기계 학습을 배우는 데 얼마나 걸립니까?

오늘날의 파괴적인 분위기에서 의사 결정에 대한 분석적 접근 방식은 전 세계 기업이 성장과 확장성을 추구하는 데 도움이 되었습니다. 이러한 실질적인 변화로 인해 수많은 직업 기회가 생성됨에 따라 머신 러닝은 비즈니스 목표를 달성하는 데 가장 필수적인 도구 중 하나로 빠르게 자리잡고 있습니다. 기계 학습의 시장 규모는 기하급수적으로 성장 했으며 44.1%의 CAGR(연간 복합 성장률)로 2022년까지 88억 1000만 달러에 이를 것으로 예상됩니다 .

ML은 모든 단계에서 프로그래밍을 제거하는 인공 지능의 한 부분입니다. ML은 반복 프로그래밍이 필요 없는 알고리즘을 기반으로 데이터 분석을 자동화하므로 많은 조직에서 데이터 과학자, 통계학자, AI 엔지니어 등의 작업을 용이하게 하는 것을 선호합니다.

수신된 원시 데이터는 잠재적인 결과를 정확하게 예측하기 위해 기계에 의해 유용한 정보로 쉽게 변환됩니다. 데이터 마이닝과 관련된 많은 응용 프로그램은 기계 학습 및 해당 알고리즘을 사용하여 개발됩니다.

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머신 러닝이란 무엇입니까?

기계 학습은 사용 가능한 데이터에서 지도 또는 비지도 학습을 처리하고 시간이 지남에 따라 기능적 정확도를 구축하는 인공 지능(AI)의 한 부문입니다.

기계 학습에는 통찰력을 제공하고 예측의 정밀도를 향상시키기 위해 대규모 데이터의 추세 또는 패턴을 식별하는 훈련 알고리즘이 포함됩니다. 그것은 거의 모든 산업이 성장과 확장성을 주도하는 컴퓨터 시스템의 개발을 이용할 수 있게 해주는 엄청나게 광대한 분야입니다. 기계 학습은 통계를 기반으로 하는 알고리즘과 모델을 사용합니다. 이는 사용 가능한 데이터에서 정확한 정보를 추출하는 기초를 형성합니다.

학습 알고리즘에는 세 가지 유형이 있습니다.

1. 지도 머신 러닝 알고리즘: 데이터 포인트 값 레이블의 패턴을 식별하여 예측 분석을 수행하는 데 사용됩니다.

2. 비지도 머신 러닝 알고리즘: 여기에 클러스터 형태의 데이터가 있습니다. 이렇게 조직화된 데이터를 통해 복잡한 데이터 구조를 분석할 수 있습니다.

3. 강화 머신 러닝 알고리즘: 이 알고리즘에서는 데이터 포인트를 기반으로 작업을 선택합니다.

기계 학습에 대한 전문 지식을 갖춘 엔지니어는 임의의 데이터에서 유용한 정보를 검색할 수 있는 응용 프로그램을 프로그래밍할 수 있습니다.

기계 학습을 배우는 데 얼마나 걸립니까?

머신 러닝이 학문으로서 가져오는 수익성 있는 전망에 대한 통찰력을 얻었으므로 이제 머신 러닝을 마스터하는 데 걸리는 시간을 결정할 것입니다.

기계 학습 과정은 6개월에서 18개월까지 다양합니다. 그러나 커리큘럼은 선택한 학위 또는 인증 유형에 따라 다릅니다.

6개월 과정을 통해 기계 학습에 대한 충분한 지식을 얻을 수 있으며 이를 통해 상위 회사의 초급 직책에 액세스할 수 있습니다. 기계 학습, Python, SQL의 기초와 관련하여 명확성을 얻고 NLP, 딥 러닝, 데이터 분석 등과 같은 다른 개념을 소개합니다.

그러나 교육, 금융, 컴퓨터 과학, 공급망 및 기타 다양한 산업 분야에 긍정적인 영향을 미친 기계 학습과 같은 역동적인 분야를 추구할 때 더 많은 것은 항상 적습니다. 그리고 경력을 더 발전시키고 현장에서 더 높은 프로필을 추구하려면 상당한 전문 지식과 실무 경험이 필요합니다.

머신 러닝 분야의 직업

디지털화의 도래는 거의 모든 분야에서 혁명적이었습니다. 이러한 급진적인 변화로 인해 ML과 AI를 추구하는 경향이 있는 소프트웨어 엔지니어의 새로운 물결이 생겨 자신의 경력에서 앞서 나가기 위해 노력하고 있습니다. 운 좋게도 기계 학습에 대한 전문 지식을 갖춘 소프트웨어 전문가를 위한 보람 있는 직업 경로가 있습니다.

기계 학습 과정을 마친 후 고려할 수 있는 인기 있는 직업 옵션은 다음과 같습니다.

