머신러닝 엔지니어는 어떤 일을 하나요?

머신러닝은 최근 몇 년간 가장 뜨거운 전문 분야 중 하나로 떠올랐습니다. 이와 관련해 등장한 직위도 많다. 이번 글에서는 머신러닝 엔지니어의 역할을 살펴보겠습니다. 수반되는 작업, 필요한 기술 및 도구에 대해 알아보고 다른 기계 학습/데이터 관련 역할과 차별화됩니다.

1. 머신러닝 엔지니어는 어떤 일을 하나요?

2. 머신러닝 엔지니어가 갖춰야 할 역량은 무엇인가요?

3. 머신러닝 엔지니어가 자주 사용하는 도구는 무엇인가요?

4. 머신러닝 엔지니어와…의 차이점은 무엇인가요?

ㅏ. … 데이터 분석가?

비. … 소프트웨어 엔지니어?

씨. … 통계학자?

디. … 데이터 과학자?

그렇다면 머신러닝 엔지니어는 정확히 어떤 일을 할까요?

1. 머신러닝 엔지니어는 어떤 일을 하나요?

기계 학습 엔지니어는 기계 학습 모델의 설계, 구축 및 유지 관리를 담당하는 전문가입니다. 이러한 모델은 데이터를 분석하고, 데이터로부터 학습하고, 데이터를 기반으로 지능적인 결정이나 예측을 내리기 위해 만들어졌습니다. 기계 학습 엔지니어는 통계 및 수학적 기술을 사용하여 대규모 데이터 세트를 사용하여 결과를 정확하게 예측하거나 데이터를 특정 범주로 분류할 수 있는 모델을 구축합니다.

기계 학습 엔지니어의 작업에는 일반적으로 다음 단계가 포함됩니다.

1. 비즈니스 문제 이해: 머신러닝 모델 구축의 첫 번째 단계는 해결해야 할 비즈니스 문제를 이해하는 것입니다. 여기에는 이해관계자와 협력하여 문제를 식별하고, 데이터를 수집하고, 문제 해결을 위한 적절한 기계 학습 접근 방식을 결정하는 것이 포함됩니다. 기계 학습 알고리즘 세트는 애플리케이션 도메인과 독립적이지만 특정 알고리즘은 자연어 처리 또는 유전체학 등의 시퀀스 모델과 같은 특정 설정에 더 적합합니다.

2. 데이터 전처리 및 정리: 기계 학습 모델, 특히 훈련할 매개 변수가 많은 딥 러닝 모델이 효과적이려면 많은 양의 데이터가 필요합니다. 그러나 이 데이터는 지저분한 경우가 많으므로 모델 학습에 사용하기 전에 정리하고 사전 처리해야 합니다. 여기에는 결측값 대치, 이상값 감지, 정규화 등과 같은 작업이 포함됩니다. 데이터 정리 및 처리는 아마도 모든 프로젝트에서 가장 흥미롭지 않은 부분일 수 있지만 가장 중요한 부분 중 하나이기도 합니다. 머신러닝 프로젝트에 소요되는 시간의 상당 부분이 해당 프로젝트에 할애되며 위에서 언급한 비즈니스 문제에 대한 이해가 성공의 열쇠입니다.

3. 적절한 모델 선택: 다양한 유형의 기계 학습 모델이 있으며 각각 고유한 장점과 단점이 있습니다. 기계 학습 엔지니어는 데이터의 성격과 원하는 결과를 고려하여 당면한 문제에 가장 적합한 모델을 선택해야 합니다. 훌륭한 ML 엔지니어는 다양한 알고리즘 세트에 익숙해야 알고리즘 중에서 선택할 수 있습니다.

4. 모델 훈련: 모델이 선택되면 다음 단계는 정리되고 사전 처리된 데이터를 사용하여 모델을 훈련하는 것입니다. 여기에는 결과를 정확하게 예측하거나 데이터를 분류할 수 있도록 알고리즘을 사용하여 모델의 매개변수를 조정하는 작업이 포함됩니다. 이러한 훈련 알고리즘 중 가장 중요한 것 중 하나가 경사하강법입니다.

5. 모델 평가 및 최적화: 모델이 훈련된 후에는 성능을 평가하여 모델이 정확하고 신뢰할 수 있는지 확인하는 것이 중요합니다. 여기에는 별도의 데이터세트에서 모델을 테스트하거나 다양한 측정항목을 사용하여 성능을 측정하는 작업이 포함될 수 있습니다. 모델 성능이 만족스럽지 않으면 기계 학습 엔지니어는 다시 돌아가 매개변수를 조정하거나 다른 모델을 선택하여 모델을 최적화해야 할 수도 있습니다.

