활용을 위한 머신러닝 공부의 방향을 알고 싶습니다.

제목이 좀 이상한데 카테고리에 맞지 않는 글이면 삭제 하겠습니다.

저는 임베디드-펌웨어 개발자로 일하고 있습니다
어느정도 경력도 쌓이고 하다보니 현재 하고 있는 일에 권태도 있고
새로운 분야에 대한 호기심이 많아 최근 이것저것 여러가지를 건드려 보고 있는 중입니다.
(IoT부터 파이선, 장고 등 분야를 가리지 않고 있습니다)

그러다 머신러닝이라는 것에 호기심이 생겨 공부를 하고 있는데
R툴부터 Tensorflow까지 설치-튜토리얼-기초예제 까진 진행해 봤습니다.
그런데 그 이상부터는 너무 어렵다고 해야하나 더 이상 진행이 안되더군요
태생이 제조쪽 SW를 해서 그런가 이런쪽 분야의 용어부터 기술까지 모든것이 생소합니다
파이썬이나 툴 사용법은 어렵진 않은데
가령 텐서플로우 강좌를 찾아보면 입문부터 이해가 안되는 전문적 지식을 요하더군요(주로 수학, 통계)

회사일과는 상관없이 제가 개인적으로 해볼려고 하는건데
장비(제품)에서 에러 발생 시 에러문 만으로는 진원인을 알기 어렵기에
log를 취득한 후 원인을 수작업으로 분석하는 경우가 많은데
이것을 머신러닝을 이용하여 원인 분석을 하게 하면 어떨까 생각한게 시작이었습니다

근데 사실 머신러닝을 공부하면 할 수록 제가 생각한 방향과는 다르다고 느껴지는게
데이터를 분석해 법칙을 찾아야 하는 상황에서 머신러닝을 이용하면 시간 정확성이 향상된다. 라면
이미 어떻게 데이터를 분석하여 어떤 법칙을 찾아야 하는지를 알고 있는
이쪽 분야 전문가들만 활용할 수 있는 기술이 아닌가 싶더군요.

물론 당연히 제가 잘못 알고 있는 걸 수도 있습니다.
다만 저 같은 이쪽 분야의 완전 초보가 머신러닝을 공부해서
어떻게 하면 현업에 활용할 수 있는 수준까지 갈 수 있을까 의문인 것입니다.

쓰다보니 좀 뜬금없는것 같은데
아직 국내에는 머신러닝 커뮤의 주요거점 같은 곳이 없는것 같아서
예전부터 신세지고 있는 이곳에 한번 글을 올려보게 되었습니다.
혹시라도 머신러닝 쪽 분야에 일하고 계신 분이 있으시면 조언을 부탁드립니다.