#머신러닝

현재 미국 석사중인데 연구길이 달라서 자퇴후 고민중에 있습니다.

현재 미국에서 석사를 하고 있습니다. 한국나이로 28살입니다. 다름이 아니라 미국 석사를 하는 도중에 교수님과 제 연구 방향이 달라서 마찰이 있고 상황이 달라지지 않을거 같아서 자퇴할 생각입니다. 현재 고민중에 머신러닝쪽으로 취업을 계획하고 있는데 석사는 반 필수라 어떻게 해야할지 모르겠네요. 한국가서 석사를 다시 준비하는게 좋을까요. 아니면 취업준비를 하는게 더 좋을까요. 시간 1년 정도를 날린거 같아서 많이 멘탈이 갈렸네요.

머신러닝,딥러닝을 사용한 석사경험으로 취업준비를 어떻게 할까요?

안녕하세요. 저는 지금 대학원에서 의료영상을 보고 질병을 진단하는 모델링 연구를 진행중인 석사과정생입니다. 위 연구실은 의료영상 자체에 관심이 많은 랩이고, 딥러닝과 머신러닝 알고리즘을 연구하는 순수 AI랩은 아닙니다. 저는 머신러닝(SVM.XG-Boost,Random forest)와 같은 기법들부터 시작해서 Transformer,GNN,GAN,ResNet과 같은 딥러닝 모델을 제 데이터에 적용하는 연구를 진행중입니다. 요지는, 과연 위 모델들을 사용해본 경험으로 취업이 가능할까요? 제가 아직 이 분야에 대해서 자세히 알지는 못하기 때문에 드리는 질문이지만, 알고리즘 자체를 개발하는 엔지니어가 되어야 취업이 되는것은 아닌지 불안해서 여쭤봅니다. 아마 이 문장으로 제 질문이 요약될수도 있을것 같습니다. 딥러닝,머신러닝 모델에 대해서 이해도가 높고 잘 쓰는 사람 VS 딥러닝,머신러닝 알고리즘을 만들어본 사람 회사 입장에서는 어떤 사람을 선호할까요???

3년차 머신러닝 엔지니어 해외 취준 + 커리어갭 질문

안녕하세요. 저는 국내 챗봇 스타트업에서 3년 가량의 경험이 경험이 있는 머신러닝 엔지니어입니다. 최근 1년 넘게 개인사정으로 쉬고 있다가 (솔직하게 그 동안 업무역량을 위해 한 일은 없습니다.) 해외로 취업하고 싶어서 취준 준비 중인데 잘 안되네요 ㅠㅠ 물론 비자 문제도 있겠지만, 이렇게까지 서류 통과가 안되다니 너무 자괴감이 드네요. 무엇부터 시작 해야할 지 조언 주실 분들 있을까요? 성과가 가장 빨리 나올 수 있는 거부터 시작하고 싶습니다.

컴퓨터공학전공 2학년입니다. 진로 고민에 조언 부탁드립니다.

