우리가 올바른 판단을 내리고, 자신에게 맡겨진 일을 잘 수행하기 위해서는 ‘배움’이라는 과정을 거쳐야 한다. 인간이 배움을 통해 성장하듯, 기계 역시 더 발달된 인지능력을 갖추기 위한 학습을 필요로 한다. 기계가 학습을 통해 인간과 같은 추론 및 인지 능력을 갖추는 것을 ‘머신러닝’이라 부른다. 그리고 기계가 지식을 효율적으로 습득할 수 있도록 지도하는 직업이 바로 ‘머신러닝 엔지니어’다.

머신러닝 엔지니어는 기계가 편향된 지식을 습득하고 있지 않는지, 학습량이 부족하지 않은지 등을 평가하며 기계의 학습을 지도한다. 더 나아가 교육과정을 조정하고 학습 조건, 학습 목표 등을 설정하는 것도 머신러닝 엔지니어의 역할이다.

기계는 머신러닝 엔지니어의 교육을 통해 인간이 할 수 있는 일들을 스스로 판단하고 수행할 수 있는 능력을 갖게 된다. 이러한 학습의 결과는 자율주행, 공장 자율화 등 다양한 방면에 활용되고 있으며, 머신러닝 엔지니어가 기계에 어떠한 업무를 설\정하고 교육하느냐에 따라 더 다양한 분야에서 활용될 수 있다.

그렇기에 머신러닝은 4차 산업혁명의 주요 기술인 인공지능에서 가장 중요한 기술 중 하나다. 2018년 세계 최대 비즈니스 인맥 사이트 링크드인(LinkedIn)은 머신러닝 엔지니어를 빠르게 수요가 증가하는 미래 신직업 2위로 선정했으며, 우리나라의 소프트웨어정책연구소에서도 2022년까지 인공지능 소프트웨어 개발 인력이 9,986명가량 부족할 것으로 전망했다. 인공지능의 핵심 인력인 머신러닝 엔지니어를 확보하기 위한 국내외 기업들의 경쟁은 점점 더 치열해질 것으로 예상된다.

머신러닝 엔지니어의 업무는 사람을 교육하는 것과 크게 다르지 않다. 컴퓨터가 스스로 학습할 수 있도록 알고리즘을 이용해 프로그램을 개발하는 일을 한다. 머신러닝을 통해 컴퓨터의 기능은 더욱 강화된다.

엔지니어에게 필요한 덕목

·핵심 역량 : 소프트웨어공학, 수학적 표현, 논리적 사고
·필수 덕목 : 기계의 상태를 파악하고 지도할 수 있는 끈기
·장점 : 전 산업에서 수요가 꾸준하며, 노력 여부에 따라 성장 가능성이 큰 직업
·단점 : 통계, 머신러닝, 데이터 분석 등 다양한 기술 습득 필요

머신러닝 엔지니어에게 필요한 지식

● Java 언어
● Python 언어
● 빅데이터 플랫폼
● 소프트웨어공학
● 통계, 확률, 선형대수 등 수학적 이해
● 인공지능 전반

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