#머신러닝

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.

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???

AI 엔지니어의 분야 선택: 딥러닝 vs. 머신러닝

안녕하세요. 스타트업에서 머신러닝 엔지니어 신입으로 일을 하고 있습니다. 입사한지는 10개월 정도 됐습니다. 요새 경제가 안좋고 스타트업 투자도 잘 안돼서 혹시 모를 상황에 대비해 이직 준비를 조금씩 해놓으려고 합니다. 근데 대부분의 기업들의 자격요건을 보니까 주로 CV나 NLP, 추천 시스템과 같이 딥러닝 기반의 모델링 경험을 원하더라고요. 저는 대학원 시절에서부터 현재 회사 업무까지 딥러닝보다는 XGBoost와 같은 전통적인 머신러닝 기법들을 많이 사용했었는데 기업들이 원하는 인재상을 보니까 딥러닝으로 분야를 바꿔야 되는건가 싶습니다. 딥러닝이 좀 더 기업들의 수요가 많으니 딥러닝을 중심으로 커리어를 이어나가는게 맞을까요..? 아니면 현재 상황에서 잘할 수 있는 것을 선택하는게 맞을까요? 경험 많으신 분들의 현실적인 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.

머신러닝 논문

안녕하세요! 저는 현재 머신러닝 공부를 하고 있는 대학생입니다! 현재 저는 머신러닝 공부를 시작한지 오래된게 아니어서 머신러닝에 대해 깊게 알고있는건 아닙니다. 머신러닝 논문들을 읽어보고싶다는 생각을 했는데, 혹시 아직은 논문들을 읽기에 이른지, 아니면 머신러닝에 대해 깊게 알지 못해도 논문을 읽기 시작해도 되는지 궁금합니다! 그리고 논문들을 읽는다면, 읽을 순서를 추천해주면 감사하겠습니다!

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!!

주니어 백엔드 개발자 전향

안녕하세요 저는 27살 1년차 개발자입니다. 학부에서 컴퓨터 공학과를 재학하고 재학중 딥러닝 연구실에서 학부 연구생으로 1년 연구 진행했습니다. 현재는 소규모 스타트업에서 머신러닝 엔지니어로 1년간 일하는 중입니다. 현재 머신러닝에 대한 지식이 풍부한 사수는 없는 상태이고 타 분야에서 개발을 오래한 CTO는 있는 상태입니다. 업무는 회사의 머신러닝에 관한 업무를 전반적으로 하고 데이터 전처리, 모델 학습 관리, 데이터 파이프라인 구축 등 업무를 하고있습니다. 해당 업무 이외에도 인력 부족으로 사업 제안서의 기술 문서, 관련된 여러 문서 업무나 자잘한 개발 업무도 병행하고 있습니다. 저는 올해 까지만 재직하고 회사를 퇴사 하려고 합니다. 퇴사를 하려는 이유는 크게 2가지 입니다 첫번째는 머신러닝 직업에 대한 저의 경쟁력 때문입니다. 석사, 박사 출신들과 경쟁하는 AI 라는 분야에서 학사 출신에 저의 경험이 그렇게 경쟁력 있는 인재라고 생각되지 않고 저 또한 더이상 딥러닝 이라는 분야의 개발에 흥미를 느끼지 못하고 있기 때문입니다. 두번째는 서비스 개발로의 전향입니다. 회사에서 2달정도의 서비스 개발 프로젝트(C# 기반)에 참여하여 지능형 모니터링 시스템을 개발하였을때 실시간 처리를 위한 워크 쓰레드 사용등 서비스 개발이 즐거웠습니다. 그 이후 퇴근 후 짬짬히 JAVA 스프링 강의를 들으며 개인 공부중입니다. 누군가는 퇴사후 이직이 아니라 재직하면서 다른 웹 서비스 기업으로 이직하라고 하지만 제가 봤을때 웹 백엔드 개발에서 현재 저는 좋은 주니어 개발자가 아니라고 생각됩니다. 또한 당장의 업무도 AI 관련 업무가 아닌 여러 국가 프로젝트 지원 업무 등 회사의 발전을 위한 업무 이지만 제 커리어적으로 발전되는 느낌이 없어서 퇴사를 하려고 고민하고 있습니다. 그래서 퇴사후 부트캠프나 타 교육을 6개월 정도 공부하고 다시 취업에 도전하거나 최대한 칼퇴 후 개인 공부 후 이직을 하려고 합니다. 선배님들의 생각은 어떠신가요? ※추가로 신입 백엔드 개발자가 가져야할 기본은 어떤 것이 있을까요?

