커리어를 성장시키는 3단계
1. 학습(Learning)
처음은 기초적인 기술 능력을 익히는 단계입니다.
보다 구체적으로 말하자면 머신러닝과 딥러닝, 그리고 이와 관련된 수학 개념 및 소프트웨어 개발을 익혀야 합니다.
먼저 머신러닝은 기본 모델(회귀분석, 로지스틱 회귀, 신경망 네트워크, 의사 결정 트리 등)에 대한 개념 학습과 함께, 이를 가능케하는 핵심 원리를 이해해야 합니다. 편향과 분산, 비용 함수(Cost Function), 규제(Regularization), 최적화 등이 이에 해당합니다.
딥러닝은 머신러닝의 일부로서 비슷한 개념들이 활용되지만, 트랜스포머(Transformer), CNN(Convolution Neural Network), 시퀀스 모델(Sequence Model) 등의 특화 모델을 공부해야 합니다. 언급한 모델 또한 그 원리를 파악하기 위해서는 어느 정도 수학 개념 학습이 선행되어야 합니다. 여기선 선형대수, 확률과 통계, 베이즈 룰, 미적분학 등이 중요합니다. 사실 인공지능과 통계를 포함한 수학은 떼려야 뗄 수 없는 관계입니다.
앤드류 응 교수는 이에 더해 탐색적 데이터 분석, 즉 EDA(Exploratory Data Analysis)를 강조합니다.
EDA는 주로 데이터를 시각화하여 데이터 분포를 파악하거나 오차를 분석하고 인사이트를 도출하는 과정을 의미합니다. EDA가 중요한 이유는 데이터 중심 AI (Data-Centric AI) 개발에서 핵심적인 역할을 하기 때문입니다.
그리고 마지막으로 소프트웨어 개발과 코드를 작성하는 능력입니다.
개발 실력은 여러분의 취업 기회를 확장시켜줍니다. 결국 기업은 서비스를 개발하는 데 초점을 맞추고 있으니까요. 기초 프로그래밍과 더불어 데이터 구조, 알고리즘 등을 익히고 파이썬(Python) 언어 기반의 딥러닝 라이브러리를 공부해야 합니다. 딥러닝 라이브러리에는 TensorFlow, PyTorch, scikit-learn 등이 있습니다.
1단계 학습만하더라도 할 일이 정말 많습니다만, AI를 공부하기 위한 자료는 넘쳐납니다(심지어 무료로요!). 사실 빠르게 변화하는 만큼 AI 분야에 종사하는 사람들은 대부분 평생 학습자로 살아갑니다. 때문에 꾸준하게 공부하는 습관을 들이는 것이 중요합니다.
2. 프로젝트(Projects)
기초적인 기술을 익혔다면 다음 단계는 실제 프로젝트에 적용해보는 일입니다. 여기서는 프로젝트 5단계 수행 과정을 소개합니다.
1단계 비즈니스 문제 찾기
AI는 우리 일상이나 비즈니스 속 문제를 푸는 데 도움을 줄 수 있습니다. 하여 프로젝트 기획은 AI 개발 경험을 늘리기보다는 비즈니스 문제를 찾기 위한 목적으로 진행해야 합니다. 이를 위한 중요한 질문들을 발굴하는 것이 중요합니다.
2단계 AI 솔루션 찾기
주어진 문제에 대해 질문을 던지고 해결 방안을 찾는 과정에서 AI를 어떻게 활용할 수 있을지 고민해 봐야 합니다. 단순 답을 찾는 것만으로는 부족합니다. 문제를 제대로 이해했다면 더 효율적인 해결 방안이 나올 수 있습니다. 한 가지 방법을 고민하기보다는 브레인스토밍하며 다양한 접근을 시도해 봅시다.
3단계 실행 가능성 평가하기
잠재적 솔루션에 대해 실행가능성을 평가해 보아야 합니다. 이때 기존 연구를 참고하거나 빠르게 개념 증명(POC, Proof of Concept)을 시행하여 해결 방안을 결정합니다. 물론, 도메인 전문가를 찾아 함께 논의를 한다면 더욱 좋겠지요?
