위에서 나온 머신러닝 관련 알고리듬이나 그 것의 기반이 되는 수학에 대해서 많이 이야기 하긴 했는데,
EE/CS (or CE)에는 저런 이론적인 부분 말고, 좀 엔지니어링 적인 부분에서도 많이 연구가 되고 있습니다.
알고리듬은 기존에 있는 것을 그대로 쓰지만, 그 것을 이용한 전체 시스템을 개발한다던가, 또는 코드를 최적화 한다던가 (GPU를 쓸건지 전용 하드웨어를 쓸건지 등도 포함하여) 아니면 머신러닝을 수행하기 위한 전용 하드웨어 개발 분야도 있습니다.
예를들어, 애플의 시리를 보면 음성인식, 자연어 처리 등 알고리즘 측면에서도 다양한 부분이 있지만, 시리 프로그램 자체를 만드는 일, 다른 앱과 연동시키는 부분, 그리고 시리를 어떻게 실행할 건가에 대한 부분…등등이 좀 더 엔지니어링적인 부분도 많습니다.
순수하게 머신러닝하신 분들은 이런부분을 머신러닝 영역에 취급해 줄지는 모르겠지만, 하두 이쪽에 연구비가 많이 모이다 보니, 많은 EE/CS 에서 하드웨어/보안/OS/컴파일러 분야에서도 머신러닝 관련된 부분을 하고 있습니다.