6. 모델 배포: 모델이 훈련되고 최적화되면 프로덕션 환경에 배포할 준비가 됩니다. 여기에는 모델을 기존 애플리케이션에 통합하거나 모델을 활용하기 위해 특별히 새 애플리케이션을 구축하는 것이 포함될 수 있습니다. 대부분의 회사는 Amazon Web Services(AWS), Microsoft Azure 또는 Google Cloud Platform(GCP).

7. 모델 모니터링 및 유지 관리: 모델이 배포된 후에도 머신러닝 엔지니어의 작업은 끝나지 않습니다. 모델이 예상대로 작동하는지 확인하고 필요한 업데이트나 조정을 수행하기 위해 지속적으로 모델을 모니터링하는 것이 중요합니다. 여기에는 새로운 데이터에 대한 모델 재교육이나 성능 향상을 위한 매개변수 미세 조정이 포함될 수 있습니다. 모델 성능 저하의 일반적인 예는 데이터 드리프트로 인해 발생합니다. 시간이 지남에 따라 데이터 분포가 변경되고 모델이 업데이트되지 않는 경우(예, 특정 조명 조건 하에서 실험실에서 망막병증 징후를 감지하도록 훈련된 모델을 자연 조명 조건에서 사용되는 야생에 배포하는 모델에 대해 설명합니다. ).

이러한 작업 외에도 기계 학습 엔지니어는 연구 개발과 교차 기능 팀과의 협업을 담당할 수도 있습니다. 또한 끊임없이 발전하는 최신 기계 학습 기술 및 기술에 대한 최신 정보를 유지해야 합니다.

이제 머신러닝 엔지니어가 업무에서 어떤 일을 하는지 알았으니, 이에 필요한 기술을 살펴보겠습니다.

2. 머신러닝 엔지니어가 갖춰야 할 역량은 무엇인가요?

기계 학습 엔지니어가 되려면 다음과 같은 몇 가지 필수 기술이 필요합니다.

1. 강력한 프로그래밍 기술: 기계 학습 엔지니어는 Python과 같은 하나 이상의 프로그래밍 언어에 능숙해야 합니다. 대규모 코드베이스로 작업하는 데 능숙해야 하며 효율적이고 구조화된 코드를 작성할 수 있어야 합니다.

2. 데이터 조작 및 분석: 기계 학습 모델은 대규모 데이터 세트를 대상으로 훈련되므로 기계 학습 엔지니어가 데이터 조작 및 분석에 대한 강력한 기술을 보유하는 것이 중요합니다. 여기에는 SQL, Pandas 및 NumPy를 사용하여 데이터를 정리, 변환 및 분석합니다.

3. 기계 학습 개념 및 기술: 기계 학습 엔지니어는 지도 및 비지도 학습, 의사 결정 트리, 신경망, 변환기 아키텍처 등을 포함하여 기계 학습 개념 및 기술을 잘 이해해야 합니다. 또한 다양한 알고리즘에도 익숙해야 합니다., 주어진 문제에 가장 적합한 것을 선택할 수 있습니다.

4. 통계 및 확률: 기계 학습 모델은 통계 및 확률 원칙을 기반으로 하므로 기계 학습 엔지니어에게는 이러한 영역의 강력한 기반이 중요합니다. 여기에는 가설 검정, 베이지안 추론, 확률 분포와 같은 개념 이해가 포함됩니다.

5. 데이터 시각화: 데이터를 효과적으로 시각화하고 전달할 수 있는 능력은 기계 학습 엔지니어에게 중요한 기술입니다. 여기에는 Matplotlib, Seaborn 및 Tableau를 참조하면 명확하고 유익한 그래프와 차트를 만들 수 있습니다.

6. 문제 해결 및 비판적 사고: 기계 학습 엔지니어는 창의적인 솔루션이 필요한 복잡한 문제에 직면하는 경우가 많습니다. 비판적으로 사고하고, 논리적이고 체계적으로 문제에 접근하는 능력이 중요합니다.

