딥러닝은 인공신경망을 이용한 인공지능의 핵심 기술입니다. 딥러닝은 데이터를 전처리하고 특징을 추출해서 분류와 예측 등을 할 수 있는 분야이기 때문에 딥러닝 기술을 갖춘 인재는 각광받고 있으며 다양한 분야에 딥러닝 기술이 활용되고 있습니다.
딥러닝 기술 전문가
딥러닝을 이용한 다양한 분야의 전문가
빅데이터 전문가
딥러닝 개발자
딥러닝 활동분야
딥러닝 기술 전문가
딥러닝 기술 전문가들은 모델을 설계하고 개발, 학습 및 평가 등을 할 수 있는 분야에서 활동하고 있죠. 딥러닝 모델의 구조 및 기능들을 설계하고 설계된 모델을 프로그래밍 언어로 구현하는 동시에 모델 학습 과정을 모니터링하면서 발생하는 문제점들을 해결하고 업데이트 등을 하는 전문가를 말합니다.
딥러닝 알고리즘 연구를 통해 모델의 성능을 향상시키고 효율와 정확도를 높이기도 합니다. 일반적인 딥러닝 모델은 인공신경망을 이용하여 학습을 하기 때문에 새로운 딥러닝 모델을 개발하거나 기존 모델을 개선하는데 초점을 맞출 수 있는 전문가가 필요한 영역이죠.
딥러닝 모델 설계, 개발을 위해 기본적인 기능, 제어 도구 등을 제공할 수 있는 플랫폼 개발 분야에서 활동 할 수도 있으며, 대표적인 프레임워크는 구글의 Tensorflow, Keras, 아마존의 MXNet 등이 대표적입니다.
라이브러리 개발은 프레임워크와 연동 기능을 제공하고 특정 작업을 수행하는 코드 등을 제공하는 분야입니다. 대표적인 라이브러리는 머신러닝의 Scikit-learn, 컴퓨터 비전의 OpenCV 등을 예로 들 수 있습니다.
- 딥러닝 연구원 : 알고리즘, 모델 설계, 논문 실적 등에 관련한 지식 필요
- 딥러닝 개발자 : 모델 기반 응용 프로그램 개발, 모델 배포, 최적화 등 개발에 대한 전문 지식 필요
- 딥러닝 솔루션 아키텍트 : 딥러닝 기반 솔루션 설계, 개발, 기술 컨실팅 등에 대한 전문 지식 필요
- 딥러닝 제품 관리자 : 딥러닝을 기반한 제품 기획, 시장 분석, 마케팅, 홍보 등에 대한 지식 필요
따라서 딥러닝 모델을 배포하고 유지관리할 수 있는 모델 설계, 개발 평가, 알고리즘 최적화 등에 대한 지식이 선행되어야 하고, 절대적이지는 않지만 프로그래밍 능력, 데이터 분석 및 통계, 창의적이고 문제 해결능력 등이 필요합니다.
딥러닝을 이용한 다양한 분야의 전문가
의료 영상 분석, 의료 진단 시스템 개발 분야는 딥러닝 기술을 활용하여 의료 영상 등을 자동으로 분석하고 질병을 조기에 진단할 수 있는 분야입니다. X-ray, CT, MRI 등의 영상을 딥러닝을 통해 보조 진단을 하는 격이죠.
따라서, 의료 영상 분석 전문가, 의료 진단 시스템 개발자, 의료 데이터 분석가, 바이오인포매틱 전문가(바이오 데이터 분석 수집 등), 딥러닝 관련 의료를 주제로 한 연구 등의 직업에서 전문가로서 역할을 기대할 수 있습니다.
- 딥러닝 기술 : 딥러닝 의료 모델 설계, 개발, 평가 등에 대한 지식 필요
- 의료지식 : 의료 영상, 진단, 데이터 등에 대한 기본적인 지식 필요
- 프로그래밍 : 파이썬, C++ 등 프로그래밍 언어 능력 지식 필요
- 데이터 분석 및 문제 해결 : 데이터 수집, 후처리 등에 대한 능력 확보 필요
이러한 전문 지식과 딥러닝 기술을 확보한다면 다양한 분야에 새로인 비즈니스 가치 창출을 할 것으로 기대할 수 있습니다.
금융 시장 예측 및 금융 범죄 감지 시스템 개발
- 금융 사기 감지, 신용 평가, 맞춤형 투자 분석, 가상 비서 개발 등
자율주행 자동차 개발, 로봇 제어 시스템 개발
- 센서 데이터 분석 및 안전 시스템 구축 등
보안, 게임, 교육 시스템 개발
- 사이버 공격 감지, 악성 코드 분석 및 침임 탐지 시스템 구축 등
맞춤형 학습 시스템 개발, 학습 평가, 교육 챗봇 개발 등
- 인공지능 캐릭터 개발 및 게임 플레이 분석, 가상 세계 구축 등
제조, 전자 상거래 시스템 개발
- 제조 공정 최적화 및 자동화, 품질관리, 유지 보수 자동화 , 고객 추천 시스템, 상품 분류 등
이외에도 딥러닝이 필요로 하는 다양한 분야에서 활동할 수 있습니다.