안녕하세요. 컴퓨터공학을 전공하는 2학년 학생입니다. 1학년을 마친 지금, 진로에 대해 고민이 많아 이렇게 글을 남기게 되었습니다. 저는 고등학교 때 문과였다가 컴퓨터공학과로 교차지원해 진학했습니다. IT에 관심은 있었지만 구체적인 진로를 설정하지 못한 채 전공을 선택했어요. 당시에는 경영학과에서 데이터 분석 관련 직무를 하고 싶었으나 컴공이 더 전문적이라고 판단해 결국 컴공에 진학하게 되었습니다. 막상 전공을 공부하다 보니 컴공에서 하는 데이터 관련 분야와 문과(상경)의 데이터분석은 많이 다르더군요.. 다르다는 건 알았지만 좀 더 심화를 하겠지... 하는 생각은 정말 틀린 생각이었습니다. 그냥 다른 분야였습니다. 컴공에서의 데이터 관련 분야는 수학적 역량이 많이 필요하다고 하더군요. 대학원이 필수라는 얘기도 들리고요. 저는 수학에 자신이 없어서 데이터 분석은 현실적으로 어려운 길일 수도 있겠다는 생각이 들었고, 현재는 다른 분야를 탐색해보고 싶습니다. 지금 관심 있는 분야는 백엔드, 프론트엔드, 그리고 임베디드 개발입니다. 다만 이 분야들에 대해 자세히 모르다 보니 막막합니다. 사실 가장 큰 문제는 제가 완벽한 이해를 바란다는 점 같습니다. 제가 모든 것을 완벽히 이해하고 나서야 진로를 선택하고 공부를 시작할 수 있다는 강박에 빠져 있는 것 같아요. 각 분야에 대해 대략적인 설명은 찾아봤지만 그 정도로는 부족하다는 생각이 들어요. 경험자 수준으로 완벽히 그 차이를 이해해야 비로소 진로를 선택하고 공부를 시작할 수 있을 것 같다는 생각에 빠져 있습니다. 스스로도 '완벽하게 이해한 후에 선택하는 건 불가능하다. 대부분 잘 모르는 상태에서 시작한다'고 생각하려 노력하지만, 남들이 말하는 '조금 알고 시작한다'는 기준과 제가 가진 지식 수준이 다르다면 어떡하나 걱정이 앞섭니다. 추가로, 이번에 자동차소프트웨어 관련 학과 복수전공을 신청했습니다. 전공 공부만으로도 벅찬데 복수전공까지 시작한 게 과연 잘한 일인지 불안합니다. 이 학과는 전과나 부/복수전공 학생들로만 운영되는데, 2학년 과목 일부가 컴공과 겹쳐서 일단 도전해보기로 했습니다. 만약 맞지 않으면 부전공으로 전환할 생각도 있지만, 지금은 두 분야 모두 잘 해낼 자신이 없어서 걱정됩니다. 사실 제가 가장 힘든 건 제가 너무 모른다는 생각 때문입니다. 뭔가를 시도해보려고 해도 스스로가 부족하다고 느껴 두려움이 앞서요. 특히, 학교 커리큘럼만 따라가기엔 다른 친구들에 비해 뒤처지는 것 같아 조급합니다. 제 주변에는 입학 전부터 프로그래밍 언어를 익혀서 지금은 공모전이나 프로젝트를 활발히 하는 친구들이 많거든요. 다음은 현재 제가 하려고 하는 것들과 학교 커리큘럼입니다. 1. 자동차소프트웨어 복수전공 2. 선배의 권유로 동아리에서 사용하는 언어 공부용 웹 이어받아서 운영하기 - 동아리에서 언어를 공부하기 위해 만들어서 운영하고 있는 웹이 있습니다. 프로그래머스 같은 느낌인데 동아리에서 공부하기 더 좋도록 한.. 것입니다. 운영은 좀 먼 이야기이고 일단은 자바 공부를 시작할 것입니다. 어떤 책으로 어떻게 공부해야 할지 모르겠네요.. 이런 것도 많이 고민되는 걸 보면 결정에 대한 두려움일까요? 3. 공부할 겸 타이머 앱 만들어보기 - 친구들과 하기로 했습니다. 자바나 코틀린으로 할 것 같은데 교수님께서는 따라할 수 있는 예제가 많은 것으로 선택하라고 하셨습니다. 그런데 프로젝트는 어떻게 운영해야 하는지 잘 모르겠습니다. 4. 여름방학 때 C공부: 자료구조와 알고리즘을 대비해서 더 깊게 공부할 예정입니다. 교수님의 조언이 있었습니다. 5. 학교 커리큘럼: 선배들로부터 학교의 컴퓨터공학과 커리큘럼이 좋지 않다는 이야기를 들었습니다. 1학년 때는 전공 과목 없이 파이썬과 C 언어의 기초만 배웠습니다. 스스로 미리 공부해야 한다는 압박감을 느끼고 있습니다. 2-1: 논리회로, C++, 이산수학, 오픈소스sw이해 2-2: 자료구조, 자바, 마이크로프로세서, 데이터통신, 시스템프로그래밍보안 3학년부터는 트랙이 나뉘지만 졸업학점을 채우려면 열리는 거의 모든 과목을 들어야 한다고 합니다. 3-1: 오픈소스sw설계, 컴퓨터그래픽스, 알고리즘, 운영체제, 컴퓨터네트워크, iot임베디드소프트웨어 3-2: 컴퓨터구조, 데이터베이스, 소프트웨어공학, 모바일프로그래밍, 데이터분석머신러닝, 컴퓨터비전 저는 지금 뭘 해야 할지, 어디서부터 시작해야 할지 막막합니다. 저의 문제점과 앞으로 어떻게 해나가야 할지 조언 부탁드립니다.

데이터 분석 공부를 처음 시작하는데 어떻게 공부하는 게 좋을까요?

저는 군대에서 데이터 분석을 공부 중인 군인입니다. 열정은 있는데 방법을 몰라 막막해서 질문합니다. 군대라는 제한된 공간에서 저 혼자 공부하려다보니 지금 제 수준에서 이 공부 방법이 맞는지 모르겠습니다. 저는 자료구조/알고리즘, 선형대수학, 통계는 어느 정도 알고 있습니다. 그런데 깊게 알고 있지는 않아서 그런지 공부하다 보면 막막한 부분들이 있습니다. 저는 현재 2가지로 나눠서 공부를 하고 있습니다. 머신러닝 이론 + 실전 코딩 경험 머신러닝 이론은 나중에 제가 실력이 쌓였을 때 많은 머신러닝 기법 중 해당 데이터에 적합한 기법을 고를 때 필요하다고 생각해서 공부 중입니다. '패턴인식과 머신러닝', '프로그래머를 위한 선형대수학', '프로그래머를 위한 확률과 통계'라는 3개의 책으로 머신러닝 이론을 공부하고 있습니다. 뒤에 2개는 어렵지만 천천히 진도는 나갈 수 있는데 앞에 책은 아예 이해가 안 되어서 1p 넘기기도 벅찹니다. 실전 경험을 쌓기 위해 'kaggle' 사이트에서 특정 contest의 다른 사람 코드를 분석해보며 공부하고 있습니다. 하지만 코드를 보면 왜? 라는 의문이 중간에 계속 들며 특정 코드를 특정 상황에 왜 사용했는지 이해가 안 되는 부분들이 많습니다. 데이터 관련 분야를 정한 건 아니기에 우선 기본적으로 다 할 줄 아는 육각형 인재가 되고 싶습니다. 그래서 다음 2가지에 대해 조언을 구하고 싶습니다. 1. 제가 하고 있는 공부 방법이 맞는지 궁금합니다. 어떻게 하면 더 효율적으로 실력을 끌어올릴 수 있는 지가 궁금합니다. 2. 앞으로 어떤 커리큘럼으로 공부해야 하는지 궁금합니다. 열정은 가득하나, 주변에 도움을 청할 곳이 없어 제 방법이 맞는지 의문이 들고 진도가 안 나가는 느낌이라 질문합니다.

