머신러닝 엔지니어로 성장하기 위한 여정 - 한성민 [모두의 연구소]

Transcript

1. [모두의 연구소 커리어랩 세미나] 머신러닝 엔지니어로 성장하기 위한 여정 한성민 / Riiid
2. Speaker 한성민 MLOps Lead at Riiid ML Google Developer Expert GDG Golang Korea Python Mentor at F-Lab Former Research Engineer at Naver Clova Former Software Engineer at 심심이
3. 시작하며 • AI를 향하는 분들을 위해 • Machine Learning Engineer로 가는 여정 • 성장에 대하여 • MLOps • 끝으로
4. 2017년 알파고가 많은 것을 바꿔놓았다. AI를 향하는 분들을 위해
5. 알파고의 정책망 네트워크 AI를 향하는 분들을 위해
6. 신경망을 모사한 인공 신경망 퍼셉트론 AI를 향하는 분들을 위해
7. 이를 통해 구성한 뉴럴 네트워크 AI를 향하는 분들을 위해
8. Deep Learning Convolutional Neural Network (이미지 모델) Transformer Multi-head attention (자연어 모델) AI를 향하는 분들을 위해
9. AI를 향하는 분들을 위해 Computer Vision
10. Natural Language Understanding (NLP) ID TEXT OUTPUT 1 모두의 연구소에서 진행되는 "머신러닝 엔지니어로 성장하기 위한 여정" 발표가 매우 유익했습니다. 매우 긍 정 2 발표자분이 머신러닝 분야에서의 경험과 조언을 공유해주셔서 많은 도움이 되었습니다. 긍정 3 "머신러닝 엔지니어로 성장하기 위한 여정" 발표는 내용이 흥미로웠고 앞으로의 방향성에 대한 인사이트를 얻을 수 있었습니다. 긍정 4 발표에서 다루는 주제들이 너무 어려워서 이해하기가 쉽지 않았습니다. 부정 5 내가 기대한 만큼 발표에서 얻을 수 있는 정보가 없어서 아쉬웠습니다. 부정 6 발표 내용이 그냥 보통이었습니다. 중립 AI를 향하는 분들을 위해
11. Audio https://openai.com/research/whisper AI를 향하는 분들을 위해
12. Generative AI https://arxiv.org/abs/2303.08774 GPT PaLM2 Stable Diffusion AI를 향하는 분들을 위해
13. Extra AI를 향하는 분들을 위해
14. Machine Learning Fields Machine Learning Engineer Applied Scientists Research Scientists MLOps Engineer AI를 향하는 분들을 위해
15. Machine Learning Fields Applied Scientists Research Scientists MLOps Engineer Machine Learning Engineer AI를 향하는 분들을 위해
16. Machine Learning Engineer로 가는 여정
17. Machine Learning Engineer Machine Learning Engineer로 가는 여정 Machine Learning Backend Engineering
18. Machine Learning Engineer’s Skills Machine Learning Engineer로 가는 여정 Machine Learning Backend Engineering Statistics ML Framework (Tensorflow, PyTorch) Serving Feature Engineering Data Processing Model Monitoring Python, C++, Programming Languages Containerization, Docker, Kubernetes CI/CD Testing Database System Architecturing
19. Roadmap Landscape
20. 제가 Machine Learning Engineer가 되기 까지 Machine Learning Engineer로 가는 여정 [2015] Software Engineer [2015 - 2018] Software Engineer Team Lead [2018-2020] Research Engineer [2021-2023] MLOps Engineer Team Lead
21. 알파고를 기점으로 ML 필드로 전환 Machine Learning Engineer로 가는 여정 [2015] Software Engineer [2015 - 2018] Software Engineer Team Lead [2018-2020] Research Engineer [2021-2023] MLOps Engineer Team Lead 알파고출현!
22. 언젠가는 Machine Learning Engineer로 가는 여정 “백엔드 엔지니어가 ML을 하거나” “백엔드 엔지니어가 MLE로 전환 하거나” AutoML, In-Context Learning, Auto EDA, Active Learning, Hyper parameter Optimization… ML 엔지니어링기술은계속발전하고쉬워지고있다.
23. K사와 N사 사이에서고민 Machine Learning Engineer로 가는 여정 K사 로깅 중앙화 시스템 데이터엔지니어 N사 AI 광고 자동 생성 시 스템 엔지니어
24. 쌍무적 관계에 대해서 Machine Learning Engineer로 가는 여정
25. 모두가 다 아는 얘기, 하지만 어려운 얘기 Machine Learning Engineer로 가는 여정
26. Mathematics Machine Learning Engineer로 가는 여정 Sigmoid Softmax JS Divergence 처음 보면 너무 어렵지만…
27. Mathematics 나중에 보면 Machine Learning Engineer로 가는 여정 인간은 적응의 동물이라 이렇게 보입니다. 주어 대명사 소유 대명사 2인칭 단수 you yours 3인칭 단수, 남성 he his 3인칭 단수, 여성 she hers 3인칭 단수, 중성 it
28. 3Blue1Brown Machine Learning Engineer로 가는 여정 3Blue1Brown 유튜브를 보시면 도움이 됩니다.
29. 3Blue1Brown Machine Learning Engineer로 가는 여정
30. Paper with Code Machine Learning Engineer로 가는 여정 https://paperswithcode.com/ 논문을 본다고 좋은 MLE라고 할 수는 없지만 잘하는 사람들은 보통 논문을 읽으시는 듯 합니다.
31. 모두를 위한 딥러닝 Machine Learning Engineer로 가는 여정 https://www.youtube.com/watch?v=BS6O0zOGX4E&list=PLlMkM4tgfjnLSOjrEJN31gZATbcj_MpUm
32. Andrew Ng’s Machine Learning Collection Machine Learning Engineer로 가는 여정 https://www.coursera.org/collections/machine-learning
33. CS231N Machine Learning Engineer로 가는 여정 https://www.youtube.com/watch?v=vT1JzLTH4G4
34. 성장에 대하여
35. 성장 != 안정감 성장에대하여
36. 많이 하는 오해: 인과 결과의 역전 성장에대하여 기회가 있다면 할거야! 권한이 주어진다면 더 성장할거야
37. 어느곳이건좋은결과를보여주는사람에게기회를주고싶어한다. 성장에대하여 하게된다면 기회가 생길거야! 더 성장한다면 권한이 주어질거야
38. Hard skill vs Soft skill 성장에대하여 Hard skill Soft skill
39. Hard skill vs Soft skill 성장에대하여 Hard skill Soft skill 이직에중요한요인 승진에중요한요인
40. Hard skill vs Soft skill 성장에대하여 Hard skill Soft skill Programming skills Architecturing Knowledges Algorithms Mathematics Computer Science Communication Negotiation / Persuasion Relationship building Positive attitude Teamwork Work ethic Time management
41. MLOps
42. DevOps MLOps Engineer에 대하여 MLOps ML Engineering Data Engineering
43. MLOps Engineer에 대하여 MLOps https://ml-ops.org/content/mlops-principles
44. DevOps MLOps Engineer에 대하여 MLOps ML Engineering Data Engineering MLE로 시작해서단계적으로기술을이해하면MLOps 역할을이해하게된다.
45. Q/A
46. 감사합니다. kenneth@pigno.se https://www.linkedin.com/in/sungmin-han-768419133/