이러한 기술을 습득하려면 온라인 과정을 수강하거나 컴퓨터 과학, 데이터 과학 또는 통계와 같은 분야의 학위를 취득하여 시작할 수 있습니다. 또한 야심찬 머신러닝 엔지니어가 프로젝트에 참여하고 해커톤이나 온라인 챌린지에 참여하여 실질적인 경험을 얻는 것도 중요합니다. 강력한 프로젝트 포트폴리오를 구축하고 기계 학습 개념을 실제 문제에 적용하는 능력을 입증하는 것은 기계 학습 엔지니어로 채용되는 데 매우 도움이 될 수 있습니다.

훌륭한 기계 학습 엔지니어가 되는 방법을 배우려면 정기적으로 어떤 도구를 사용하는지 아는 것이 중요하며, 이를 통해 학습에 집중할 수 있습니다.

3. 머신러닝 엔지니어가 자주 사용하는 도구는 무엇인가요?

머신러닝 엔지니어가 업무 효율을 높이기 위해 숙달해야 하는 중요한 도구에는 어떤 것이 있나요?

기계 학습 엔지니어가 일반적으로 사용하는 도구는 많으며, 마스터하는 데 가장 중요한 특정 도구는 작업의 성격과 개인의 선호도에 따라 달라집니다. 그러나 기계 학습 분야에서 일반적으로 사용되는 몇 가지 도구는 다음과 같습니다.

1. 프로그래밍 언어: 기계 학습 엔지니어는 일반적으로 Python과 같은 하나 이상의 프로그래밍 언어에 능숙해야 합니다. 이러한 언어는 기계 학습 알고리즘을 구현하고 모델을 구축하는 코드를 작성하는 데 사용되며, 대부분 전용 라이브러리 및 프레임워크를 사용합니다.

2. 기계 학습 라이브러리 및 프레임워크: scikit-learn, TensorFlow, PyTorch 및 JAX. 이러한 라이브러리는 기계 학습 프로젝트에 쉽게 통합할 수 있는 사전 구축된 알고리즘과 기능을 제공합니다.

3. 데이터 조작 및 분석 도구: SQL, [Pandas](https://en.wikipedia.org/wiki/Pandas_(software) 등의 도구 ) 및 NumPy는 대규모 데이터 세트를 조작하고 분석하는 데 사용됩니다. 이러한 도구를 사용하면 기계 학습 모델에 사용할 데이터를 더 쉽게 정리, 변환 및 준비할 수 있습니다.

4. 데이터 시각화 도구: Matplotlib, Seaborn, Tableau는 데이터를 시각화하고 이해하는 데 도움이 되는 명확하고 유익한 그래프와 차트를 만드는 데 사용됩니다.

5. 클라우드 컴퓨팅 플랫폼: 기계 학습 모델에는 종종 상당한 컴퓨팅 리소스와 Amazon Web Services(AWS), Microsoft Azure 또는 Google Cloud Platform(GCP)은 필요할 때 강력한 컴퓨팅 리소스에 대한 액세스를 제공합니다.

6. 협업 및 프로젝트 관리 도구: 머신러닝 엔지니어는 팀으로 작업하는 경우가 많으며 Jupyter 노트북, Google colab, GitHub 및 Asana를 통해 프로젝트를 공동작업하고 관리할 수 있습니다.

이러한 도구 외에도 기계 학습 엔지니어가 다양한 기계 학습 알고리즘 및 기술에 익숙해지고 통계 및 수학적 개념을 잘 이해하는 것도 중요합니다.

앞서 언급했듯이 기계 학습 엔지니어는 기계 학습이라는 비교적 새로운 분야에서 파생된 많은 직업 중 하나입니다. 주요 직책 간의 차이점을 이해해 봅시다.

4. 머신러닝 엔지니어와 차이점은 무엇인가요?

ㅏ. … 데이터 분석가인가요?

기계 학습 엔지니어와 데이터 분석가의 역할 사이에는 일부 중복이 있지만, 이들은 서로 다른 기술과 책임을 수반하는 별개의 직업입니다.

데이터 분석가는 주로 비즈니스 결정을 알리기 위해 데이터를 분석하고 결과를 보고하는 일을 담당합니다. 여기에는 데이터 수집 및 정리, 시각화를 위한 그래프 및 차트 생성, 이에 대한 통계 분석 실행과 같은 작업이 포함될 수 있습니다. 데이터 분석가는 이해관계자가 데이터를 이해하고 활용하는 데 도움이 되는 대시보드나 보고서를 개발할 수도 있습니다.

기계 학습 엔지니어의 작업에는 통계 및 수학적 기술을 사용하여 결과를 정확하게 예측하거나 데이터의 패턴을 기반으로 데이터를 분류할 수 있는 모델을 구축하는 작업이 포함됩니다. 또한 연구 개발, 다기능 팀과의 협력, 최신 기계 학습 기술 및 기술에 대한 최신 정보 유지를 담당할 수도 있습니다.