신입 웹개발자의 커리어 전환과 로드맵 설계에 대한 조언을 부탁드립니다

안녕하세요, 저는 현재 일본의 직원 수 약 500명 규모의 SaaS 관련 벤처기업에서 웹개발자로 근무 중인 학부생입니다. 현재 학부 4학년으로 인턴 신분이며, 3개월 차에 접어들었습니다. 정직원 전환이 확정된 상태이지만, 앞으로의 커리어와 성장 방향에 대해 고민이 많아 조언을 구하고자 합니다. 현재 상황 1. 근무 환경과 업무: 저는 Ruby on Rails(백엔드)와 Vue.js(프론트엔드)를 사용하는 웹개발팀에서 주로 백엔드 업무를 맡고 있습니다. 필요 시 프론트엔드도 다루며, 주로 회사 프로덕트의 버그 수정 업무를 수행하고 있습니다. 하지만, 한국에서 원격으로 근무 중이며, 팀 내에서 저만 원격근무라 즉각적인 질문 및 피드백을 받기 어렵고, 회사의 분위기를 파악하기도 힘든 상황입니다. 2. 전공 및 경력: 전기정보공학과를 졸업 예정으로, CS 전공자라고 보기엔 애매한 학과 출신입니다. 이전에는 컴퓨터 비전, 딥러닝, 머신러닝, LLM 등 웹개발과는 관련이 적은 분야에서 프로젝트를 경험했으나, 웹 개발 경험은 전무합니다. 3. 지식 및 준비 부족: 취업 준비 없이 바로 회사에 입사했으며, 현재 CS 지식, 웹 개발 기본 지식, Ruby on Rails와 Vue.js 같은 프레임워크에 대한 이해도가 부족한 상태입니다. 현재는 GPT, Claude, GitHub Copilot 등의 AI 도구를 사용해 주먹구구 식으로 업무를 해결하고 있지만, 이 방식에 한계를 느끼고 있습니다. 4. 커리어 목표: 저는 현재 백엔드 개발자로서 경력을 시작했지만, 장기적으로는 머신러닝 엔지니어나 데이터 엔지니어로 전환하고 싶습니다. 그러나 현재 웹 개발에 대한 이해 부족으로 인해 커리어 전환은 커녕, 현재 맡은 업무조차 비효율적으로 진행되고 있습니다. 5. 불안한 점: 팀원들과의 거리가 느껴지는 원격 근무 환경에서, 사내 분위기 파악이 어렵고 실질적인 피드백을 받기 힘들어 성장 속도가 느리다고 느끼고 있습니다. 이로 인해 업무 수행에 대한 불안감이 커지고 있습니다. 이런 상황에서 저는 다음과 같은 고민을 하고 있습니다: 1. 현재 맡은 업무를 더 효과적으로 수행하기 위해 어떤 기술이나 지식부터 학습해야 할까요? 2. 백엔드 개발자로서 기본기를 다지는 동시에, 머신러닝/데이터 엔지니어로의 커리어 전환을 준비하기 위한 로드맵은 어떻게 설계해야 할까요? 3. 회사 업무와 병행하며, 원격근무 환경에서도 효율적으로 공부하고 성장할 수 있는 방법이 있다면 공유 부탁드립니다. 경험 많으신 개발자분들의 조언을 듣고 싶습니다. 긴 글 읽어주셔서 감사합니다.

부트 캠프 이후, 로드맵 고민입니다.

