19년 가장 인기 있는 직업입니다. 2025년까지 예상 성장률은 16억 달러에서 40억 달러로 예상됩니다. 의심의 여지 없이 이 분야의 미래는 우리 상상의 범위를 넘어서며 모든 책임은 머신러닝의 어깨에 있습니다. 머신러닝 엔지니어 또는 머신러닝 엔지니어(더 구체적으로 말하면)입니다. 기계 학습 엔지니어가 작업을 단순화하는 데 필요한 기술을 알아봅시다  복합기렌탈.

확률과 통계: 통계는 머신러닝이 요구하는 중요한 기술 중 하나입니다. 이는 평균, 표준 편차 벡터, 행렬, 파생, 통합, 가우스 분포, 가우스 혼합 모델 및 숨겨진 마르코프 모델을 통합합니다.

응용 수학: 기계 학습을 위해서는 알고리즘, 2차 프로그래밍, 부분 미분 및 경사하강법에 대한 충분한 이해가 필요합니다.

컴퓨터 프로그래밍 언어: 컴퓨터 프로그래밍 언어에는 Java, Python, C++, R, SQL, NoSQL 등이 포함됩니다. 기계 학습 엔지니어가 되려면 가장 중요한 요구 사항은 컴퓨터 코딩에 탁월해야 한다는 것입니다.

그러나 Python은 다른 프로그래밍 언어에 비해 적용 범위가 넓기 때문에 가장 선호되는 언어이지만 다시 R, Java 및 C++의 적용을 배우는 것이 중요합니다.

컴퓨터 프로그래밍에서 꼭 알아야 할 주제에는 메모리 관리, 클래스 및 데이터 구조가 포함됩니다.

인공 신경망: 신경망은 알고리즘을 기본 구조로 포함하는 기계 학습의 큰 부분입니다. 이는 특정 패턴을 인식하도록 설계된 생물학적 신경망의 복제품입니다.

신경망은 조잡한 데이터에 레이블을 지정하고 클러스터링하여 다른 모든 유형의 정보(이미지, 오디오 또는 텍스트)를 변환해야 하는 벡터에 포함된 숫자 정보를 읽습니다.

자연어 처리(NLP): NLP는 기계 학습을 통해 기계가 인간 언어(자연스러운 의사소통 음성)를 조작하는 방법을 학습하는 기술입니다. 따라서 기계학습자는 컴퓨터 과학과 언어학에 능숙해야 합니다.

신경망은 음성 인식 및 이미지 분류 문제를 해결하는 가장 좋은 방법으로 여겨져 왔습니다.

강화 학습: 로봇 지망생을 위한 중요한 기술인 강화 학습은 많은 최신 개발을 통해 탁월한 응용 프로그램이 입증되었습니다. 그 응용 분야에는 로봇 공학, 자율 주행 자동차 및 기타 AI 프로젝트가 포함됩니다. 강화 학습은 좋은 성과를 거두고 있지만 여전히 많은 주요 분야에서 인정을 받지 못하고 있습니다.