인공지능과 머신러닝 분야의 직업 트렌드
최근 몇 년 동안 고성능 기술의 중요성이 점점 더 커지고 있습니다. 사물인터넷을 비롯한 유비쿼터스 컴퓨팅과 함께 인공지능(AI) 일자리가 급성장하고 있습니다. 머신러닝 채용 시장은 매우 건전하며 둔화될 기미가 보이지 않습니다.
기술 환경을 간략히 살펴보면 일상 생활에서 인공지능이 얼마나 강력한 힘을 발휘하는지 알 수 있습니다. 스마트 스피커를 구동하는 음성 어시스턴트부터 첨단 커피 메이커에 이르기까지 이러한 기술은 빠르게 생활의 주류로 자리 잡고 있습니다. 이러한 발전은 인공지능과 머신러닝의 직업 트렌드에도 긍정적인 변화를 가져왔습니다.
이러한 발전은 피할 수 없는 것처럼 보이지만, 인공지능 및 머신러닝 엔지니어링 분야의 전문가들의 노력이 성장을 주도하고 있습니다. 컴퓨터 비전과 같은 머신러닝 개념은 미래지향적인 기술 전문가들에게 오늘날 가장 흥미로운 커리어 기회를 빠르게 열어주고 있습니다.
컴퓨터 비전은 현재 머신러닝 직업 트렌드를 주도하고 있는 여러 가지 새로운 인공지능 혁신 중 하나일 뿐입니다. 새로운 머신러닝 커리어를 더 잘 준비하려면 인공지능과 머신러닝 기술이 어떻게 작동하는지, 그리고 인공지능과 머신러닝을 꿈꾸는 지원자가 이러한 유망한 커리어 옵션을 추구하는 데 필요한 기술을 어떻게 배울 수 있는지 이해하는 것이 필수적입니다.
인공지능과 머신러닝이란 무엇인가요?
전통적으로 인공 지능은 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 컴퓨터 시스템의 개발로 정의됩니다. 다시 말해, 인공지능은 컴퓨터가 사람처럼 생각하고 행동하여 문제를 해결할 수 있게 해줍니다.
머신러닝은 컴퓨터 프로그램이 방대한 양의 데이터를 통해 학습하면서 기능을 최적화하는 데 도움이 되는 데이터 분석 방법입니다. 머신 러닝은 컴퓨터가 데이터 기반 시나리오를 접하면서 학습하고 성장할 수 있도록 하는 특정 형태의 인공 지능입니다. 이러한 형태의 인공 지능은 데이터 과학에 뿌리를 두고 있으며 기존의 인공 지능 접근 방식보다 많은 영역에서 훨씬 더 효과적입니다.
인공 지능과 머신 러닝은 서로 연관되어 있지만, 서로 다른 전문 분야입니다. 머신러닝은 인공지능의 일부이지만 모든 인공지능이 머신러닝으로 구성된 것은 아닙니다. 그럼에도 불구하고 두 분야 모두 유망한 커리어 기회를 제공하며, 인공지능과 머신러닝 일자리는 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다.
머신러닝 직업 트렌드: 점점 늘어나는 커리어 기회
탄탄하고 안전한 미래를 찾고 있다면 머신러닝 엔지니어 직업을 선택하는 것은 잘못된 선택이 될 수 없습니다. 실제로 머신러닝 엔지니어는 최근 가장 인기 있는 인공지능 직업 2위로 꼽혔으며, 팬데믹으로 인해 인공지능과 머신러닝 분야에 대한 관심이 더욱 높아졌습니다.
인공지능 및 머신러닝 일자리는 지난 4년간 거의 75% 증가했으며 앞으로도 계속 증가할 것으로 예상됩니다. 머신러닝 직업을 선택하는 것은 수십 년 동안 수요가 지속될 고소득 직업을 위한 확실한 선택입니다. 이미 인공 지능과 머신 러닝을 주로 사용하고 있는 산업으로는 의료, 교육, 마케팅, 소매 및 전자상거래, 금융 서비스 등이 있습니다.
세상을 변화시키는 일을 하면서 높은 급여와 혜택을 누리고 싶다면 머신러닝 분야에서 경력을 쌓는 것이 좋습니다.
머신러닝 고용 시장의 미래
컴퓨터 관련 직업의 수가 크게 증가할 것으로 예상되는 만큼 인공 지능 분야의 직업 전망은 매우 좋습니다. 이러한 직업이 모두 머신러닝 채용 시장에 정확히 들어맞는 것은 아니지만, 많은 직업이 머신러닝에 해당합니다.
이러한 전망은 머신러닝 인재의 필요성을 강조하며, 기꺼이 노력한다면 새로운 경력을 쌓을 수 있는 좋은 기회가 될 수 있습니다. 자격을 갖춘 인공 지능 전문가에 대한 수요는 이미 데이터 과학자의 수요를 능가하고 있으며, 이러한 추세는 당분간 계속될 것으로 예상됩니다.
자연어 처리 및 딥 러닝과 같은 분야에서 머신 러닝 직무 트렌드가 부상하고 있기 때문에, 어떤 전문 분야를 선택하든 여러분을 위한 자리가 있습니다. 더 중요한 것은 머신러닝이 모든 산업에 영향을 미칠 것이며, 결국에는 모든 분야에서 이러한 전문가가 필요할 수 있다는 점입니다.
머신 러닝 직무는 큰 기회를 제공하지만, 필요한 기술을 습득하는 것은 쉽지 않을 수 있습니다. 특히 공학이나 컴퓨터 과학에 대한 정규 교육이 부족한 사람들에게는 더욱 그렇습니다. 결국 이 분야는 복잡한 분야이기 때문입니다. 하지만 시작하는 데 도움이 되는 여러 온라인 리소스와 서비스를 이용할 수 있습니다.
