딥러닝이란? 작동 원리, 경력 기회, 급여 [2022]

게시 됨: 2021-06-10

인공 지능 및 기계 학습 기술은 차세대 컴퓨팅을 촉진하고 형성하고 있습니다. '스마트' 기계가 우리를 둘러싸고 있지만 효과적으로 작동하려면 여전히 인간의 전문 지식이 필요합니다. 이것이 소프트웨어 엔지니어, 특히 딥 러닝 및 신경망에 대한 고급 지식을 갖춘 엔지니어에 대한 수요가 산업 전반에 걸쳐 높은 이유입니다. 이 블로그에서 우리는 이러한 기술의 기초를 밝히고 수익성 있는 직업 경로에 대해 밝힐 것입니다.

컴퓨터 공학, IT 공학, 수학, 통계 및 관련 분야에서 이미 학위를 가지고 있다면 딥 러닝 분야에서 성공적인 경력을 추구하는 방법에 대해 읽어보십시오. 그러나 시작하기 전에 먼저 딥 러닝의 정의와 구성 요소를 살펴보겠습니다.

목차

딥 러닝이란 무엇입니까?

인공 지능(AI), 머신 러닝(ML) 및 딥 러닝은 종종 같은 의미로 사용되는 기술 전문 용어입니다. 정확히 무엇을 의미하는지 요약하면 다음과 같습니다.

  • AI는 기계가 특정 문제에 직면했을 때 인간처럼 추론하고 분석하고 행동할 수 있도록 합니다.
  • ML은 컴퓨터 알고리즘을 연구하고 데이터를 사용하여 기계가 경험을 통해 학습할 수 있도록 하는 AI의 일부입니다.
  • 딥 러닝은 인공 신경망(인간의 행동을 모방하도록 설계된)과 함께 작동하는 ML 기반의 하위 집합입니다. 이를 통해 컴퓨터 모델은 텍스트, 이미지 또는 사운드에서 직접 데이터를 분류하고 자체적으로 개선할 수 있습니다.

오늘날 딥 러닝과 신경망은 인간 수준의 성능에서 뛰어날 정도로 정확합니다. 몇 가지 예는 다음과 같습니다.

  • 무인 자동차 기술은 보행자를 가로등과 구별하고 정지 신호와 신호등을 감지할 수 있습니다.
  • 고급 현미경은 암세포를 식별하는 딥 러닝 응용 프로그램을 훈련하기 위한 고차원 데이터 세트를 생성합니다.
  • 공장의 자동 감지 메커니즘은 사람과 물체가 중장비로부터 안전한 거리에 있는지 확인합니다.
  • 음성을 듣고 번역하고 응답하도록 자동화된 딥 러닝 애플리케이션으로 구동되는 재택 지원 장치.
  • AI 기반 모바일 애플리케이션은 이미지를 식별하고 이에 대한 지능적인 캡션을 생성할 수 있습니다.

보시다시피 딥 러닝은 의료 진단에서 소비자 기기에 이르기까지 다양한 응용 분야를 가지고 있습니다. 이제 무대 뒤에 무엇이 있는지 살펴 보겠습니다.

딥 러닝은 어떻게 작동합니까?

인간의 뇌가 신호를 수집하기 위해 뉴런을 상호 연결하는 것처럼 스마트 기계에는 외부 입력을 수신하는 신경망(노드 층)이 있습니다. 네트워크는 계층 수가 증가함에 따라 계속 깊어집니다. 그리고 빅 데이터 분석과 같은 분야의 출현으로 훨씬 더 크고 정교한 신경망이 등장했습니다.

딥 러닝 기술은 이러한 고급 네트워크에 비추어 컴퓨터 알고리즘을 검사하여 컴퓨터가 인간보다 빠르게 관찰하고 학습하고 반응하도록 돕습니다. 여기에는 다음과 같은 작업이 포함됩니다.

  • 이미지 분류
  • 번역 언어
  • 말을 인식하고
  • 패턴 식별.

딥 러닝 시스템은 대용량 데이터를 처리하고 복잡한 수학적 계산을 수행하기 위해 강력한 하드웨어가 필요합니다. 데이터 처리가 시작되면 인공 신경망은 데이터를 선별하고 일련의 참 또는 거짓 질문에서 답을 계산하고 생성 및 출력합니다.

예를 들어, 얼굴 인식 프로그램은 먼저 가장자리와 선을 감지한 다음 더 눈에 띄는 특징을 식별하고 궁극적으로 앞에 있는 얼굴의 전체 표현을 인식합니다. 프로그램의 정확도는 특정 작업에서 스스로를 훈련함에 따라 시간이 지남에 따라 증가합니다.

딥 러닝에서의 취업 기회

21세기 직장에서 딥 러닝이 부상하고 있습니다. 기업들은 새로운 비즈니스 모델을 만들고 앞서 나가기 위해 이 파괴적인 디지털 기술을 점점 더 많이 사용하고 있습니다. 다음은 딥 러닝 엔지니어의 기술이 유용한 것으로 입증된 몇 가지 떠오르는 영역입니다.

  • 의료 이미지 분석
  • 자연어 처리
  • 컴퓨터 시각 인식
  • 자동 번역
  • 재료 검사
  • 약물 디자인
  • 생물정보학
  • 사기 감지
  • 엔터테인먼트(픽셀 복원, 무성 영화에 사운드 추가 등)

위에서 언급한 영역 외에도 ML 실무자는 전자 상거래, 디지털 마케팅 및 소셜 미디어와 같은 분야에서 양도 가능한 기술을 보유하고 있습니다. 추천 엔진에 전원을 공급하고 구매 제안을 제공하는 것부터 스팸을 감지하고 사람의 개입 없이 부적절한 콘텐츠에 플래그를 지정하는 것까지 수많은 사용 사례가 있습니다. 기계 학습이 산업을 어떻게 변화시키는지 읽어보십시오.