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 ?

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.

머신러닝/딥러닝 공부

안녕하세요 컴공 2학년생입니다. 한 일주일 전부터 딥러닝에 관심이 생겨 공부하고 있는데 수학이 많이 사용되더군요… 아직 초반이라 그렇게 어렵다고는 생각이 안들지만 (딥러닝이 어떻게 작동하는지 과정을 공부 중이라..) 갈수록 공부할게 많은 것 같습니다. 그런데 제가 수학을 잘 못했는데 과연 이 분야쪽으로 계속 쭉 파고들어도 될까요..?(수능 가형 5등급..) 할 수 있다면 석사까지는 하고 싶은데 언젠가 수학에 벽을 느끼고 돌아서게 되면 20대의 시간을 날리는 셈이 되니 수학을 잘 사용하지 않는 분야로 취업을 해야 하는지가 고민입니다… 또 딥러닝은 변화가 빠른 분야라고 들은 것 같은데 그 변화 속도를 따라갈 수 있를 지도 의문입니다.. 딥러닝/머신러닝을 공부하려면 필요한 수학적 지식들이 무엇이 있나요..?

머신러닝 딥러닝 공부

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

인하대 인공지능 vs 서울과기대 인공지능

안녕하세요 :) 현재 컴퓨터공학과를 재학하고 있고 올해 위 두 학교 중 하나로 편입을 하려고 합니다. 어느 학교로 진학할지 고민이 되어 질문 드립니다. (저는 ai,머신러닝,데이터분석 관련 일을 하고 싶습니다. 따라서 석사 이상까지 염두하고 있습니다.) <인하대 인공지능 공학과> -학부 교육 과정: 조금 더 컴공에 가까운 커리큘럼 자료구조, 알고리즘, 운영체제, 데이터베이스, 컴퓨터 구조, 컴퓨터 네트워크, 오픈소스 sw등 cs과목 + 머신러닝, 딥러닝, 통계, 강화학습, 자연어처리, 컴퓨터비전등 ai 관련 과목 -대학원: 과기정통부 인공지능 대학원 선정(~2026 or more) <과기대 인공지능 응용학과> -학부 교육 과정: 컴공과목이 조금 적고 인공지능 과목이 더 많음 자료구조, 알고리즘 ,운영체제, 컴퓨터 구조, 시스템 프로그래밍, 웹 프로그래밍, 컴퓨터 보안, 컴파일러 등 cs과목 + 머신러닝, 딥러닝, 통계, 데이터 사이언스, 강화학습, 자연어처리, 컴퓨터비전등 ai관련과목 -대학원: 데이터사이언스 대학원 BK21선정, 박사까지 전액 장학금 ----------------------------------------------------------------------------------------- 어느 학교에 진학하는 것이 더 좋을까요? ----------------------------------------------------------------------------------------- + ai쪽이 너무 취업하기 어렵고 전망이 없다면 백엔드 개발자 취업을 준비할 생각도 있습니다. 의견 남겨 주시면 정말 큰 도움이 될 것 같습니다.!!

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.