1. 빅데이터 엔지니어

평균 기본 급여 : ₩808,000 /년

빅 데이터 엔지니어는 조직의 빅 데이터를 유지 관리하는 일을 담당합니다. 모든 업무가 데이터에 의존하는 시대에 데이터는 클라우드에 저장됩니다. 필요에 따라 검색할 수 있도록 누군가가 관리해야 합니다. 이 작업은 빅 데이터 엔지니어가 수행하며 데이터 검색에 사용되는 알고리즘이 ML을 통해 학습되므로 머신 러닝이 중요한 역할을 합니다.

2. 비즈니스 인텔리전스 개발자

평균 기본 급여 : ₩514,000 /년

비즈니스 통찰력과 함께 머신 러닝을 학습하여 비즈니스 처리의 우수성을 높일 수 있습니다. 이 합류는 조직의 이익이 증가하는 방식으로 데이터를 관리하고 규제하는 데 필수적입니다.

3. AI 데이터 분석가

평균 기본급 : 132만 파운드/년

데이터 마이닝, 데이터 해석 및 데이터 정리는 AI 데이터 분석가가 되기 위해 필요한 몇 가지 기술입니다. 수학과 컴퓨터에 대한 좋은 지식이 있는 것 외에도 ML은 데이터를 올바르게 해석할 수 있는 또 다른 전제 조건입니다.

4. 제품 관리자

평균 기본급 : 1407K/년

모든 분야에서 제품 관리자의 요구 사항이 있으므로 이 프로필이 매우 인기가 있습니다. 그것은 제품 지향적 산업일 수도 있고 서비스 지향적 산업일 수도 있습니다. 제품 관리자는 데이터를 수집하고 해석해야 합니다. 데이터를 해석하려면 조직의 기능을 향상시키기 위해 기계 학습에 대한 전문 지식이 필요합니다.

5. 연구 과학자

평균 기본급 : 70만 2000루피/년

당신이 호기심이 많고 연구를 하는 경향이 있다면 머신 러닝을 추구하는 것이 당신의 기술을 강화하고 향상시킬 것입니다 . 기계 학습에 대한 배경 지식은 조직의 연구 개발 부서에서 영향력 있는 위치를 차지할 수 있습니다.

6. 머신러닝 엔지니어

평균 기본급 : 686,000루피/년

빅 데이터를 관리하고 예측 모델로 작업할 수 있다면 이것이 적합한 프로필입니다. 머신 러닝 엔지니어는 무엇보다도 이미징, 음성 인식 및 사이버 보안의 예측 기반 모델이 필요한 분야에서 지속적으로 수요가 있습니다.

7. 데이터 과학자

평균 기본급 : 817,000루피/년

여러 프로그래밍 언어에 대한 능력과 함께 기계 학습에 대한 전문 지식은 많은 양의 데이터에서 패턴을 예측하는 기술을 향상시킬 수 있습니다. 소비자 구매 패턴, 구매 습관 등을 예측하여 조직이 데이터 기반의 지능적인 결정을 통해 전환 및 판매를 유도하는 데 도움을 주는 것은 데이터 과학자의 일입니다.

8. AI 엔지니어

평균 기본급 : 839,000루피/년

AI 엔지니어는 신경망과 함께 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 데이터를 정확하게 예측할 수 있는 AI 모델을 고안하는 문제 해결사입니다.

필요한 기술

기계 학습은 다소 논리적인 주제이며 컴퓨터 과학 학위 커리큘럼의 일부입니다. 학술 프로젝트를 통해 그 실용성에 대한 심층적인 지식을 전달할 수 있지만 머신 러닝의 경우 주제를 숙달하기 위해서는 인내와 광범위한 학습이 필요합니다.

이는 온라인 과정이나 인공 지능 및 소프트웨어 개발 수명 주기와 같은 다른 분야로 보강된 전문 과정을 통해 가능합니다.

자격 및 기술은 다음과 같습니다.

• 기본 컴퓨터 기술
• C, C++, Python 및 Java와 같은 프로그래밍 언어
• 데이터 모델링
• 데이터 평가
• 소프트웨어 공학의 기초
• 데이터 및 통계에 대한 인식
• 수학 능력

이러한 기술적 기술 외에도 이 분야에서 성공을 달성하는 데 가장 중요한 몇 가지 무형 기술이 있습니다.

• 문제 해결 능력
• 분석 능력
• 논리적 추론 능력

머신 러닝의 미래 범위

효율성과 속도를 높이기 위해 운영 기반에서 인공 지능 및 머신 러닝을 채택하는 기업과 함께 미래는 이 분야에서 더 많은 일자리 기회를 약속합니다. Gartner에 따르면 이미 전 세계적으로 230만 개의 일자리가 창출 되었으며 2025년까지 지망자들이 추구할 수 있는 무려 200만 개의 새로운 일자리가 생길 것입니다.

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