2022년 최고의 기계 학습 과정 [ML 및 AI 과정]
게시 됨: 2021-05-20목차
소개
우리는 종종 지능을 효율적으로 일하거나 문제를 해결하는 능력으로 설명합니다. 그러나 이러한 지능화의 개념은 이제 IT 세계에서 변화하고 있으며, 이는 인공지능(AI)의 발전과 4차 산업혁명을 촉발하고 있습니다.
AI가 사회에 미치는 영향은 금융, 운송, 의료 연구, 우주 탐사 및 기상학 교수형 분야에서 혁신적인 전기를 공급하며 인공 지능(AI)의 발전을 주도하고 4차 산업 혁명을 일으키고 있습니다.
머신러닝과 AI
인공 지능, 간단히 말해서 AI는 자동화 산업의 연구 분야입니다. 개념적으로 AI는 지능형 기계를 개발하기 위해 기술적 수단을 채택합니다. 그리고 머신 러닝 (ML)은 AI의 개념을 실행하는 방법 중 하나입니다.
기계 학습 은 인공 지능의 한 분야이며 광범위한 연구 분야입니다. 훈련 기계를 겨냥한 인공 지능의 원리를 계승합니다. ML은 컴퓨터 프로그램이 경험을 통해 기계 지능을 자동으로 개선할 수 있도록 하는 컴퓨터 알고리즘 개발을 다룹니다.
ML 분야는 의미 있는 개념을 합성하는 데 중점을 두어 역사적 데이터에서 실질적으로 구현할 수 있도록 합니다. 여기에는 기술, 지식을 습득하고 일련의 경험에서 올바른 결정을 도출함으로써 자동 및 주기적인 학습 메커니즘이 포함됩니다. 그러나 학습 범위는 전체 연구 분야 또는 목표를 다루는 특정 기술이 될 수 있습니다.
통계에 강한 뿌리를 둔 기계 학습은 가장 흥미롭고 빠르게 진행되는 컴퓨터 과학 분야 중 하나가 되고 있습니다. 연구 주제로서 기계 학습은 주로 다양한 알고리즘, 수학 기반 작업 및 알고리즘 구현에 중점을 둡니다. 프로그래밍 언어로.
기존 프로그래밍과 달리 ML 개발은 명시적으로 프로그래밍할 필요가 없습니다. 알고리즘은 프로그램(기계)이 현명하게 작동하도록 훈련합니다. 따라서 기계 학습을 통해 인간이 처리하기 어려운 작업에 대한 패턴을 결정하고 모델을 개발할 수 있습니다.
기계 학습은 단조롭고 복잡한 논리 기반 프로세스에 적용되고 있습니다. 업계에서 ML을 구현하면 보다 효율적이고 지능적인 방식으로 성능이 향상됩니다. 산업에서 ML의 적용은 무궁무진합니다.
예를 들어 챗봇, 이미지 인식, 광고 게재, 검색 엔진, 사기 탐지, 스팸 필터링 등과 같이 웹을 통해 수행되는 일상 생활 작업 중 일부는 기계 학습 모델에서 작동합니다.
AI의 산업 채택
디지털 진화는 기술 산업에서 AI의 채택을 촉진했습니다. Amazon 및 Google과 같은 대기업 외에도 소규모 신생 기업도 비즈니스에서 AI 중심 개발에 집중하고 있습니다. 주로 고객 경험을 개선하기 위한 ML 알고리즘의 채택은 시장에 마법 같은 전환을 가져왔습니다.
(출처 )
AI의 진화
1935년 영국의 컴퓨터 개척자인 Alan Turing은 메모리에 무제한 메모리가 있는 기계와 이러한 메모리를 통과하는 스캐너를 기호별로 읽고 더 많은 기호를 읽고 쓰는 것을 기술했습니다. 이는 메모리에 스캐너 기호로 저장된 명령으로 표시됩니다. 이것은 현대 컴퓨터 시스템의 기초가 되는 튜링 기계입니다.
그 이후로 AI는 빠르게 발전했습니다. 1945년 Turing은 컴퓨터가 훌륭한 체스를 할 것이라고 예측했습니다.
1977년에는 체스 프로그램인 Deep Blue가 세계 챔피언인 Garry Kasparov를 이겼습니다.
ML 사용
ML은 업계 어디에나 존재합니다. IT기반의 생산, 연구, 의료, 마케팅 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있습니다.
