2022년에 기계 학습 엔지니어가 되는 것이 어떻게 보람을 느낄 수 있습니까?

머신 러닝(ML)은 지난 10년 동안 기하급수적으로 성장하여 차세대를 위한 가장 까다로운 기술이 되었습니다. 인공 지능(AI)의 하위 집합으로 간주되는 ML은 먼저 데이터에서 학습하고 이 정보에서 패턴과 개념을 발견한 다음 이러한 학습을 ​​기반으로 계획하거나 결정을 내릴 수 있는 시스템 또는 알고리즘을 개발하는 데 사용됩니다.

오늘날 전 세계의 연구원들은 농업, 은행, 마케팅, 검색 엔진, 언어학, 의료 진단 등과 같은 여러 분야의 응용 프로그램에서 기계 학습을 사용합니다.

ML은 점점 더 많은 조직이 성장을 확장하기 위해 데이터에 의존함에 따라 차세대를 위한 무한한 범위와 잠재력을 지닌 인기 있는 21세기 직업입니다. 기계 학습 엔지니어는 이 분야의 전문적인 건축 경력과 관련된 용어입니다. 또한 많은 회사에서 직무 설명에 기계 학습 과학자, 소프트웨어 엔지니어 또는 ML 전문가를 사용합니다. Glassdoor 에 따르면 2022년에 기계 학습 엔지니어 로 일하는 사람 은 추가 특전, 보너스 등을 통해 미국에서 연간 평균 $114,000를 벌고 있습니다.

기계 학습에는 신경망, 자연어 처리(NLP) 및 딥 러닝(DL)을 비롯한 다양한 하위 집합이 있습니다. 많은 산업 분야에서 미래에 대한 비즈니스 전망을 향상시키기 위해 다양한 측면에서 ML을 활용하고 있습니다.

새로운 ML 애플리케이션의 가능성

머신 러닝은 정교한 모델을 학습하고 구축하는 기술에 대한 판도라의 상자를 열었습니다. 다음은 우리 삶에 중대한 영향을 미칠 수 있는 몇 가지 주요 가능성입니다.

1. 감정 분석

ML 기반 애플리케이션의 감정 또는 감정 분석은 문서의 어조 또는 고객 리뷰를 정의하는 데 도움이 됩니다. 이 의사 결정 응용 프로그램은 고객의 리뷰 또는 양식을 읽고 평가를 기반으로 예측하여 고객의 스타일을 실현하는 기능을 갖습니다.

원천

2. 언어 번역

자연어 처리(NLP)도 지난 10년 동안 인간의 언어와 컴퓨터 간의 통신 링크를 구축하는 데 빠르게 발전했습니다. NLP의 중요한 장애물 중 일부는 자연어 생성, 음성 인식 및 자연어 진행 이해입니다.

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3. 사용자 행동 및 추천 - 제품 및 영화

ML 기반 모델은 시장에 따라 변화하는 트렌드와 사용자 행동을 연구하는 데에도 사용됩니다. 제품 추천은 ML의 가장 성공적인 애플리케이션 중 하나입니다. 매년 우리는 새로운 디자인과 제품의 변화를 봅니다. 이러한 ML 모델은 시스템이 타이밍, 기분, 계절, 선택, 참조 등과 같은 다양한 매개변수를 기반으로 동작을 이해하도록 합니다.

4. 의학적 진단 - 건강 관리

의료 진단은 기계 학습의 가장 유리한 가능성 중 하나입니다. 또한 의료 분야의 ML-AI는 치료 프로토콜 정의, 개인 맞춤 치료, 모니터링 및 약물 개발에서 성공을 입증했습니다. 검사 보고서에서 심부전을 예측하고 심혈관 기록에서 패턴을 발견하는 것은 의료 분야에서 인기를 얻고 있습니다.

대부분의 글로벌 기업은 고유하고 매력적인 콘텐츠를 발견하기 위한 Pinterest, Google의 신경망, Baidu 음성 검색, Salesforce의 고도로 지능적인 CRMS, Edgecase의 전자 상거래 전환과 같은 여러 측면에서 IT 아키텍처에서 기계 학습을 사용하고 있습니다. Twitter의 큐레이트 타임라인, Facebook의 챗봇, 영화 추천을 위한 Netflix, 제품 홍보를 위한 Amazon 등

최근 세계보건기구(WHO)와 매사추세츠공과대학(MIT)은 ML과 AI를 사용해 코로나19 발병을 연구하고 대응해 확산 행태를 파악했다.

2022년 이후 머신 러닝에 대한 수요는 어떻게 증가했습니까?

기업이 정보를 연구하기 위해 데이터와 알고리즘으로 전환함에 따라 머신 러닝은 지속적으로 진화하고 있습니다. 이러한 연구 모델은 매우 중요하며 비즈니스 성장의 중요한 요소에 대한 통찰력을 제공합니다. 2019년 84억 3,000만 달러로 예상되는 전 세계 머신러닝 시장은 2027년까지 39.2%(CAGR)의 놀라운 속도로 성장하여 1,171억 9,000만 달러에 이를 것입니다.

기계 학습 시장 규모 및 성장: 출처

머신 러닝은 데이터 과학, 인공 지능, 데이터 설계자, 클라우드 컴퓨팅, MLaaS(Machine Learning as a Service), 빅 데이터 및 조직의 최고 경영자를 위한 다양한 경력 경로를 제공합니다. 업계에서 딥 러닝이 빠르게 발전 함에 따라 여러 글로벌 기업에서 ML 및 데이터 분석 기반 솔루션으로 범위를 확장하고 있습니다.