대학교 4학년의 고민

안녕하세요. 현재 경영정보학과 4학년 2학기 재학 중인 학생입니다. 진로에 대한 고민이 너무 많아서 질문을 드립니다. 1. 전공과 기초지식 과 특성상 여러 가지를 배우고 있습니다. DB, 애플리케이션 개발, 머신러닝, 딥러닝, 경영전략 등등.. 이렇게 다양한 분야를 배우면서 경영 쪽에는 흥미가 없어서 데이터베이스, 앱 개발 , 머신러닝 등 개발 쪽에 관심이 쏠려있습니다. 그런데 컴공이나 산공처럼 자료구조, c언어, java 등을 기초부터 깊게 배우지 않고 어느 정도 맛만 보는 정도입니다. 그래서 정보처리기사(필기합격, 실기 준비중), 인터넷 강의 등으로 기초를 배우고 있는데 잘하고 있는지 궁금합니다. 저희 학과를 살려서 어필할 수 있는 게 있을지도 궁금합니다. 2. 졸업과 졸업 유예(부트캠프 수강) 학교를 다니면서 간단한 프로젝트를 몇 개 정도 하였습니다. flutter를 이용한 앱 개발, Django 웹 개발 등을 하였습니다. 근데 배포는커녕 서버에도 올리지 못하였습니다. 그 부분에서 너무 아쉬움이 남고, 꼭 한번 배포까지는 아니어도 서버에 올리고 싶은 마음이 있습니다. 그래서 좀 아쉬운 마음에 부트캠프를 수강 하려고 하는데 졸업하고 수강 할 지 졸업 유예를 하고 수강 하는 게 좋을지 고민입니다. 3. 진로 고민 프로젝트를 하면서 프론트엔드, 백엔드, 딥러닝 부분 이렇게 다양한 부분을 경험해 보았습니다. 모두 다 너무 재미있었고, 각각의 매력이 다 달랐던 것 같습니다. 오류가 나면 짜증과 동시에 꼭 한번 이 오류를 해결해 보고 싶은 마음도 생기고 하면서 개발에 점점 더 빠져들게 되었습니다. 하다 보니 직무를 정하고 취업 준비를 하든 부트캠프를 하던 하고 싶어서 직무를 정하려고 하는 데 너무 어려움이 많습니다. 지금 생각은 백엔드 쪽을 희망하고 있습니다, 프로젝트를 진행했을 때 데이터를 주고받고 API를 연결하고 이러는 부분이 재미있고, 원하던 결과가 나왔을 때 행복감이 커서 이쪽으로 진행하려고 합니다. 하지만 JAVA를 제대로 배운 적은 없고 프로젝트 할 때만 잠깐 쓰는 정도입니다. 그래서 따로 사이드 프로젝트를 구해서 자바를 공부하고 직접 프로젝트를 진행해 보고 인턴을 하는 게 나을지 아니면 부트캠프를 수강 하는 게 나을지 고민입니다. 4. 직무 고민 지금 학생 때의 프로젝트 했던 내용들을 보면 거의 데이터분석, 딥러닝 위주로 프로젝트를 참여하고 AI 분야도 재미가 있어서 이쪽으로도 진로를 정할지 생각 중인데 이 분야는 수학적 능력이 중요하다고 말씀하셔서 수포자인 제가 할 수 있을지…. 대학원에 갈 수 있으면 무조건 좋다고 하시는데 대학원은 생각해 본 적이 없습니다. 백엔드 분야은 흥미가 있는데 처음부터 배우려고 하니 너무 막막하고, AI 분야는 어느 정도 배운 내용이 있기 때문에 학습은 후단부보다는 수월할 것으로 생각합니다. 물론 학생 때 배운 지식은 새 발의 피 정도지만 백엔드와 AI 분야 직무가 고민입니다. 물론 보시는 입장에서는 허무맹랑하고 답답한 글이지만 이렇게라도 물어보지 않으면 더 갈피를 못 잡을 것 같아서 도움을 요청합니다. 혹시 참고할만한 사이트나 부트캠프, 포트폴리오가 있으면 추천해주시면 감사하겠습니다.