보결
1. 금융
ML은 이제 주가 예측, 전자 거래, 대출 위험 평가, 부동산 평가 등 주요 재무 분석 및 의사 결정에 사용됩니다.
2. 통신
AI는 통신, 위성 및 GPS에서도 많이 사용됩니다. 진행 중인 NASA Mars Perseverance Probe를 포함한 우주 탐사에서 매우 중요합니다.
3. 의료
의학 영역에서는 심장 및 폐 질환을 감지하고 암을 치료하는 데 사용됩니다.
4. 농업
농업에서는 가장 효율적인 수확기를 예측하는 데 사용됩니다. 또한 자동차 제조 및 시장 조사 사업에 진출하여 여러 다른 부문에서 표적 마케팅 및 온라인 검색 채택을 처리합니다.
5. 감시
기계의 시각적 인식은 감시 및 추적에 사용됩니다. 미국의 일부 법원은 현재 ML 모델의 알고리즘을 사용하여 방어자가 상습범이 될 가능성을 결정합니다.
딥러닝
ML 기술은 딥페이크(deepfake)를 만드는 데도 사용되며 이제 유머 기반에서 경험하게 되지만 시간이 지남에 따라 특히 가짜 뉴스와 같은 위협을 유발할 수 있습니다.
AI에 대한 시장 수요
2021년 Gartner 보고서에 따르면 2025년까지 대기업 IT 리더의 50%는 인공 지능(AI) 및 향상된 지능을 지원하기 위해 OTM(운영 기술 관리) 기술이 필요합니다.
IDC 에 따르면 글로벌 AI 시장의 예측 성장 수치는 2021년에 전년 대비 16.4% 증가한 3,275억 달러에 이를 것 입니다. 또한 2024년까지 시장은 17.5%의 5년 CAGR(복합 연간 성장률)과 5,543억 달러의 인상적인 총 수익으로 5,000억 달러를 돌파할 것으로 예상됩니다.
인도 상황에서 IDC 보고서는 인공 지능 지출 이 30% 이상 증가했다고 언급했습니다. AI 지출은 2019년 3억 700만 달러에서 2023년 8억 8050만 달러로 30.8%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.
AI의 급여
PayScale 에 따르면 인공 지능(AI) 전문가의 평균 급여는 1,546,314루피이고 ML 엔지니어의 평균 급여는 80만 루피입니다. 인도의 머신러닝 평균 급여는 약 100만 원입니다. 인센티브를 포함하여 연간 6,86,281.
AI 엔지니어는 직업을 바꿀 때 최대 60-80%의 수익성 있는 인상을 받는 반면 다른 스트림 전문가는 평균 20-30%를 얻을 수 있는 것으로 나타났습니다.
직업 기회
AI 전문가는 다음 직함에서 역할 중 하나를 가질 수 있습니다.
- 빅데이터 엔지니어
- 비즈니스 인텔리전스 개발자
- 데이터 과학자
- 기계 학습 엔지니어
- 연구 과학자
- AI 데이터 분석가
- AI 엔지니어
- 로봇공학과 등
누가 ML 엔지니어가 될 수 있습니까?
코딩에 재능이 있고 수학에 능한 학생은 AI 분야에서 직업을 선택하기에 가장 바람직한 후보자입니다. 수학 및/또는 통계 배경을 가진 졸업생은 ML 엔지니어가 되기를 선택할 수 있습니다. 컴퓨터 과학, 데이터 과학, 소프트웨어 공학이 아닌 경우 수학 또는 통계학에서 최소 학사 또는 석사 학위가 필요합니다. Python, R 또는 이에 상응하는 것과 같은 수학 기반 프로그래밍 언어에 대한 실무 전문 지식을 보유하는 것은 ML의 장점입니다.
- 통계 및 확률 원리에 대한 지식은 많은 ML 알고리즘의 기초를 설정합니다.
- 수치적 개념 외에도 소프트웨어 엔지니어링의 기본 개념이 명확하면 구현이 쉬워집니다.
- 다양한 ML 알고리즘 및 라이브러리로 작업하려는 경향이 필수적입니다.
- 샘플 ML 프로젝트를 연습하는 데 도움이 되는 데이터 모델링 및 평가 방법에 대한 지식을 얻습니다.
- 온라인 코딩 포럼에 참여하고 ML 기본 사항에 대해 자세히 알아볼 수 있는 온라인 경로가 많이 있습니다.
