Maschinelles Lernen (ML) ist der Zweig der künstlichen Intelligenz, in dem wir Algorithmen verwenden, um aus den bereitgestellten Daten zu lernen, um Vorhersagen über unsichtbare Daten zu treffen. In letzter Zeit ist die Nachfrage nach Ingenieuren für maschinelles Lernen in den Bereichen Gesundheitswesen, Finanzen, E-Commerce usw. schnell gewachsen. Laut Glassdoor beträgt das durchschnittliche Gehalt für ML-Ingenieure 131.290 USD pro Jahr. Im Jahr 2021 wurde der globale ML-Markt auf 15,44 Milliarden US-Dollar geschätzt. Es wird erwartet, dass es bis 2029 mit einer signifikanten durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von über 38 % wachsen wird.
Ein Machine Learning Engineer ist ein erfahrener Programmierer, der Systeme zur Automatisierung von Vorhersagemodellen entwirft, entwickelt und einsetzt. ML Engineer ist Teil eines größeren Teams, zu dem Datenwissenschaftler, Ingenieure, Geschäftsanalysten und Interessengruppen gehören. Er ist Experte für die Bearbeitung großer Datensätze, iterative Modellierungsexperimente und die Optimierung von Modellen für maschinelles Lernen. In diesem Blog erfahren Sie, was ein ML-Ingenieur tut, welche Qualifikationen er hat und wie sein Karriereweg zum Machine Learning-Ingenieur aussieht.
Rollen und Verantwortlichkeiten eines Machine Learning-Ingenieurs
Rollen und Verantwortlichkeiten von Ein ML-Ingenieur variiert je nach Branche je nach Größe der Organisation und der Verfügbarkeit anderer Rollen, darunter Datenwissenschaftler, Dateningenieure und Datenanalysten. Im Allgemeinen führt ein ML-Ingenieur die folgenden Aufgaben aus:
Verständnis der Geschäftsproblem und das Endziel Vorverarbeitung von Daten, um sie modellreif zu machen. Durchführung statistischer Tests und explorativer Datenanalysen für tiefere Einblicke trainiertes Modell verfügbar, um Vorhersagen oder Entscheidungen für Live-Anwendungen oder-Dienste zu treffenSicherung der Skalierbarkeit, Versionierung und Protokollierung des bereitgestellten ModellsÜberwachung und Lösung von Problemen im Zusammenhang mit bereitgestellten ModellenBleiben Sie mit den neuesten Forschungsergebnissen und Algorithmen in Kontakt
Erforderliche Fähigkeiten, um ein Machine Learning Engineer zu werden
Programmierfähigkeiten
Das Beherrschen von Programmierkonzepten in Python oder R ist die wichtigste technische Fähigkeit für eine ML-Engine eh. Kenntnisse in Bibliotheken und Frameworks sind erforderlich, und zwar:
NumPy (Scientific Computing)Pandas (Datenmanipulation)Matplotlib/Seaborn (Exploratory Data Analysis)Scikit-learn (Machine Learning Modeling)PyTorch/TensorFlow/Keras (Deep Lernmodellierung)Apache Spark (Datenvorverarbeitung)
Konzepte des maschinellen Lernens
Um ML-Ingenieur zu werden, müssen Sie die gängigen Algorithmen verstehen. Diese Algorithmen und Konzepte sind wie folgt:
Lineare Regression, Logistische Regression, Entscheidungsbäume und neuronale NetzeÜberwachtes, unüberwachtes und halbüberwachtes LernenGradient DescentRegularizationOverfitting and UnderfittingClassification, Regression, Anomaly Detection, and Clustering
Außerdem ein Verständnis von SQL, Git und Cloud Computing sind ebenfalls erforderlich.
Mathematik (Statistik und Wahrscheinlichkeit)
Da Statistik und Wahrscheinlichkeit die Grundlage vieler ML-Algorithmen sind, ist ein fester Griff in Mathematik eine gute Voraussetzung Voraussetzung. Die Wahrscheinlichkeit wird in vielen Algorithmen und Techniken verwendet, wie z. B. dem Hidden-Markov-Modell, Naive-Bayes-Algorithmen und der bedingten Wahrscheinlichkeit. Zu den wichtigsten Statistikkonzepten gehören Wahrscheinlichkeitsverteilungen (Normal-, Poisson-, Gleichverteilung usw.), Maße der zentralen Tendenz und Streuung, Hypothesentests (ANOVA, Chi-Quadrat usw.), Bayes’sche Inferenz usw.
Soft Skills
Soft Skills sind ebenso entscheidend für einen ML-Ingenieur. Er sollte in der Lage sein, mit anderen Teammitgliedern wie Dateningenieuren und Datenanalysten zu kommunizieren und zusammenzuarbeiten. Er sollte Kreativität und Problemlösungsfähigkeiten haben, um Probleme im ML-Zyklus zu lösen, und Anpassungsfähigkeit, um neue Technologien zu erlernen. Projektmanagementfähigkeiten sind unerlässlich, um Projekte effizient abzuwickeln und abzuschließen.
Karriereweg als Ingenieur für maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen bietet eine vielversprechende Karriere. Folgender Weg kann eingeschlagen werden, um dort Karriere zu machen:
Bachelor in Informatik oder einem entsprechenden Studiengang
Viele Unternehmen verlangen von Bewerbern einen Bachelor-Abschluss. ML-Ingenieure haben unterschiedliche Hintergründe; ein Bachelor-Abschluss in Informatik, Mathematik oder Statistik würde eine solide Grundlage für jemanden schaffen, der eine Karriere in diesem Bereich anstrebt.
Zertifizierung
Verschiedene bekannte Edtech-Plattformen bieten maschinelles Lernen an Kurse und Programme. Der Abschluss dieser Kurse hilft Ihnen beim Erlernen von Programmierung und maschinellem Lernen. Es wird auch Ihre Glaubwürdigkeit als Experte stärken.
Aufbau eines Portfolios
Der Aufbau eines Portfolios mit den erworbenen Fähigkeiten ist der wichtigste Teil der Karriere als ML-Ingenieur. Nehmen Sie dazu Datensätze aus der realen Welt und führen Sie sie durch den Lebenszyklus des maschinellen Lernens. Dokumentieren Sie nach der Bereitstellung Ihre Ergebnisse auf GitHub oder per Blogbeitrag. Führen Sie mehrere Portfolioprojekte durch, um Ihrem Lebenslauf Prototypen hinzuzufügen.
Abschließend lässt sich sagen, dass Machine Learning Engineer eine sich ständig weiterentwickelnde Rolle ist. Jedes Jahr werden bahnbrechende Forschungen und Produkte von Forschungsinstituten vorgestellt. Eine Person, die eine Karriere in diesem Bereich anstrebt, sollte sich dem lebenslangen Lernen widmen und sich anpassen, wenn sich die Technologie verbessert.