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...!

AI 개발자로 성장하고 싶지만 부족한 실력

안녕하세요, 공부를 늦게 시작하게 된 예비 개발자 입니다. 남들은 늦었다고 생각하지 않지만, 저는 많이 부족하다고 생각합니다. 1,2학년때 공부를 하지 않고 즐겁게 놀다가 군입대, 전역 한 후에 직장인으로 8개월정도 근무를 하다 퇴사 후 다시 복학을 하였습니다. 거의 처음부터 시작하게 되었고, 3학년 과목을 따라가기엔 벅찼다고 생각합니다. 그래서, "한 분야만큼은 내가 해보자" 라고 생각하게 되었고, 딥러닝 머신러닝 쪽으로 최선을 다 해 배워보게되었습니다. 하지만, 점점 느끼던 부분은 모델링 관련해서는 머신러닝 관련된 지식이 어느정도 있다면 누구든 개발을 도전해볼 수 있다고 생각했고, 점점 많은 발전을 통해 일반인도 개발을 도전해 볼 수 있는 상황도 생길 수 있을 것 같다고 느꼈습니다. 물론 그부분은 시간이 지나야 알 수 있는 부분이지만, 가장 크게 느꼈던 부분은, 모델링 후에 후처리 과정 등에서 제가 백앤드 프론트앤드 분야를 전혀 모르다보니 "소통"에서 어려움을 느꼈습니다. 모델링 하나만으로 업무를 수행하기엔 많은 어려움이 있다고 생각이 되었습니다. 머신러닝 관련 공모전에 나가서 3위를 수상을 할 정도로 정말 즐거워하는 분야고 계속 공부하고 싶지만 기본이 너무 중요하다고 생각이 되었습니다. 현재 4학년인데, 부트캠프를 신청해서 더 배워보고싶다고 생각이 됩니다. AI관련 부트캠프를 지원해야할지, 아니면 풀스택 개발자 과정으로 지원하여 좀 더 자세히 배워야 할 지 질문 드립니다. 사실 풀스택 개발자과정으로 마음이 기울긴 했는데,, 자세한 고수님들의 조언이 필요합니다 ㅠ.ㅠ

대학교에서 먼저 배운다면??

안녕하세요 임베디드-머신러닝 분야 학습중인 학생입니다. 2-2까지 마치고 머신러닝또는 데이터마이닝 쪽으로 희망 진로가 기울었습니다. 지금까지 이수한 내용은 프로그래밍 언어 기초적인 내용으로 C++,java,파이썬을 배웠고, 논리회로, 자료구조, 빅데이터분석및통계(파이썬 판다스를 통해 실습하는 과목입니다)를 배웠습니다. ( 2-2인데 과목이 부족해보이는데요, 기초과목이랑 필수교양을 먼저 이수하고 정리해보니 얼마 안되는 것처럼 보입니다) 다음 학기에 이수할 과목이 고민되는데요, 듣고싶은 과목이 많아 어떤거를 먼저 들을지 고민입니다. 또한 굳이 급하게 듣지 않아도 되는게 있나 고민입니다. 다음 과목들중에서, 가장 우선순위가 높아보이는 과목 한가지만 골라주시면 좋겠습니다! 또한 머신러닝 분야에서 일한다면 추천하는 CS과목이 있는지 알려주시면 좋겠습니다. - 컴퓨터구조 - 알고리즘 - 데이터베이스 - 인공지능 기초 ( 인공지능 수학 + 기본 모델들 구현 )

딥러닝 vs 데이터 직무

안녕하세요. 딥러닝 개발자를 꿈꾸는 비전공 4학년 학생입니다. 인공지능에 관심이 있어 알아보다가 컴퓨터 비전 분야에 흥미를 느껴서 공부를 하고 있습니다. 이번에 데이터 분야 수상 경력으로 머신러닝 엔지니어 분야에 학교산학협력을 통해 일하게 되는 기회를 잡게 되었습니다. 근데 분야가 그로스 해킹 및 데이터 분석이라 저가 희망하는 딥러닝 분야와 좀 틀려 고민이 됩니다. 2학기에 아이펠 같은 국비까지 듣고 딥러닝에 몰입하는게 좋을까요? 아니면 일단 데이터 분야에 대해 취업하는게 좋을까요?