ML 기술 및 AI 기반 프로젝트 관리 능력 외에도 업계에서는 ML/AI 과정 에서 인증을 찾습니다 . 따라서 자신에게 맞는 공식 과정에 등록하십시오. 대부분의 온라인 과정은 선택할 수 있습니다.
upGrad라는 평판이 좋은 기관 중 하나가 당신을 구해줄 것입니다. upGrad가 제공하는 과정의 이점을 누릴 수 있습니다. AI 및 ML의 온라인 과정 중 하나를 선택하고 온라인에 가입한 후 전문 ML 엔지니어가 되어 꿈을 이루십시오.
과정
수십 년 동안 전자 학습으로의 성공적인 전환을 통해 여러 온라인 채널을 통해 학생들이 원하는 과정에 쉽게 등록할 수 있습니다. 전문가가 자신의 연구 분야에서 자격 증명을 취득할 수 있도록 이러한 과정을 제공하는 여러 제공자가 있습니다. upGrad라는 브랜드는 AI 및 ML을 포함한 기술 및 비즈니스 관련 온라인 과정의 선구자 제공업체 중 하나입니다.
upGrad에서 제공하는 과정
기술 혁명이 기계 학습과 인공 지능에 의해 주도된다는 점을 감안할 때 upGrad는 데이터 과학 지망자와 전문가를 위한 최신 사례 기반 과정을 제시했습니다. upGrad에서 제공하는 기계 학습의 4가지 주요 과정이 있습니다.
- 기계 학습 및 딥 러닝 고급 인증서 – 챗봇, 뉴스 추천 엔진 등을 구축하는 방법을 학습하여 ML 엔지니어가 되십시오.
- 기계 학습 및 NLP 고급 인증서
- 머신 러닝 및 AI의 Executive PG 프로그램 – 머신 러닝 엔지니어가 되어 틱택토 게임, 챗봇 훈련 등을 하도록 에이전트를 훈련시키는 방법을 배우십시오.
- 기계 학습 및 AI의 과학 석사 – IIIT-B 및 LJMU에서 기계 학습 및 AI의 통합 석사 프로그램을 추구합니다. 오프라인 프로그램보다 10배 이상 경제적입니다.
- 기계 학습의 고급 인증 프로그램 – IIT 델리에서 기계 학습 및 인공 지능의 탐나는 기회를 추구하고 기본 데이터 과학 개념에 대한 지식을 강화하십시오. ML 구현의 기본 수학, 불균형 데이터 처리를 가르치고 ML 알고리즘의 평가 메트릭 및 최적화 전략에 익숙해집니다. 자세한 내용은 당사 웹사이트 를 참조하십시오 .
모든 과정은 온라인으로 진행되며 실무 전문가를 위해 설계되었습니다.
자격 기준은 50% 또는 이에 상응하는 합격 점수로 최소 학사 학위로 벤치마킹되었습니다. 최소 1년의 실무 경험이 있거나 수학 또는 통계학 학위를 소지한 학생이 더 적합합니다.
upGrad 과정을 선택하는 이유는 무엇입니까?
과정은 WES(세계 교육 서비스)의 승인을 받았으며 UGC, AICTE 승인 대학인 IIT Bangalore의 승인을 받았습니다. NIRF Rankings에 따르면, 이 연구소는 상위 70개 공학 대학에 속합니다.
커리큘럼은 동급 최고의 전문가와 최고의 교수진에 의해 설계되었습니다. 콘텐츠에는 멀티미디어, 비디오, 사례 연구 및 프로젝트가 포함됩니다.
결론
이제 AI와 ML 의 중요성에 대한 공정한 아이디어를 얻었으므로 기계 학습을 공부하기로 결정할 수 있습니다. 기계 학습을 배울 수 있는 곳, 기계 학습 학습을 시작하는 방법 및 기계 학습을 배우는 가장 좋은 방법에 대한 정보를 얻으십시오.
세계 최고의 대학에서 ML 과정 을 배우십시오 . 석사, 이그 제 큐 티브 PGP 또는 고급 인증 프로그램을 획득하여 경력을 빠르게 추적하십시오.
코스 제공 기관인 upGrad는 기계 학습 및 AI의 PG 프로그램과 기계 학습 및 AI 과학 석사를 제공하여 경력을 쌓 도록 안내합니다. 이 과정에서는 기계 학습의 필요성과 경사 하강법에서 기계 학습에 이르는 다양한 개념을 다루는 이 영역에서 지식을 수집하기 위한 추가 단계를 설명합니다.