안녕하세요, 삼성청년SW아카데미 11기 Python 비전공반 출신 개발자입니다. 업계에서는 실력있는 머신러닝 엔지니어를 원해, 제가 교육동안 AI 모델을 서비스에 적용시키는 수준으로는 취업이 많이 어려워, 진로를 고민하고 있습니다. (YOLO 모델 사용, Spring-FastAPI 통신 등) 입사를 희망한다면, 머신 비전쪽을 희망합니다. 웹 개발 프로젝트를 진행하면서, 프론트엔드의 레이아웃 디자인이나 동적 컴포넌트등으로 다양한 경험을 선보일 수 있는 부분에서 프론트엔드 개발을 희망했습니다. 수료가 곧이고, 하반기 인턴 및 채용공고를 바라보며, 꾸준히 성장하고 싶은 마음과 취업에 대한 압박때문에 질문글을 작성해봅니다. 제 개인적 성장도 원하지만, 20대 후반에 접어들며 현재는 취업이 우선이라고 생각돠어 글 남깁니다. 현직자님들의 현실적인 답변 부탁드립니다.

머신러닝 엔지니어 퇴사후 대학원 진학

안녕하세요. 국내 제조 대기업에서 머신러닝 엔지니어로 일하고 있습니다. 회사에 신입으로 입사후 약 1-2년 정도 일을 하였고 회사내 좋은 팀에서 많이 배우며 일하고 있습니다. 회사에서 퇴근하고도 매일 논문을 읽고 서적을 읽기도 하며 저의 전문성 향상에 노력하고 있는데요. 최근 제조기업에서는 데이터 문제로 머신러닝으로 많은 걸 할수가 없을거 같다는 생각이 들었고, 새로운 기술을 읽고 또 만들어내보고 싶다는 생각이 점점 더 강해져왔습니다. 이 때문에 저의 전문성 향상과 연구경험을 위해 spk ai대학원에 지원하여 모두 합격하고 현재 한 곳의 교수님께 컨텍이 되어 진학을 앞두고 있습니다. 연구분야는 이론 머신러닝이고 관련 학회에 실적도 좋고 교수님도 좋으신 분 같아 열심히 해봐야지 생각했는데요. 네카라쿠배중 한 곳의 머신러닝 현직자 분을 만나 이러한 이야기를 하니, 요즘은 이론, 학위가 가치를 쳐주던 시기가 아닌거 같다. 현재 다니는 대기업에서 좀 더 실력을 쌓고 이직을 생각하거나 야간 대학원을 가는게 어떻냐는 조언을 하네요. 커리어리 현직자님들은 어떻게 생각하시나요 ?

진로 조언 구합니다..

안녕하세요. 저는 현재 지방대에서 컴퓨터 공학을 전공하고 있는 학생입니다. 처음에는 공고 건축 졸업 후, 지방대에서 5년제 건축학을 공부하다가, 군 휴학과 일반 휴학을 포함해 3년을 쉬고 경영학으로 전과해 1년 수료했습니다. 이후 다시 컴퓨터 공학으로 편입하여 공부하고 있습니다. 현재 25살 3학년입니다. ㅛ 올해 처음 프로그래밍을 배우게 되었는데, 어렵긴 하지만 매우 재미있었습니다. 특히 머신러닝과 컴퓨터 비전에 큰 흥미를 느끼고 있습니다. 인공지능(자연어 처리, 비전), XR, 그리고 게임 개발을 희망 분야로 생각하고 있습니다. 최근 교수님과 상담을 통해 이번 겨울 방학과 내년 2학기 현장실습 후 취업 또는 대학원 진학에 대한 고민을 나눴습니다. 그러나 교수님께서는 제가 하나로 명확히 결정해야만 좀 더 구체적으로 도움을 줄 수 있다고 하셨습니다. 프로그래밍에 재능이 있다고는 생각하지 않지만, 전공을 배우는게 너무 재밌습니다. 현장실습을 가려는 이유는 전과와 편입을 거치면서 일관성이 없다는 인식을 깨고, 이 분야에 진지하게 임하고 있다는 것을 보여주기 위함입니다. 공모전에 꾸준히 도전하고, CS 공부도 지속하고 있습니다. 대학원에 진학하면 인공지능 분야에서 전문가가 될 수 있을 것 같고, 연구소에 취업하는 것도 하나의 목표입니다. 그러나 한편으로는 남 밑에서 오래 일하는 것이 저와 맞지 않을까 걱정이 됩니다. 군 생활에서는 큰 문제 없이 규율을 따랐지만, 통제된 생활이 저에게 힘들었습니다. 교수님께서는 이런 성향이라면 창업이 더 적합할 수 있다고 하셨습니다. 창업을 선택하면 그에 맞는 길을 알려주시고, 대학원을 가면 인서울로 진학할 것을 추천하시며, 취업을 해도 포트폴리오 준비를 도와주신다고 하셨습니다. 또, 트랙이 있어 인공지능 트랙 위주로 듣고 있는데 이거도 방향을 바꿔 균형있게 이수해야할지도 고민이 됩니다. 어떤 선택을 할지 쉽게 결정을 내리기가 어렵습니다. 이 상황에서 어떤 선택이 가장 좋을지 선배님들의 조언을 듣고싶습니다.