일반적으로 데이터 분석가는 데이터 분석 및 보고에 더 중점을 두는 반면, 기계 학습 엔지니어는 기계 학습 모델 구축 및 유지 관리에 더 중점을 둡니다. 그러나 두 역할 사이에는 일부 중복되는 부분이 있으며 일부 전문가는 두 영역 모두에서 작업할 수 있습니다.

ㄴ. … 소프트웨어 엔지니어?

기계 학습 엔지니어와 소프트웨어 엔지니어는 모두 컴퓨터 시스템의 설계, 구축 및 유지 관리를 담당하지만 초점과 전문 분야가 다릅니다.

소프트웨어 엔지니어는 조직이나 고객의 요구 사항을 충족하는 소프트웨어 프로그램 및 시스템을 개발하는 일을 담당합니다. 여기에는 애플리케이션 설계 및 구축, 코드 작성, 프로그램 테스트 및 디버깅, 기존 시스템 유지 관리 및 업데이트와 같은 작업이 포함될 수 있습니다. 소프트웨어 엔지니어는 웹 애플리케이션, 모바일 앱, 데스크톱 소프트웨어를 포함한 다양한 프로젝트를 수행할 수 있습니다.

이와 대조적으로 기계 학습 엔지니어는 기계 학습 모델을 구축하고 유지하는 데 중점을 둡니다. 머신러닝 엔지니어는 대규모 데이터세트로 작업하고 통계 및 수학적 기법을 사용하여 결과를 정확하게 예측하거나 데이터를 특정 카테고리로 분류할 수 있는 모델을 구축합니다.

소프트웨어 엔지니어와 기계 학습 엔지니어는 모두 컴퓨터 시스템의 개발 및 유지 관리를 담당하지만 소프트웨어 엔지니어는 기존 소프트웨어 개발에 더 중점을 두는 반면 기계 학습 엔지니어는 기계 학습 모델 구축 및 유지 관리에 중점을 둡니다.

씨. … 통계학자요?

기계 학습 엔지니어와 통계학자는 모두 데이터로 작업하고 통계 및 수학적 기술을 사용하여 데이터를 기반으로 분석하고 예측하는 전문가입니다. 그러나 그들은 서로 다른 초점과 전문 분야를 가지고 있습니다.

통계학자는 통계적 방법을 사용하여 데이터를 수집, 분석 및 해석하는 전문가입니다. 통계학자는 비즈니스, 금융, 의료, 정부 등 다양한 분야에서 일할 수 있습니다. 그들은 데이터 수집 및 분석, 통계 모델 개발, 데이터 기반 권장 사항 작성과 같은 작업을 담당할 수 있습니다.

반면에 기계 학습 엔지니어는 기계 학습 모델을 구축하고 유지 관리하는 데 중점을 둡니다. 이러한 모델은 데이터를 분석하고, 데이터로부터 학습하고, 이를 기반으로 지능적인 결정이나 예측을 내리도록 설계되었습니다. 머신러닝 엔지니어는 대규모 데이터세트로 작업하고 통계 및 수학적 기법을 사용하여 결과를 정확하게 예측하거나 데이터를 특정 카테고리로 분류할 수 있는 모델을 구축합니다.

통계학자와 기계 학습 엔지니어 모두 데이터를 다루며 통계 기법을 사용합니다. 통계학자는 일반적으로 전통적인 통계 분석 및 모델링에 더 중점을 두는 반면, 기계 학습 엔지니어는 기계 학습 모델을 구축하고 유지 관리하는 데 중점을 둡니다.

디. … 데이터 과학자?

데이터 과학자는 통계 및 기계 학습 기술을 적용하여 복잡한 데이터를 분석하고 해석합니다. 그들은 데이터에서 통찰력을 추출하고, 예측 모델을 구축하고, 그 결과를 이해관계자에게 전달하는 일을 담당합니다.

기계 학습 엔지니어와 데이터 과학자는 모두 데이터를 다루고 기계 학습 기술을 사용하지만 초점과 책임 영역이 다릅니다. 기계 학습 엔지니어는 주로 기계 학습 모델을 구축하고 배포하는 데 관심이 있는 반면, 데이터 과학자는 데이터를 분석하고 해석하여 통찰력을 추출하고 예측 모델을 구축하는 데 더 중점을 둡니다.