및 취업 관점의 시선 머신러닝 딥러닝의 차이점

머신러닝 딥러닝의 차이와 취업 관점의 시선

머신러닝&딥러닝 그리고 AI(인공지능)

1950년대부터 있었던 기술이라고 하는데 왜 갑자기 급부상하게 됐을까.기술의 발전으로 우리 머릿속의 네트워크를 컴퓨터가 구현하기 시작하면서

알파고를 기점으로 대중의 관심까지 폭발적이고.

이제는 가장 유망한 미래 기술이 되어 버렸다."인공지능"

[인공지능 > 머신러닝 > 딥러닝]

그 중 인공지능의 황금기를 가져온 머신러닝은 기본적으로 알고리즘을 이용하여 데이터를 분석 > 학습 그리고 이 내용을 바탕으로 판단과 예측을 하는 기술입니다.

 

기존 개발자가 프로그램에 어떤 규칙을 주면 주어진 범주 내에서만 답을 내었는데, 머신러닝은 사전적인 의미 그대로 봐도 기계가 명시적으로 코딩되지 않은 동작을 스스로 학습하고 수행할 수 있도록 하는 기술이기 때문에 나옵니다.

 

저희가 흔히 머신러닝이라고 하는 기술에 대해 설명할 때, 예를 들어 "강아지", "고양이"의 사진을 인공지능이 구분하는데 있어서 수많은 강아지 사진을 학습하고 고양이와 강아지를 구분하는, 데이터를 통한 규칙을 만들어 내는 것이 "머신러닝"입니다.

여기서 딥러닝이 머신러닝의 일종의 기술로 나오는데 기존의 머신러닝 기술은 개발자든 누구나 사람이 먼저 입력해야 하는 제약이 있는 반면 딥러닝은 특징을 선정하는 것까지 인공신경망을 통해 학습하기 때문에 개발자가 별도 데이터를 지정할 필요가 없는 기술입니다.

 

따라서 딥러닝은 수많은 데이터가 학습될수록 정확도가 높아진다는 특징이 있으며, 학습할 데이터가 많지 않은 경우 수작업에 들어간 머신러닝의 정확도가 높아질 수도 있습니다. 이러한 특징이 머신러닝 딥러닝의 차이라고 이해를 할 수 있습니다.

지금까지 머신러닝 딥러닝의 차이와 개념을 간단히 설명했지만 이를 실생활에 빗대어 좀 더 쉽게 설명하면

테슬라의 자율주행기술

찍찍이 안면인식필터

●애플의 인공지능 '시리'

갤럭시의 빅스비

이러한 실생활에 이미 들어와 있는 인간의 사고와 행동을 기계가 하는 것을 인공지능 기술 중에서도 머신러닝, 딥러닝으로 이해하시면 좋겠습니다.

 

최근 이러한 인공지능의 활용, 미래의 연료로 불리는 엄청난 양의 "빅데이터"를 더 많이 다루고 활용하는 IT기업의 가치가 수직상승하는 현상이야말로 다 이유가 있습니다. 사람살이를더편리하게하고기업가치를상승시키는인공지능이큰역할을하고있습니다.

머신러닝과 딥러닝의 차이 그리고 인공지능에 대한 내용을 살펴보면 많은 분들이 관심을 갖고 있는 직업군과 취업에 관련된 내용들을 몇 가지 살펴보면

 

인공 지능 전문가로 불리다

[데이터 사이언티스트] [머신 러닝 엔지니어] [데이터 분석가] [데이터 분석가 & 개발자]

 

이러한 직업군은 대용량의 데이터를 단시간에 분석하는 것이 중요하기 때문에 컴퓨터 전반(자료구조, 알고리즘, OS 등)에 대한 기반 지식과 최적화 이론 & 활용 능력이 필요합니다.

보통기업에서요구하는스펙사항에수학통계CS산업공학경영등의전공자우대가붙어있으며+석박사우대등이기본조건입니다.

Python, Java 등의 개발경험과 SQL활용능력, R Hadoop 등의 기술관련 경험까지 회사별로 다양한 기술스택 요구가 있고

통계&확률&미적분과 친해져야 할 직업군이라고 생각하시면 좋겠습니다.

 

간혹 텐서플로우나 케러스 등의 툴로 계산만 하는 곳에 석박이 아니라 학력무관의 공고도 보이는데, 나중에 본인이 모델링을 하는데 이해와 소양에 대한 내용없이 툴만 다룬다면 그만큼 "물" 경력이 쌓이게 된다고 생각하시면 됩니다.

 

정리하면 머신러닝의 경우 보통 처음에 만들어진 모델을 이해하고 사용하는데 경우에 따라서는 직접 커스터마이즈해야 하는 경우가 생기는데 여기서 제대로 된 모델을 설계하려면 결국 '수학'이라는 단계에 도달하게 됩니다.

 

만약 본인이이분야에서1년정도의준비기간을통해서취업을하고자한다면다른방향을생각해보시길권장드립니다. 왜 사람들이 대학원에서 기초부터 공부해서 실제로 데이터 기업에서 석사 이상을 뽑으려고 하는지 알아야 한다는...

이런 상황에서 비전공자 중에 졸&초대졸 관련 전공이라도 대학원은 부담스러운 취업준비생이라면?

IT분야 안에서 어떠한 방향성을 파악하지 않으면 안 되는 것인가.

단지 해낼 수 있다는 그럴듯한 광고를 믿고서 교육을 시키는 것이냐?

 

좀더현실적인측면에서접근해서취업준비방향을나에게유리한측면으로설정할것인가

 

개발뿐만 아니라 인프라 영역까지 확장해 다각적인 시각을 펼칠 것인지,

 

나이&학력&수준&상황&취업준비기간까지하나씩체크해야합니다.

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