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

1년차 개발자 현타

저는 1년차 머신러닝 엔지니어 입니다. 저는 소규모 스타트업에서 재직 중입니다. 백엔드 개발자로 전환을 준비중에 있습니다. 작년 하반기 쯤 부터 머신러닝 엔지니어는 저 혼자가 되었고, 시니어는 머신러닝을 잘 모르는 개발자였습니다. 그렇게 혼자서 모델 성능에 관한 문제, 관련된 CS 문의 등 여러 업무를 다 처리하고 있었습니다. 4분기 이후 시니어 및 동료 개발자들이 퇴사하고 현재는 문제 상황을 같이 해결해볼 인력조차 없는 상태입니다. 근 3달 동안 성능 문제 문의가 지속적으로 들어오고 안된다는 말만 계속 들으니 성취감은 커녕 그냥 안되는 일을 붙잡고 혼자 고민하고 있는거 같이 자괴감이 들기 시작합니다. 혼자 에러 픽스, CS 응대를 하니 개발 속도도 지연되고 멘탈이 점점 무너지는거 같습니다. 의견을 논의할 상급자는 있지만 함께 기술적으로 해결할 시니어가 존재하지 않아 내가 하는 방법이 맞는지도 의문입니다. 출근해서 반복되는 상황들이 해결되지 않고 계속 심화되기만 하는거 같아 불안하고 초초합니다. 어떻게든 이런 상황속에서 백엔드 관련 역량을 키우고자 노력하지만 웹 서비스가 아닌 프로덕트라 그마저도 어려운 상태입니다. 계속 심리적으로 무너져가는 이 상황을 어떻게 극복해야할까요?

개발공부한지 9개월정도 된 학생입니다

첫 입문 언어는 Python이었구 부트캠프 수강 후 교육과정의 일원으로 인턴을 하고있습니다. 취업 목표는 서울에 어디든 백엔드 개발자로 취업하고싶어요..! 현재 그나마 잘 다룰 수 있는 기술 및 언어가 몇 되지 않아 고민이 많습니다. 그나마 잘 다룰 수 있는 : selenium, flask, python, pandas 미숙하지만 써본 : JavaScript, React, FastAPI, Django, Tensorflow, scikit-learn, Keras, Java, TypeScript 원래는 4월에 인턴이 종료된다면 교육을 하나 더 들을 생각이었습니다 하지만 혹시나 현재 인턴 중인 일을 할 수 있게 된다면 일을 하는게 나을까요..? 차후에 취업할 때 “교육과정 두 개 수료 이력 vs 교육과정 하나 수료 & 일을 했던 이력” 둘 중 뭐가 나을지 고민이 됩니다 현재 있는 회사 특성상 업무의 강도가 높지 않아 원하는 공부를 하면서 실제 회사 DB나 서버도 건드려볼 수 있을거같아서 고민이 많습니다 이전에 들었던 부트캠프의 경우 AI부트캠프라 데이터 분석 및 머신러닝, 딥러닝의 간단한 모델링 정도만 해본 정도입니다. 근데 머신러닝이나 딥러닝은 또 제 적성에 딱히 맞지는 않는거 같더라구요 근데 요새 또 뜨는 분야다 보니 포기하기도 고민이 되고.. 이래저래 너무 혼란한 요즘입니다 원하는 백엔드 직무로 가야할지 AI를 추가적으로 공부를 하는게 맞는지 백엔드 교육과정을 하나 더 들어야 할지 기회가 된다면 남아서 일을 하는게 맞는지.. 이래저래 너무 횡설수설이라 요약 남기고 가겠습니다 ! 1. 인턴종료 후 일을 할 수 있다는 가정 하에, 일을 하는게 낫다 vs 교육과정을 하나 더 듣는게 낫다 2. AI관련 분야를 계속 파는게 맞다 vs 흥미가 있던 백엔드를 하는게 맞다

