 전화를 받습니다. 그 후 그는 기계 학습 프로젝트 및 도구 작업을 시작합니다. 그는 데이터베이스를 설계합니다. 그는 이러한 계산을 수행하기 위해 수학적 기술을 사용합니다. 그는 Scikit Learn, H20 등과 같은 창의적인 도구의 도움으로 새로운 개념을 배웁니다. 기계 학습 엔지니어와 그의 팀은 구현하려는 연구 기반 기술 및 알고리즘 목록을 작성했습니다.

점심 식사 후 오후 1시경 그는 사무실 회의에 참석하여 팀원들이 작업한 내용, 각 프로젝트의 진행 상황을 공유하고 서로의 진행 상황을 검토하고 더 잘할 수 있었던 부분에 대해 논의합니다. 그는 고객의 전화를 처리합니다.

그는 진행 중인 프로젝트의 진행 상황에 대해 논의하고 새로운 제품 및 프로젝트에 대한 아이디어를 제안합니다. 기계 학습 엔지니어는 동료 및 고객과 대화하기 위해 탁월한 커뮤니케이션 기술이 필요합니다. 그는 병목 현상을 피하기 위해 신중하게 시스템을 설계합니다.

오후 2시에서 5시 사이에 그는 단위 테스트를 작성하고 완성된 모델을 확인하고 계속되는 작업을 완료합니다. 이러한 작업을 마친 후 그는 기존 모델의 메트릭을 확인하고 이러한 메트릭을 기준 모델과 비교합니다. 그는 코딩으로 돌아가 클라이언트 측의 요청을 검토합니다. 그는 자신의 강력한 분석 기술을 활용하여 결과를 해석하고 문제를 식별하여 프로젝트를 효과적으로 설계합니다.

오후 6시에서 8시 사이에 그는 데이터베이스 모델, 프로젝트 및 코드 요청을 마무리하고 사무실을 떠나기 전에 보류 중인 작업이 없는지 확인합니다.

퇴근 후 오후 10시쯤 업무 이메일을 확인하고 업무상 문제가 없는지 확인하고 즉각적인 조치가 필요한 문제에 대해 조치를 취한다.

회사에 근무하는 기계 학습 엔지니어는 "가장 좋은 점은 항상 내 모델을 실험할 수 있는 기회가 주어지고 동료들이 내 아이디어를 듣고 구현하는 데 열려 있다는 것입니다."라고 말했습니다.

“저는 끊임없이 배우고 있으며 항상 현장에서 새로운 접근 방식을 배우고 싶어합니다. 항상 다른 방식으로 기여할 수 있는 기회가 있다”고 덧붙였다.

기계 학습 엔지니어가 자신이 작업 중인 프로젝트의 전체 생태계를 해석하는 것은 필수적입니다. 기계 학습 엔지니어에게 좋은 소식은 기계 학습이 여러 도메인에 걸쳐 광범위하게 적용된다는 것입니다. 제조, 교육, 금융 및 정보 기술과 같은 다양한 분야에서 머신 러닝의 이점을 크게 누릴 수 있습니다. 기계 학습 엔지니어는 빠르게 변화하는 세상이 제시하는 복잡한 문제를 해결하기 위해 복잡한 시스템을 설계합니다.

2025년까지 전 세계 데이터 생성은 175제타바이트에 이를 것으로 추정됩니다. 이것은 인공 지능이 엄청난 수의 일자리를 창출할 것임을 의미합니다. 인공지능 분야에서는 기계공학자가 앞장서고 있습니다. 기계 학습 엔지니어는 미래에도 번영하고 번창하는 경력을 유지할 수 있습니다.

머지 않아 머신 러닝이 개척한 놀라운 혁신이 더 많이 있을 것이며 머신 러닝 엔지니어는 계속해서 이러한 모든 ML 작업의 필수적인 부분이 될 것입니다.

실제 실습 워크샵, 일대일 업계 멘토, 12가지 사례 연구 및 과제, IIIT-B 동문 자격 등 을 제공하는 기계 학습의 Executive PG 프로그램을 확인할 수 있습니다.