추천시스템 공부 고민

안녕하세요, 데이터사이언티스트를 목표로 하고 있는 수학과 3학년 학생입니다. 최근 데이터 분석 프로젝트를 진행하면서 추천시스템 구현에 관심을 가지게 되어, 이 분야의 기초를 다지고자 공부를 시작하려고 합니다. 현재 스터디를 계획 중인데, 추천할 만한 책이 있으시다면 알려주시면 감사하겠습니다. 특히, 제 경우 머신러닝과 딥러닝 지식이 많이 부족한 편인데, 어떤 부분부터 공부를 시작해야 할지 조언해 주신다면 큰 도움이 될 것 같습니다. 감사합니다!

구글 머신러닝 부트캠프? 그리고 혼자 공부?

저는 통신을 전공했고 데이터분석을 공부해야겠다는 것을 4학년이 돼서 결정하게 되었습니다. 지금은 졸업한지 반년이 되었고 데이터분석을 공부해야지!!한지도 1년반정도 되었는데 프로젝트 경험은 없고 코딩도 부족하고 AI관련 수학도 부족한 상태인데요 그러던 중 구글 머신러닝 부트캠프를 알게 되었습니다 구글 머신러닝 부트캠프에선 다른 기업 국비지원(네이버,포스코,KT) 출신자들이 많이 있다고 하는데요 그런 제가 내년 구글 부트캠프를 준비하려 하는데 다른 기업의 국비지원 또는 타국비지원학원을 거친 후에 구글을 준비하는게 좋을까요? 솔직히 반년 정도 남은 상태에서 제가 혼자 준비할 때 뭘 공부하면 좋을지에 대한 의문이 있기도 하지만 결국 기초부터 차근차근 올라가야하는 상황에서 지금부터 마음잡고 해야하는데 다른 국비지원으로 제가 무리해서 공부하다가 괜히 기초가 부족한 지금 흡수하지도 못하고 애매하게 되어버릴까 걱정이 됩니다 물론 지금 행동하는게 맞다는 건 알지만 아직 기초가 탄탄하지 않음이 느껴지긴 합니다 혹시 혼자 공부하신 분들께선 어떻게, 무엇을 공부하셨는지 궁금합니다

취업을 할지 공부를 더 할지 고민입니다.

안녕하세요 이번에 대학교 4학년 재학 중인 학생입니다. 제가 컴퓨터 비전 쪽에 관심이 생겨 교내 학부연구실에서 인턴 생활도 해봤고 여러 대회도 참여 해봤습니다. 그래서 이제 막학기를 남기고 학사 ai 취업 준비를 하기 위해 방학동안 현장실습에 참여하고 네부캠 ai tech (CV)에 지원했고 합격한 상태입니다. 그런데 현재 현장실습하고 있는 회사(직원 10명 미만)에서 취업 제의가 들어왔습니다. 초봉은 3천 초반, 하는 일은 처음에 급하게 처리해야하는 웹 프로젝트에 참여하고 이후에 머신러닝을 이용해 데이터 플랫폼을 만드는 프로젝트를 한다고 합니다. 저는 웹에 대해 잘 알지 못해서 제가 할 수 있는 일이냐 물어보니 지피티로 물어보면서 된다. 라는 답변을 받았습니다. 이러한 답변에서 제가 느끼기에는 당장 급한 일을 처리하기위해서 인력을 뽑는 듯한 느낌을 받았고 제가 하고 하고 싶은 인공지능, 컴퓨터비전 쪽의 일을 저에게 맡길 지도 확신이 들지 않습니다. 근데 이렇게라도 경력을 쌓을 수 있는 기회인데 이 기회를 잡는 것이 좋을 것인지, 아니면 네이버 부스트캠프를 통해 좀 더 공부하고 더 큰 회사로 취업을 준비하는 것이 좋을 지 고민됩니다.

데이터분석가에서 데이터사이언티스트

안녕하세요 데이터사이언티스트를 희망하고 있는 25살 남자입니다. 현재 올해 컴공관련 전문대를 졸업한 상태입니다. 원래 백엔드 개발자를 희망하여 학교를 다녔는데 2학년 과정중 Python을 이용하여 데이터를 가공하고 머신러닝을 이용해서 결과를 도출하는 과정을 겪었습니다 과정을 겪으면서 데이터사이언티스트를 알게되었지만 학사나 석사 학력을 요구하는것을 알게됐습니다. 현재 전문학사 학력으로 데이터분석가는 준비할수 있다고 생각해서 여쭤봅니다. 데이터분석가로 취업을한뒤 경력을쌓아서 데이터사이언티스트로 전향이 가능한지 궁금합니다.

인공지능 공부 순서 추천해주세요.

인공지능 관련 대학원을 진학하려고 하는 대학생입니다. 파이썬은 어느정도 다룰줄 알고 수학은 미적분, 확률 등등 배웠는데 선형대수는 아직 배운적이 없습니다. 머신러닝 -> 딥러닝 -> 이미지처리 -> 자연어처리 -> 생성모델 순으로 공부를 시작하려고 하는데 혹시 더 좋은 인공지능 공부 로드맵이 있을까요?? 대학원을 졸업하고 자율주행 쪽으로 가고 싶습니다!!

