Yeon93
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2019-09-25 12:09:54 작성 2019-09-25 12:14:28 수정됨
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결국 몇 년뒤에는 머신러닝을 누구나 해야할까요??


요즘 데이터베이스와 데이터파이프라인을 공부 중인 학생입니다. 
누군가 말하기를 데이터파이프라인쪽으러 아얘 박살을 내는게 아닌이상 
데이터파이프라인 만들고 ETL하고, 머신러닝은 같은 분야가 될거라거 하더라구여.
딥러닝 연구개발이 많이되고 나면, 사이언티스트보다는 엔지니어의 역할이 중요할꺼고, 데이터로 일하는 사람들은 대부분 머신러닝엔지니어랑 경계가 모호해질거라고..

웹쪽을 하더라도 결국엔 머신러닝을 적용하는 것이 필수조건이 될 날이 올거라고..

그래서 요즘에 데이터베이스 공부하면서, 미적분도 공부 중인데 어렵네요...텐서플로우 어떻게 하는지ㅋㅋㅋ

다들 어떻게 생각하시나요?ㅎㅎ
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  • 댓글 10

  • 성 이름
    54
    2019-09-25 12:29:11

    대부분의 서비스에 신기술이 적용되야하는 시점이라면 누군가가 추상화해줄겁니다

    물론 관련 지식을 알고 있는 사람이 더 빨리 적응하겠죠

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  • vollfeed
    961
    2019-09-25 12:29:12

    그런 날은 오지 않습니다.

    머신러닝을 결국 문제에 대한 답을 90~99%의 확률로 내는 것입니다. 결정론적 시스템도 아니고 알고리즘의 연장 분야입니다.

    이게 사용자 인터페이스인 웹과 개발자가 같을 이유가 없습니다. 연동이야 하겠죠. 그러나 웹개발자가 직접 디비 안만드는것과 마찬가지입니다.

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  • satis
    2k
    2019-09-25 12:43:47

    AI가 모든걸 만들어주는 날이 오겠죠

    말만 하면 뚝딱 화면이 만들어질거에요.


    스마트폰이 나온지 10년인데 우리 삶에 자연스럽게 들어와 있듯이 AI도 익숙한 기술이 될겁니다.

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  • 믿음
    4k
    2019-09-25 13:03:45

    예전에 Microsoft Data Engineer 양파 님이 오키에서 세미나 한 적이 있었어요.

    미국은 AI라는 이름으로 이미 20여 년 전부터 이 분야를 선도하고 있는데, 지금은 Data Scientist보다 Data Engineer가 더 필요하다고 하네요. 이유는 이미 수많은 검증된 알고리즘이 있고 이마저 ML 베이스로 계속 발전되고 있다 보니 이를 이용해서 서비스를 만들 수 있는 엔지니어의 역량이 필요한 거죠.

    그런데, 이 엔지니어가 서비스에 따라서 달라지는 거예요.
    다시 말하면 한 분야의 개발을 열심히 공부하면서 ML 분야에 꾸준히 관심을 갖고 공부하는 것이 중요하지 ML 자체를 공부해서 이 분야의 진로를 향하는 것은 좋은 생각이 아닌 것 같습니다.

    ML을 이용한 많은 서비스가 이미 해외에서 많이 활용되고 있지만, 지금의 개발 생태계를 빠른 시일내에 혁명적으로 바뀌는 일은 거의 없을 것이라고 생각해요. 점진적으로 바뀌고 서비스를 잘 포장할 수 있는 엔지니어의 역할을 ML이 대신 하려면 인간의 고유 영역인 창조의 영역까지 AI가 대신해야 할 테니까요. ㅎㅎㅎ

    첨언하자면 Programmer와 SW Engineer의 가장 큰 차이가 창조적인 관점으로 개발에 접근하느냐, 시키는 일만 하느냐의 차이라고 합니다. ^^

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  • mirr
    127
    2019-09-25 13:14:55

    2010년 초중반에 빅데이터가 그렇게 유행했죠. 

    지금 개발자중 빅데이터 다루는 사람이 얼마나 되나요?


    머신러닝도 그러한 IT 트렌드중 하나로 흘러갈꺼라고 봅니다.

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  • Yeon93
    903
    2019-09-25 13:32:35

    믿음 /// 궁금한게 데이터엔지니어는 보통 데이터베이스나 파이프라인을 구축하는 일을 하는데, 머신러닝 분야에서의 엔지니어는 어떤 것을 뜻하나요?

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  • parkjk
    957
    2019-09-25 14:44:56

    아마 제가 알기론 성능 쪽일꺼에요 데이터 사이언서들이 .. 쿼리나 속도에 관해서

    여쭤 본다고 하더라고요.  데이터를 다루고 가공하고 성능 튜닝하고 이런쪽이에요.

    그걸 토대로 데이터를 분석하고 머신런닝 돌리고 그리고 발표하고 이런건 사이언서들이 하고요.


    저번에도 얘긴 했는데.. 웹개발이랑 거리가 멀어요 물론 작업한걸 통계페이지 같이 만들어서 

    공유할 순 있죠.. 그건 그냥 표현하기 위한 방법일뿐이지 그건 엑셀로 해도 되요.


    웹에 빅데이터를 적용하진 않아요.. 다른 분야로 나눠질꺼에요 .si 개발자 빅데이터 개발자.


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  • Yeon93
    903
    2019-09-25 15:01:40

    Parkjk /// 성능튜닝에 관한 문제라면 데이터파이프라인을 통해서 전처리와 수집 가공을 얼마나 잘 하느냐를 말씀하시는건가요??

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  • 믿음
    4k
    2019-09-25 15:36:07

    Yeon93 //

    데이터 엔지니어의 범위를 넓게 생각하셔서 그렇게 말씀하신 것 같아요.

    Stackoverflow Job 카테고리에서 Data Engineer 영역을 보시면, 위에 말씀하신 부분과 다르다는 것을 아실 수 있습니다. Data의 정보를 서비스에 필요한 가치있는 정보로 변환하고 활용하는 영역이라고 표현할 수 있을 것 같아요.

    이런 과정에 ML 알고리즘이 사용되기도 하는 것이죠. 그래서 궁극적으로 Backend 지식을 기반으로 ML에서 제공하는 정보를 활용해서 서비스를 구축하는 업무입니다.

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  • Yeon93
    903
    2019-09-25 16:40:18
    아 다들 감사드립니다.
    제가 머신러닝 성능튜닝이라고 검색을 하니까, 좀 더 다른 정보가 많네요. 제가 모르는 세상이네요. 
    새로운 것 알고 갑니다ㅠㅠ

    연구보다는 엔지니어적인게 더 재밌다 보니까, 그걸 해야겠네요ㅎㅎ데이터 엔지니어 매력적인 직업인 것 같습니다.

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