빅데이터 전문가
딥러닝 기술과 빅데이터를 활용하여 다양한 주제와 문제들을 해결할 수 있는 분야입니다. 즉, 딥러닝은 인간의 뇌를 모방한 인공신경망을 이용하여 방대한 데이터를 자동으로 학습하고 그에 대한 결과, 예측을 수행하기 때문에 빅데이터를 컨트롤할 수 있는 전문가가 필요한 분야입니다.
따라서 데이터 분석의 정확도 및 효율성을 올리고 인간이 알아차릴 수 없는 새로운 것들을 발견하는 역할을 할 수 있습니다.
빅데이터 연구는 관련 분야의 빅데이터 분석을 위한 적합한 모델을 개발하고 필요에 따라 빅데이터 처리 기술을 함깨 개발할 수 있습니다.
- 의료 분야 : 영상 분석, 보조 진단, 의료 데이터 분석 등
- 금융 분야 : 금융 데이터 분석을 통한 시장 예측, 범죄 예방 등
- 제조 분야 : 제조 데이터 분석을 통해 공정 자동화, 품질 관리, 수율 관리, 공정 최적화 등
- 교육 분야 : 개인 맞춤형 학습 관리를 통한 학습 콘텐츠 제작 제공, 학습 자료 제공 등
위와 같은 분야에서 필요한 관련 지식들은 실로 방대하지만 몇 가지 추려보면 아래와 같을 수 있습니다.
- 빅데이터 관련 학문 공부 : 딥러닝, 빅데이터, 머신러닝 등 인공지능 학문을 지식 필요
- 빅데이터 프로그래밍 : TensorFlow, Pytorch, Spark 등 딥러닝, 빅데이터 프래임 워크를 활용하여 데이터 코드 작성 등의 지식 필요
- 커뮤니티, 연구 프로젝트 경험 : 커뮤니티를 활용하여 최신 연구 동향을 파악하는 활동과 직접 프로젝트를 진행할 수 있는 능력 배양
딥러닝 개발자
딥러닝 기술을 활용하여 시스템과 관련 프로그램을 개발할 수 있는 전문 분야로 딥러닝 모델, 설계, 배포, 유지 관리 등 관련 분야에서 딥러닝 기술을 활용해서 비즈니스 가치 창출 역할을 할 수 있는 분야입니다.
딥러닝 모델 설계를 할 때 문제를 정의하고 분석하고 아키텍처 선택, 튜닝 등 적합한 모델을 설계할 수 있는 지식이 필요하며, 파이썬, C++ 등과 같은 프로그래밍을 사용하여 모델을 구현하고 다양한 데이터를 통해 모델 성능을 평가하고 개선하는 업무를 할 수 있습니다.
또한 데이터를 수집하고 정제하는 과정을 통해 모델 성능을 최적화하고 필요에 따라서 코드를 개선하는 등의 모델 유지보수도 함께 진행할 수 있습니다.
일반적으로 딥러닝 프로젝트는 여러 전문가들의 협력이 필요하기 때문에 팀워크도 중요한 역량이 될 수 있습니다.
딥러닝 기술, 프로그래밍 숙련도, 데이터 분석 및 문제 해결 등의 역량이 요구되며, 무엇보다 딥러닝 기술은 빠르게 발전하는 분야이기 때문에 최신 동향 등 지속적인 학습과 창의성 등이 필요합니다.
따라서 역할은 다를 수 있지만, 일반적으로 데이터를 수집하고 가공하고 딥러닝 모델을 개발, 학습 및 유지관리의 활동을 다양한 분야에서 할 수 있습니다.
딥러닝 활동 분야
| 분야 | 활동내용 | 필요기술 | 기업 |
| 의료 | 질병, 영상 진단 맞춤형 의료 서비스 신약 개발 등 | 컴퓨터 비전 자연어 처리 강화학습 | 바이오 기업 |
| 자율 주행 | 자율주행 자동차 개발 센서 데이터 분석 안전 시스템 구축 등 | 컴퓨터 비전 딥강화 학습 로봇 공학 | 자동차 기업 |
| 금융 | 금융 사기 감지 신용 평가 투자 분석 등 | 자연어 처리 시계열 분석 이상 탐지 | 금융 기업 |
| 제조 | 공정 최적화 품질관리 로봇공학 등 | 컴퓨터 비전 시계열 분석 강화 학습 | 제조업 기업 중장비 기업 자동차 기업 |
| 게임 | 가상 세계 구축 게밍 플레이 분석 게임, 캐릭테 개발 등 | 컴퓨터 비전 자연어 처리 강화학습 | 게임 회사 |
| 보안 | 사이버 공격 감지 및 차단 데이터 보호 악성코드 분석 등 | 이상 감지 자연어 처리 컴퓨터 비전 | IT 기업 |
| 과학 | 유전체 분석 기후 변화 예측 신약 개발 등 | 컴퓨터 비전 자연어 처리 시뮬레이션 | 연구기관 학교기관 정부기관 |
딥러닝 분야는 앞으로 인공지능이 필요로 하는 방대한 분야에서 수요가 있을 것으로 알려져 있습니다.
IT 기업, 스타트업, 제조업, 금융, 의료 등 다양한 분야에서 활동할 수 있는 만큼 딥러닝은 지속적으로 발전하는 분야이기 때문에 꾸준한 노력과 학습이 필요한 분야라고도 할 수 있습니다.