딥 러닝 엔지니어 또는 ML 전문가는 다음을 수행해야 합니다.

  • 프로그래밍 언어 및 ML 라이브러리를 사용하여 실험을 실행합니다.
  • ML 솔루션을 프로덕션에 배포합니다.
  • 더 나은 성능과 확장성을 달성하기 위해 배포된 솔루션을 최적화합니다.
  • 비즈니스 요구 사항에 따라 사용자 정의 코드를 구현합니다.
  • 데이터를 분석하여 새로운 응용 프로그램을 찾아보세요.
  • 백엔드 시스템과 데이터베이스 간의 원활한 흐름을 보장합니다.
  • 데이터 과학자, 연구원, 제품 관리자, 소프트웨어 엔지니어를 비롯한 이해 관계자와 협업합니다.

인도의 딥 러닝 급여

Payscale 에 따르면 현재 딥 러닝 엔지니어의 평균 급여는 Rs입니다. 9,05,105 인도. 고위직에 대한 보수는 최대 100만원까지 올라갈 수 있다. 후보자의 학력 및 경력 년수에 따라 20,00,000. 직업 위치 및 산업 부문과 같은 요소도 고용주가 제공하는 급여에 영향을 미칩니다.

딥 러닝 기술에 능숙한 전문가는 다음과 같은 인도의 여러 최고의 회사에서 고용합니다.

  • 액센츄어
  • 젠팩트
  • 어도비 벽돌
  • 민트라
  • 아메리칸 익스프레스
  • 스탠다드 차타드
  • 페이TM
  • 모비윅
  • 면도날
  • 프랙토
  • 내 여행 만들기

딥 러닝은 앞으로 더욱 폭넓게 수용되고 비즈니스 혁신을 주도할 것으로 예상됩니다. NASSCOM 연구 에 따르면 합성 AI 스택은 2025년까지 인도의 GDP를 높일 수 있습니다. 또한 LinkedIn의 Emerging Jobs 순위 목록에는 ML 엔지니어가 포함되어 있습니다. 직업 역할은 5년 동안 거의 10배의 성장을 목격했습니다. 이 급증은 미래에 확실히 증가할 것입니다! 딥 러닝 엔지니어 급여에 대해 자세히 알아보세요.

그러나 인도의 AI 및 ML 일자리는 업계 요구 사항과 전문가의 기술 간의 불일치로 인해 인력이 부족한 상태로 남아 있습니다. 이 격차는 급속한 기술 발전으로 확대될 가능성이 있습니다. 딥 러닝 및 신경망의 일부 고유한 교육 방법은 이 문제를 해결하는 방법을 제공합니다. 탐색해 봅시다.

딥 러닝 엔지니어가 되려면?

데이터 과학 및 소프트웨어 엔지니어링에 대한 학문적 배경은 딥 러닝 경력에서 유리한 출발을 할 수 있습니다. 기술 측면에서 프로그래밍 언어(Python, SQL, Java, C++ 등)에 대한 실무 지식과 TensorFlow, R 프로그래밍, Spark 및 Hadoop, Apache Kafka 및 MATLAB과 같은 도구에 대한 충분한 이해가 필요합니다. 시스템 설계 및 데이터 구조에 대한 숙련도는 경쟁자보다 우위를 점할 수 있습니다.

기술 노하우를 개발하는 것 외에도 이론 지식을 실제 시나리오에 적용하는 것이 중요합니다. 과제와 프로젝트는 그러한 학습을 ​​위한 훌륭한 방법을 제공하는 동시에 포트폴리오를 구축하는 데 도움이 됩니다. 또한, 종단 간 구현 경험이 있다는 것은 고용 관리자의 눈에 즉시 귀하를 차별화할 것입니다.

즉, 때때로 고용주는 딥 러닝 및 신경망에 대한 전문 지식을 갖춘 사람을 찾고 있습니다. 이러한 경우 기계 학습 및 딥 러닝의 고급 인증 프로그램 과 같은 온라인 과정이 큰 도움이 될 수 있습니다. 6개월 프로그램은 IIIT-Bangalore 및 upGrad에서 제공하며 딥 러닝 및 신경망에 대한 업계 지향적인 교육을 제공합니다.

또한 개인화된 직업 지원 및 네트워킹 세션의 혜택을 받아 전문가 및 동료 학습자와 연결할 수 있습니다. 전체적인 경험은 고임금 직무에 대한 적절한 자격 증명을 취득하는 동시에 미래를 준비하는 데 도움이 됩니다. 따라서 고급 과정에 등록하는 것은 딥 러닝 분야에서 경력을 쌓고자 하는 사람들에게 논리적인 단계입니다.

학습 옵션을 선택하고 더 자세히 알아보기 전에 기본 개념과 이러한 개념이 우산 아래 어떻게 결합되는지에 대한 명확한 아이디어를 갖는 것이 가장 좋습니다. 이 블로그가 도움이 되었기를 바랍니다. 요약하면, 우리는 딥 러닝이 무엇인지 논의하고 해당 분야에서 새롭게 부상하는 몇 가지 경력 경로에 대해 알려 드렸습니다. AI 및 ML 업계에서 발판을 마련하기 위한 이러한 통찰력!

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