AI 쪽으로 취업을 하고 싶은데 제 실력을 더 높이고 싶습니다

안녕하세요 저는 대학교 때 통계를 전공 하여 우연히 ai 프로젝트에 참여하게 되어 흥미가 생겨 국비 학원에서 ai 코스를 수료 하였는데요. 수료를 한 후 취업을 하기가 쉽지 않은 것 같습니다. 아무래도 6개월 시간동안 AI 관련 기술을 전부 배우는 코스다 보니 실력이 애매한 것 같습니다. 실습 경험이 적은 편은 아니지만 정형 데이터로 실습을 할 때는 배웠던 내용을 그냥 따라하여 데이터를 전처리 하고 모델에 적용하는 수준입니다... 딥러닝 모델을 만들 때도 이론이 부족하여 그냥 적당히 만들고 조금씩 수정하여 가장 좋게 나온 것을 제출 하는 형식입니다. 그래서 이대로는 안되겠다 싶어서 머신러닝,딥러닝에 대한 이론이 중요하다고 생각해 책,강의 등을 알아 보고 있는데 책, 강의를 마친다면 다음 단계가 무엇인지 잘 모르겠습니다. 머신러닝 엔지니어, 데이터 사이언티스트 선배님들은 어떻게 공부를 하였으며 어떻게 취업 준비를 하셨나요?

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...

빅데이터 진로 관련 질문

안녕하세요 저는 현재 컴퓨터과학 3학년에 재학중인 학생입니다. 2학년때부터 여러 분야를 경험해봤다고 생각하는데, 이제 제 진로를 구체적으로 설계하는데 고민이 생겨 질문드립니다. 저는 현재 제일 관심있는 분야는 데이터베이스여서 , 후에 데이터 엔지니어링 쪽을 희망하고 있었습니다. 데이터 관련 개발 직무로 나가고 싶은 것은 지금도 명확합니다. 최근에 react native와 node.js를 활용해 앱을 제작하면서 제가 db을 짜다 보니 너무 재밌었고, 최근에 sqld 자격증도 취득하면서 데이터베이스 분야에 흥미가 생겼습니다. 기존에 웹 프론트 개발로 해커톤에서 최우수상을 받은 적이 있어서, react native으로 앱개발 하는것이 어렵지 않았고 자바스크립트가 저에게 잘 맞는다고 생각했습니다. 학부생 수준에서 데이터베이스를 관리할 수 있는 프로젝트를 해보는 것이 백엔드 개발이라고 생각해서 현재 스프링부트를 공부하고 있습니다 .. 하지만 할수록 제 길이 아니라는 생각이 듭니다. node.js와 django도 프로젝트를 통해 공부해 본적이 있는데, 유독 스프링부트가 너무 어렵다고 느껴졌습니다. 그래서 제가 백엔드가 적성에 맞지 않는것 같다고 생각하게 되었습니다. 아직 백엔드 개발을 깊게 해보지 않아서 그런것일까요.. 또한 관련 데이터 동아리에서 활동하면서 자연스럽게 데이터분석/머신러닝 분야를 접하게 되었습니다. 데이터분석 프로젝트는 공모전으로 두번 정도 진행해보았고 , 방학에 공모전에 한번 더 참여할 예정입니다. 지금은 통계와 머신러닝을 더 공부하고 있는데 통계지식이 합쳐지니 머신러닝에 재미가 생겼습니다. 또 지금 학교에서 안드로이드 kotlin으로 앱개발을 하고 있는데요 .. 아마 졸업작품은 안드로이드 앱개발을 할 것 같습니다. 글을 쓰다 보니 두서 없이 작성이 되었는데요.. 여러 분야를 팔수록 다 재미는 있는데 크게 끌리는 건 없는 상태입니다. 데이터베이스 공부를 더 하고 싶은데 어떤 공부를 해야할지 잘 모르겠고 의미있는 프로젝트를 만들어야 한다는 불안감?이 있어서 이것저것 건드리는데 백엔드는 제 길이 아닌 것 같은 .. 그래서 원래 빅데이터 처리 분야는 공부해 보지 않아서 그쪽을 공부해 볼까 생각도 있는데, 보시다시피 지금 벌려놓은 일들이 많기도 하고 새로운 분야를 또 공부하는 것이 도움이 될지 고민이 되네요.. 혹시 제 글을 보신다면 어떤 분야에 집중해야 할지 , 제가 아직 경험이 부족해서 그런것인지 도와주시면 감사하겠습니다! 데이터베이스 개발 및 데이터분석 직군으로 나가려면 제가 정확히 어떤걸 해야하는지 고민이 되어서 이부분도 도와주시면 감사하겠습니다! 긴 글 읽어주셔서 감사합니다.