머신러닝을 위한 파이썬 공부와 코테 대비용 C++ 따로 공부에 대해 어떻게 생각하시나요?

최근 머신러닝을 이용한 데이터 마이닝에 관심이 생겨서 파이썬을 처음부터 공부하고 있는 컴공 2학년 학부생입니다. 그동안 C,C++만 사용했기에 파이썬을 공부하면서 느끼는 어려움이 많이 있습니다. 파이썬 공부를 위해 백준에서 알고리즘도 복습할 겸 C++로 풀었던 문제들을 파이썬으로 다시 풀어보고 있습니다. 파이썬으로 알고리즘 공부하면서 생긴 고민이 있습니다. 데이터 분석 및 인공지능 분야에서는 파이썬이 주로 쓰이는데, 파이썬은 아직 익숙치 않고 잘 다루지 못합니다. 반면에 C++는 그동안 계속 써와서 많이 익숙하고 조금 다룰 줄 압니다. 그나마 할 줄 아는 C++로 코테를 준비하고, 머신러닝과 데이터 분석을 위한 파이썬 공부을 따로 병행할지, 아니면 코테도 파이썬으로 준비하는게 맞는지 많이 고민됩니다. 개발자 선배님들의 조언이 필요합니다...!

빅데이터 분석/머신러닝 플랫폼

빅데이터 분석에 관심이 있습니다. 일반적으로 데이터 분석이라고하면 R이나 파이썬을 이용해 시각화와 통계량 등을 추출하는데 빅데이터(수GB 이상)의 경우도 동일하게 수행하나요? 고성능 컴퓨터를 이용하는지 혹은 클라우드 기반의 분석 플랫폼이 있는지 궁금합니다. 컴퓨터를 사용하는 경우 사양은 얼마나 되어야할까요..

팀을 어떻게 이끌면 좋을까요

안녕하세요. 뉴비 리드 엔지니어입니다. 근래에 데이터팀을 이끌게 되었는데 어떻게 이끌면 좋을지 모르겠네요.. 제 베이스는 머신러닝 엔지니어로 주로 논문을 보고 아키텍처나 트렌드를 익히는 세미나는 해왔습니다.. 지금 데이터 팀에서 데이터엔지니어까지 있는데 딥러닝 논문 세미나나 캐글을 하기엔… 무리가 있지 않나 싶네요.. 모두에게 도움이 되는 뭔가를 해야할거 같은데.. 고민이 많아지는 나날들이네요

AI개발자의 능력에 대하여

안녕하세요! 저는 작은 기업에서 AI를 하고 있는 1년차 직장인입니다. AI 개발을 하면서 "내가 지금 여기서 뭘 하고 있는 걸까?", "나의 포지션은 정확히 뭐지?"라는 생각을 자주 하게 됩니다. 하나의 분야(개발, AI)로 깊게 파고들고 싶은데, 현재는 AI와 개발 사이에서 헤매고 있는 느낌입니다. 개발자라고 하기에는 개발 관련 지식이 부족하고, AI를 한다고 하기에는 모델을 가져다 쓰고 적용할 줄만 알지 그 외에는 딱히 무엇을 하는 건지 모르겠습니다. (수학 및 통계 지식도 대충 알지 깊게 알지는 못하는 것 같습니다.) 그래서인지 어느 하나 깊이 있게 잘한다기보다는 수박 겉핥기만 하고 있는 것 같습니다. 회사에서 하는 일도 아직까지는 모델을 가져다가 적용하고 결과 리포트를 만드는 식이라, 원래 머신러닝 엔지니어는 다 이런가 싶기도 합니다. 머신러닝 엔지니어로서 엔지니어의 역량과 AI의 역량이 둘 다 필요한데, 어떻게 발전시키는 것이 좋을까요? 선택과 집중을 하려면 어떤 역량이 더 필요한가요?

인공지능 연구분야 선택(연합학습,객체탐지,nlp,...)

안녕하세요! 대학원 1학기를 보내고 있는 학생입니다. 저희 랩은 머신러닝관련 랩이고 교수님의 주전공은 연합학습입니다. 저는 석사 졸업 후 취업이 목표라 가장 수요가 많은 비전 쪽이나 nlp쪽을 하고 싶은데, 교수님께선 아무래도 전공분야가 아니시기에 도와주시기 힘든 분야입니다. 그래서 연합학습을 접목시켜 진행할까 생각해보았는데 연합학습 관련하여 채용공고를 제가 찾지 못했습니다. 그래서 가장 중요한 것은 연합학습 전공한 석사 전공 채용 사례가 많은가 입니다! 1. 그래서 연합학습 관련 전공자분이 계시다면 취업은 어느 쪽으로 열려있는지, 어떤 걸 접목하여 하셨는지가 궁금합니다. 2. 그리고 저는 아직 공부중인 단계라 어떤걸 명확히 하고 싶다 하는 것은 없습니다. 이런 상황에서 교수님의 지도를 받지 못하는 분야를 전공해도 괜찮을지 의문입니다. 비전쪽은 그나마 도움을 받을 수 있는데 nlp 쪽은 전혀 모르십니다. 현재 시기가 공고가 다 내려간 시기라 확인하기 힘들고 저희 랩은 제가 1기기 때문에 선배로부터 얻는 정보가 거의 전무하여 여기다가 여쭤봅니다. 도움주셔서 정말 감사합니다!!