4단계 마일스톤 결정하기
선택한 솔루션이 충분히 실행 가치가 있다고 판단된다면 그다음은 목표 측정을 위한 지표 수립입니다. 여기서 말하는 지표는 머신러닝 평가 지표뿐만 아니라 비즈니스의 성과 지표도 포함됩니다. 통상 연구 환경에서는 머신러닝 평가 지표 개선을 중시하지만, 이것이 반드시 비즈니스 성과 개선으로 이어지는 것은 아닙니다. 이 차이를 이해하고 정확한 마일스톤을 결정하고 목표 도달 정도에 따라 해결 방안의 실효성을 보여야 합니다.
5단계 프로젝트 예산 수립
앞선 모든 과정을 마쳤다면 리소스에 대한 예산을 세워야 합니다. 매우 현실적인 부분이라고 할 수 있는데요, 데이터·인적 자원·시간 등 프로젝트에 드는 모든 자원은 예산 문제와 직결됩니다. 수립한 예산 계획에 맞춰 프로젝트를 수행하는 과정이 최종 난관이라고 할 수 있습니다.
처음 프로젝트를 진행할 때는 작은 문제부터 해결해보아도 괜찮습니다. 꼭 프로젝트를 주도할 필요도 없습니다. 이미 진행 중인 프로젝트에 참여하는 것도 괜찮습니다. 현재 전업으로 일하고 있다면 개인 시간을 쪼개 사이드 프로젝트를 진행해보는 것도 추천합니다.
3.직업 (Job)
책 나머지 부분에는 취업과 이직에 대한 팁과 조언들이 정리되어 있습니다. 앤드류 응 교수님은 AI 커리어 개발을 위한 열쇠로 5가지를 꼽는데요, 비단 AI 분야에만 해당하는 이야기는 아닐 겁니다.
a.팀 워크
AI 프로젝트를 혼자 개발하는 경우는 거의 없습니다. 대형 프로젝트를 다룰 때 다른 팀원들과 협업하고 소통하는 능력이 매우 중요합니다.
b. 네트워킹
아무리 네트워킹을 싫어한다고 하더라도 혼자 섬처럼 지내기는 어렵습니다. 네트워킹은 여러분이 앞으로 성장할 때 큰 추진력이 됩니다. 특히 다른 분야의 전문가와 교류를 한다면 도움이나 조언을 구할 때 한 분야에 국한되지 않고 더 넓은 시야를 갖출 수 있도록 도와줄 것입니다.
c.직업 탐색
직업을 찾는 일은 중요하지만 여기에만 매몰되어서는 안 됩니다. 커리어를 쌓는 데는 앞서 언급한 기초 능력 개발, 프로젝트 수행 등 다양한 선행 과정들이 꼭 필요합니다. 직업 탐색 과정은 커리어 개발의 긴 여정의 일부분이라는 사실을 잊지 말아야 합니다.
d.자기만의 규칙
성공한 사람들은 대부분 좋은 습관을 갖추고 있습니다. 일하고 공부하는 것뿐만 아니라 먹는 것, 자는 것, 운동하는 것처럼 기초적인 생활 습관까지 바르게 갖추어야 건강한 삶을 유지할 수 있습니다.
e.이타심
남을 위한 이타적인 행동은 곧 자신에게 돌아옵니다. 모든 과정에서 다른 사람들을 돕고 함께 성장하는 것을 도모한다면, 결국 자신에게 더 좋은 결과물이 돌아올 것입니다.
이상,
앤드류 응 교수의 <How to Build Your Career in AI>를 다이제스트로 정리 해보았습니다.
* 이 책은 전자책 형태로 무료 공개되어 있으니 영어가 되시는 분들은 다음 링크를 참고해보세요 <How to Build Your Career in AI>
새해가 된지 오늘이 딱 나흘...
작심삼일로 낙심하지 마십시오.
왜냐하면 3주후에 또 한번의 새해가...
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