인공지능 개발의 구체적인 사항이 궁금합니다

저는 인공지능을 공부하고 있습니다 부족하지만 사이킷런 등의 라이브러리를 사용하는 것뿐 아니라 numpy 행렬 계산만으로 직접 dnn,cnn 알고리즘을 구현하는 걸 집중적으로 공부하고 있습니다 만, 머신러닝의 대다수 실습은 라이브러리를 많이 사용하지 않습니까? 라이브러리 함수만으로 머신러닝 딥러닝 학습과 검정이 가능하니까요 서두가 길었지만 그렇다면 인공지능 개발자들은 알고리즘 을 연구하는건지 효율적인 구현으로 통해 현상예측이 주된 일인지 궁금합니다

데이터 시각화, 데이터 분석 교재 추천 부탁드립니다

데이터 분석가로 이직을 꿈꾸는 직장인인데요..ㅠㅠ 퇴근 뒤 혼자 캐글문제 기반 머신러닝, 태블로 등 데이터 시각화 툴 공부를 해보고 싶어서요 !! 혹시 괜찮은 교재를 경험해보신 분들의 추천을 부탁드립니다!! (현재 머신러닝은 위키북스의 파이썬 머신러닝 완벽 가이드 책으로 공부하고 있습니다! 혹시 캐글 예제가 많이 또 쉽게 풀이된 책이 있다면.. 추천 부탁드려요 😭)

산업기능요원을 어떻게 준비하면 좋을까요?

안녕하세요. 수도권 4년제 대학에서 컴퓨터공학을 전공 중인 학생입니다. 올해로 2학년을 마무리 하였고 산업기능요원 전직을 준비하려고 합니다. 머신러닝에 관심이 있어서 관련 분야로 취업을 하고 싶지만, 실제로 머신러닝, 데이터 분석 관련 직무로 산업기능요원을 선발하는 회사는 거의 없는 것으로 알고 있습니다. 그래서 현실적으로 백엔드를 공부해보려고 하는데, 어떻게 공부를 하고 경험을 쌓아야할지 방향 잡기가 어려운 것 같습니다. 현재 커리어는 학교에서 1년동안 산학협력 프로젝트로 컴퓨터 비전 관련 머신러닝 프로젝트를 진행한 경험이 전부입니다. 김영한님의 Spring 강의를 듣고 나서 실제 프로젝트를 경험해봐야할 텐데 어떻게 경험을 쌓으면 좋을까요? 프로젝트 경험을 쌓기 위해 고려 중인 옵션은 Software Maestro, 내일배움카드 데브코스, 교내 홈페이지/시스템 만드는 그룹? 이 정도가 있습니다. 산업기능요원을 준비하신 분들은 어떤 방식으로 준비하셨나요? 조언해주시면 감사하겠습니다.