ML을 위한 최고의 다국적 기업으로는 IBM, HP(Hewlett Packard), AWS(Amazon Web Services), Google LLC, H2o.AI, Intel Corporation, Oracle Corporation, Microsoft Corporation, SAS Institute, Baidu 등이 있습니다.

소매, 의료 및 전자 상거래 산업의 애플리케이션

오늘날 머신 러닝은 100개 이상의 산업 및 계산에 통합되었습니다. 이러한 측면은 매일 우리의 삶에 영향을 미치고 우리의 의사 결정 능력을 용이하게 합니다. 그리고 지속적인 연구를 통해 이 ML 트렌드는 더욱 정교해져서 미래를 위한 보다 정교한 모델을 구축할 것입니다.

2019년 산업별 글로벌 머신러닝 시장 점유율

원천

1. 소매

머신 러닝 기술의 사용은 지난 몇 년 동안 소매 산업에서 크게 증가했습니다. 오늘날의 온라인 플랫폼은 제품이나 서비스에 대한 가시성을 높이기 위해 추천 엔진을 통해 놀라운 사용자 경험을 제공합니다. 시각적 검색은 원하는 결과에 더 쉽게 도달할 수 있는 신뢰성을 더합니다. 사용자는 이미지를 원활하게 업로드하여 Google 렌즈 및 이미지 검색, Pinterest Lens Your Look 등과 같은 정확한 제품을 찾을 수 있습니다.

현대 경제가 사용자 행동을 변화시키면서 기계 학습 알고리즘은 가격 전략, 할인 제공 및 여러 비용 최적화 기술에서 기업을 돕습니다. ML 주도 시스템은 고객 행동을 예측하고 관련 제안을 제공하여 더 많은 비즈니스 전환을 유도하는 데 놀라운 성공을 거두었습니다.

2. 헬스케어

머신 러닝은 의료 산업에서 괄목할 만한 성공을 거두었습니다. 스마트 장치의 디지털 녹음은 의료 전문가가 숙련도를 최적화하고 결정을 표준화하며 인체의 암 요소를 보다 정확하고 빠르게 진단하여 원하는 결과를 얻을 수 있도록 도와줍니다. 다양한 데이터 및 분석 모델이 의료 시스템에 등장하여 안정성과 신뢰를 더했습니다.

전반적으로 ML 기반 알고리즘은 질병의 치료를 평가하고 장기 계획에 따라 프로토콜을 설정하는 데 엄청난 역할을 했습니다. ML-AI 조합을 사용하면 입원 기간 감소, 만성 질환 예측, 사망률 감소, 노쇼 분석, 재입원 감소, 상태의 합병증 가능성 등 여러 이점이 있습니다.

3. 전자상거래 산업

개인화는 머신 러닝의 통합으로 인한 주요 이점 중 하나입니다. 전자 상거래 산업과 관련하여 기계 학습이 관여하는 필수 역할은 다음과 같습니다.

1. 고유한 지표로 지능적인 결과로 웹 검색을 최적화합니다.
2. 매일 수백 수천 건의 거래에서 사기를 감지합니다.
3. 고객의 과거 기록 및 탐색 활동을 기반으로 한 제품 추천.
4. 시간, 위치, 사용자 지출 행동을 포함한 특정 타겟 캠페인.
5. 더 많은 전환을 얻기 위한 정교한 가격 전략 구축
6. 챗봇을 통한 고객 지원은 놀라운 수준에 도달했습니다.
7. 옴니채널 기획 및 전략으로 수요와 공급의 원활한 균형을 유지합니다.

2022년 머신러닝을 직업으로 선택해야 하는 이유

ML은 과도한 기술과 교육과 함께 가파른 학습 곡선과 지속적인 개선이 필요하지만 오늘날 젊은 세대에게 유리한 제안입니다. ML 엔지니어로 일하는 전문가는 엄청난 수입을 얻습니다.

2022년에 머신 러닝 엔지니어를 선택 하고 밝은 미래에 대한 기회를 가져야 하는 주요 이유는 다음과 같습니다 .

1. ML을 활용하여 미래의 범위를 확장하는 여러 비즈니스와의 완벽한 경력 선택 및 성장 기회.
2. 머신 러닝은 데이터 과학 및 인공 지능(AI)과 함께 비즈니스 성장을 주도할 미래 기술로 간주됩니다.
3. 전문가는 ML 경력을 통해 잠재력을 얻을 수 있습니다.
4. 이제 모든 산업에서 데이터를 활용하여 전략을 수립하고 미래를 계획할 수 있습니다. 기계 학습을 사용하면 실제 문제를 해결하고
5. ML은 보다 독특한 산업 분야에 새로운 기회가 제공되는 지속적인 학습 곡선입니다.

결론

전반적으로 2022년의 기계 학습은 비할 데 없는 잠재력을 지닌 가장 보람 있는 직업 중 하나입니다. 오늘날의 기업은 미래를 위한 경쟁 우위를 확보하기 위해 서두르고 있습니다. 딥 러닝, 데이터 분석 및 인공적인 이점을 갖춘 ML은 차세대의 기둥입니다. 따라서 미래의 리더가 되고 싶다면 머신 러닝을 선택하는 것이 좋습니다.

현재의 일생에 한 번뿐인 전염병 COVID 상황조차도 기계 학습 경력 기회에 대한 수요에 거의 영향을 미치지 않습니다. 2022년에는 기계 학습 엔지니어의 일자리가 증가하고 산업계는 미래의 도전에 대비할 수 있는 이 놀라운 기술에 초점을 맞추고 있습니다. 인공 지능의 필수적인 부분인 기계 학습을 통해 ML이 새로운 기회를 가져오고 연구 영역을 확장 가능한 높이로 확장할 것으로 기대할 수 있습니다.

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