혹시 로봇업계에서 데이터 엔지니어,데이터 분석가 직무를 채용하마요?

대학에서 통계학을 전공했습니다. 데이터 엔지니어, 데이터 분석가로 일을하고 싶습니다. 관심있는 도메인이 로봇업계인데 로봇업계에서 데이터 엔지니어, 분석가 직무를 채용하나요?? 알아본 결과는 석박 이상의 ai, 머신러닝만 조금 있네요

데이터 직무 종류?

데이터 관련 직무(데이터 분석, 머신러닝, 딥러닝, 인공지능 등)는 전부 개발자인 건가요? 데이터 분석에 관심이 있고 빅데이터분석기사를 준비해보려고 하는데요 빅데이터분석기사를 보면 개발자의 역량이 필요하진 않는다는 것을 느낍니다 빅데이터분석기사가 포함하고 있는 정도의 데이터를 분석하는 직무는 없나요?(만일 있다면 태블로나 BI관련 필수 역량이 따로 있을까요? 어떤 것들이 있나요? 빅데이터분석기사는 시각화를 포함하고 있지 않아서 시각화 부분에 취약할 것으로 보입니다)

국비지원 없이 데이터 직무 취업 가능할까요?

저는 지방국립대 공대를 졸업했고 성적은 3.3이면서 프로젝트가 하나도 없는 사람입니다 정처기와 빅데이터분석기사를 준비하고 있고 adsp나 sqld를 가지고 있는데요 1. 이번에 국비지원으로 프로젝트 경험을 쌓으려고 하는데 저는 국비지원 과정 중 데이터분석 관련 기초 강의보다는 프로젝트만 하는 쪽으로 원하고 있어요 주변에 조언을 구했을땐 혼자 머신러닝과 딥러닝 공부를 하면서 캐글 대회를 준비하고 그걸로 프로젝트를 진행해서 취업준비를 하라고 하더군요(국비지원 말고요) 혹시 이렇게 하신 분이 계실까요? 2. 전 데이터분석직무를 원하는데 딥러닝까지 공부하기엔(조언으로 인해 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 책으로 공부하려 합니다) 너무 부족할까요? 3. 텐서플로우나 파이토치 관련 경험이 전혀 없는데 혼자 하기에 충분할지도 궁금합니다 4. 사실 어느 정도의 프로젝트가 좋을지 잘모르겠어서 국비지원이냐 독학이냐는 생각이 많아지고 있습니다 그 커뮤니티는 무시하기 좀 그래서요...

국비지원? 경험을 어떻게 만들면 좋을까요?

현재 취준생이고 빅데이터분석기사를 공부하고 있습니다 빅데이터분석기사를 합격하더라도 경험이 없어 국비지원이나 부트캠프를 지원하려고 하는데요 데이터분석 관련 국비지원 쪽으로 생각을 하던 중에 구글에서 머신러닝 개발자 프로그램 지원자를 받고 있더라고요 물론 제가 여기에 된다는 보장은 없지만 바로 구글 부트캠프에서 경험을 쌓을지 아니면 국비지원 후에 구글 부트캠프에 도전할지 고민이 됩니다 (구글 과정은 3개월이고 약간 중고수들이 오는 분위기인듯 하여 고민되네요 이 또한 제 생각이지만요)

머신러닝 딥러닝 공부

딥러닝 쪽을 배우려고 하는데 뭐부터 어떻게 공부해야될지 잘 모르겠어요 머신러닝 안에 딥러닝이 있는 걸로 아는데 머신러닝 먼저 공부를 해야될까요?

데이터분석 직무도 개발자 역량이 필요한가요?

국비지원이든 부트캠프든 지원하려고 하는데 저는 데이터분석 직무를 희망하고 있습니다 근데 종종 데이터분석도 개발자역량이 필요하다고 하는데요 머신러닝 개발자 양성 프로그램 같은걸 참여해도 데이터분석 직무를 할 수 있는 건가요?(제가 데이터분석과 머신러닝 개발을 같은 직무로 보는 걸 수도 있습니다)

딥러닝 vs 머신러닝

아직 정확한 진로를 정한건 아닙니다. 희망하는 방향은 백엔드입니다. 딥러닝과 머신러닝 쪽을 희망하고 있습니다. 한부분으로 확실히 정하고 공부해야 할 것 같은데, 크게는 딥러닝 안에 머신러닝이 있다. 딥러닝은 머신러닝 보다 더 방대한 데이터를 가지고 더 깊은 알고리즘을 사용하는 것으로 알고 머신러닝은 보다 얕은 알고리즘을 사용하는 것으로 알고 있습니다. 딥러닝과 머신러닝의 확실한 차이와 실무에서 하는 직무가 어떤 것이 있는지 궁금합니다.