머신러닝과 미분방정식

머신러닝에 관심있는 학부생입니다. 머신러닝을 공부하는 데 있어서 편미분방정식까지 공부해야할 필요가 있을까요? 직접적으로 쓰이는 지 궁금합니다

안녕하세요! 알고리즘 공부를 좋아하는 대학생입니다!

안녕하세요! 저는 현재 컴퓨터공학과 휴학중이고, 군 복무 중인 군인입니다! 군대를 친구들보다 좀 늦게 온 탓도 있고, 하루하루 발전해가는 자신을 보면 기분도 좋고 시간도 빨리 가서 군대에서 공부를 하고 있습니다. 주로 공부하는 분야는 알고리즘입니다! 알고리즘 공부를 하다 보니, 이 분야가 너무 재밌고 좋아서, 이 분야를 업으로 삼고 싶습니다. 그리고 누가 저보고 어떤 개발자를 하고 싶냐고 물어보면, 그냥 명칭은 잘 모르겠지만, 딥러닝/머신러닝 알고리즘을 연구하고 성능을 개선하는 일을 하고 싶다고 대답했습니다! 구글링 해 봐도 시원하게 결과가 나오지 않고, 요즘 핫한 chatgpt에게 물어보니 제가 하고 싶은 일을 하는 직렂의 이름은 머신러닝 엔지니어, ai 연구원이라는 답변을 받았습니다. 이 글을 쓴 이유는, 저런 일을 하고 싶은데, 현업자 분들의 조언이 구하고 싶었기 때문입니다. 먼저, 제가 현재 학습하고 있는 방식을 말씀드리겠습니다. 1. 먼저 알고리즘 관련 도서(foundations of algorithms 5/E)로 기본적인 알고리즘을 학습하고, 구현까지 해 봅니다. 구현한 코드는 완성일수도 있고, 미완성일 수도 있습니다. 2. 구현한 코드를 바탕으로, 만약 코드를 모두 완성했다면, 여기선 왜 이렇게 했는지, 핵심 로직은 어디인지 분석해 봅니다. 만약 완성하지 못했다면, 이미 구현해둔 코드(다른 사람이 구현한 코드) 를 보면서, 어떤 부분에서 막혔는지 파악합니다. 3. 이렇게 코드를 완성했다면, chatgpt를 활용해, 코드에 대해서 설명해 달라고 하고, 제 생각과 다른 부분들이 있다면 왜 그렇게 생각하는지 물어보고, 저 스스로도 제 생각이 맞는지 고민해 봅니다. Chatgpt가 정답만을 말하는 것은 아니기에, 계속 질문해 가면서 이해를 높입니다 4. 이렇게 알고리즘에 대한 이해를 완료했다면, 최적화 기법에 대해서 고민해 보고, 최적화 기법에 대해서, 1~3의 과정을 반복합니다. 5. 백지에 알고리즘 이름만 써 두고, 제 머릿속에 있는 모든 것을 써 봅니다. 예를 들면, floyd-warshall 알고리즘이라면, 기본 원리는 뭔지, 구현은 어떻게 하는지(실제로 구현까지 해 봅니다), 최적화는 어떻게 할 수 있는지,, 등등을 다 써 보고, 부족한 부분은 다시 공부합니다. 6. 백준에서 관련 문제를 찾아서 풀어봅니다. 이렇게 공부를 진행하고 있습니다. 그럼 여기서 궁금한 점은, 1. 제가 하고 있는 방식에 추가적으로 할 것들이 있는지 궁금합니다. 2. 제가 하고 싶은 일을 하기 위해서, 대학원에 진학하고자 하는데, 구체적으로 제가 어떤 것들을 추가적으로 해야 할지 궁금합니다.(알고리즘 공부 방법에 대한 질문이 아닙니다) 혹시 추가로 조언해 주실 사항들이 있다면 해 주시면 정말 감사드리겠습니다.

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!