머신러닝은 지난 10년간 가장 인기 있는 직업 중 하나입니다. 궁금하실텐데요 – 왜 이렇게 유행하게 되었나요? 이는 거의 90%의 데이터가 지난 2년 동안 생산된 것이기 때문입니다 .
머신러닝 이란 무엇인가요 ? 외부 개입 없이 거대한 데이터 팩토리와 이전 경험을 통해 학습하여 트렌드와 최적의 솔루션을 도출할 수 있는 머신입니다. 이는 고품질 데이터를 입력한 후 특정 알고리즘 및 모델을 통해 기계를 훈련함으로써 달성됩니 복합기렌탈다.
인디드(Indeed)에 따르면 머신러닝은 과거보다 344% 더 성장한 2019년 최고의 직업이다.
위의 단락에서는 기계 학습의 개념을 명확하게 설명합니다. 다른 모든 틈새시장과 마찬가지로 머신러닝에도 그 아래에 직무 목록이 있습니다. 이에 대해 논의하고 이러한 제안을 통해 경력을 쌓도록 합시다.
데이터 과학자: 데이터 과학은 Haward Business Review에서 21세기 가장 섹시한 직업으로 인정받았습니다 . 방대한 양의 원시 데이터(주로 지난 2년 동안 생성되었으며 빅 데이터라고도 함)가 있으며 데이터 과학자들은 이 데이터에서 귀중한 통찰력을 끌어내기 위해 노력하고 있습니다. 데이터 과학자의 책임은 정보 전달, 최신 동향 선언, 회사 비즈니스에 가치가 있음을 입증할 수 있는 솔루션을 제시하는 것입니다. 데이터 과학자에게 필요한 기술은 통계, 수학, 컴퓨터 프로그래밍 및 기타 운영 연구입니다.
기계 학습 엔지니어: 기계 학습 엔지니어는 Python, SQL 등과 같은 프로그래밍 언어를 사용하여 실험을 수행하여 기계에 새로운 발전을 가져오는 일을 담당합니다. 따라서 그는 최소한의 인간 감독으로 기계가 작동하도록 향상할 수 있는 새로운 알고리즘을 만들기 위해 원시 데이터를 분석합니다. 데이터 과학자에게 필요한 기술은 확률, 통계, 알고리즘, 시스템 설계 및 컴퓨터 프로그래밍입니다.
인간 중심 기계 학습의 디자이너: ‘넷플릭스’의 예부터 시작해 보겠습니다. 귀하는 귀하의 선호도와 애플리케이션과의 이전 상호 작용에 따라 추천을 받습니다. 즉, 기계는 인간의 패턴과 활동을 인식하고 그에 따라 결과를 표시하여 작업을 단순화합니다.
자연어 처리(NLP) 과학자: 인간의 언어를 이해하는 기계의 능력입니다. 따라서 자연어 처리 과학자들은 인간의 음성 패턴을 인식하고 이해하며 단어를 우리 언어로 번역할 수 있는 기계를 연구합니다. NLP 과학자에게 요구되는 기술에는 기계가 새로