백엔드 테스트 와 머신러닝 테스트가 따로 하면 잘되는데 같이 하면 오류가 발생합니다.

저희 프로젝트의 기본적인 골자는 osmd라고 하는 mxl포맷 파일을 악보 형태로 렌더링해주는 라이브러리를 사용하구요, 스트림되는 오디오를 듣고 그걸 머신러닝 파이썬 코드가 처리한 뒤 timestamp라는 값을 반환하면 그에 맞춰 악보의 현재 위치를 가리키는 cursor를 움직이는 프로젝트입니다. 또한 오디오 스트림을 넘겨받기 위해서 aws에다가 쿠렌토 미디어 서버를 만들었구요, 머신러닝 코드는 로컬에서 돌아가고 있습니다. 각기 따로 스트림을 처리했을때(stdin stdout) 잘 되는 것을 확인했습니다(https://github.com/Kurento/kurento-java 쿠렌토 서버의 구현은 이 레포를 참고해서 만들었습니다) 또한 import sys def main(): while True: line = sys.stdin.readline() if not line: break output = line.strip() + '2' print(output) if __name__ == "__main__": main() 이 예제를 활용해서 테스트해봤을 때 문제없이 작동했습니다(쿠렌토) 머신러닝 코드는 wav 파일을 버퍼 잘라서 stdin에 집어넣고 테스트해보았습니다 작동은 둘 다 문제없이 작동했지만 같이 이어서 하게되면 Failed to write data: The pipe is being closed라는 오류 로그가 찍힙니다. (요약) 1. 백엔드에서 Kurento Media Server(webrtc) 인풋 들어온거에 아무거나 붙여서 반환하는거로 테스트 해봤을 때 문제 없이 스트림 처리가 되는 것으로 확인 됨 2. 머신러닝 쪽에서 오디오 스트림 모드를 만들고 stdin으로 들어온 스트림에 대한 결과값을 stdout으로 반환하는 것이 확인 됨 3. 그렇지만 둘을 이제 갖다붙이면 위 에러 로그 발생 이유 아시는 분들은 알려주시면 감사드립니다. 두서없이 장문을 써서 이해가 안되는 부분들 말씀해주시면 설명드리겠습니다. 감사합니다.

ML과 AI에 대한 질문

지금까지 기획 및 UX에 대한 공부만 하다 최근 개발도 같이 공부하면서 질문사항이 생겼습니다. 1. 3-4년 전까지만 해도 머신러닝, 딥러닝에 대한 관심이 높아서 텐서플로우를 활용한 모델 생성등에 대한 프로젝트가 많았었는데 최근에는 ML을 통한 모델 생성보다는 구글, 메타, OpenAI등에서 만든 LLM이나 모델등을 이용해서 서비스나 회사에 맞게 튜닝하여 사용하는 추세인 것 같은데 혹시 맞을까요? 2. 온디바이스에서 텐서플로우의 모델을 사용한 개발 프로젝트 등이 현재 상황에서 포폴로서의 가치가 있을까요?

웹 프로젝트에 머신러닝 또는 데이터 분석을 적용하려면..

안녕하세요 현재 백엔드 개발자를 우선 목표로 공부하고 있는 비전공자 입니다. 저는 데이터 분석이나, 머신러닝을 활용한 웹 서비스(경기 분석, 예측 등)를 개발하고 싶은 생각이 있는데 이로 인해 프레임워크를 선택하는데 혼란이 오고 있습니다. 우선적으로 백엔드 공부를 하고 추후에 나머지를 공부할 생각인데 데이터 분석이나, 머신러닝은 주로 Python을 사용한다고 해서 Python 프레임워크를 공부해야할 지, 취업 수요가 높은 스프링부트를 공부해야할 지 고민입니다.. Python 프레임 워크는 웹 + 머신러닝/데이터 분석 을 하나의 언어로 개발할 수 있어서 좋은 것 같고 스프링부트는 스프링부트(웹) + 머신러닝/데이터 분석(파이썬 Restfull API)로 개발해야해서 양이 많아서 공부 기간이 길어질까 걱정입니다. 긴 글 읽어주셔서 감사합니다. 따끔한 조언 부탁드립니다!!

인공지능 공부 순서 로드맵

최종적으로는 자연어처리를 배우고 싶은데 그럴려면 머신러닝이랑 딥러닝을 먼저 배워야겠죠? 원래 파이썬은 할 줄 아는데, 인공지능은 거의 수학이라는 얘기를 들어서 선형대수나 확률과 통계,미적분 같은 내용을 먼저 공부하고 나서 코드를 구현하는게 나을까요? 아님 머신러닝 알고리즘이나 관련 강의를 먼저 듣는게 나을까요?? 알려주시면 감사하겠습니다!