Inhalt

• Warum maschinelles Lernen?
• Was ist maschinelles Lernen?
• Was macht ein maschinell lernender Ingenieur?
• Wie werde ich ein Ingenieur für maschinelles Lernen?
• Kurse und Zertifizierungen

Wenn Sie darüber nachdenken, kann die Zukunft ein wenig entmutigend sein.Es ist gefüllt mit KI, Automatisierung, 3D-Druck, virtueller Realität, Internet der Dinge und anderen Konzepten, die bisher wie Science-Fiction wirkten. Aber wenn Sie diese Ideen verstehen, kann es auch ein Ort voller Möglichkeiten sein. Wenn Sie beispielsweise die Grundlagen von KI und Big Data verstehen, können Sie sich eine Karriere als Ingenieur für maschinelles Lernen aufbauen. Dies könnte Ihnen nicht nur ein sehr gesundes Gehalt als Ingenieur für maschinelles Lernen einbringen, sondern Ihnen auch dabei helfen, diese Zukunft zu gestalten.

In diesem Beitrag werden wir uns ansehen, was ein Ingenieur für maschinelles Lernen macht, warum es eine großartige Aufgabe ist und wie Sie anfangen können.

Warum maschinelles Lernen?

Mit Machine Learning (ML) können Unternehmen riesige Datenmengen für Anwendungen nutzen, die zuvor nicht möglich gewesen wären. ML-Algorithmen können die Gewohnheiten und das Kaufverhalten von Kunden lernen, eine unglaublich komplexe Mathematik ausführen und völlig neue Produkte ermöglichen.

Fast jede Branche wird es sein sehr in naher Zukunft von KI und maschinellem Lernen betroffen sein und auf eine Weise, die Sie wahrscheinlich nicht erwarten würden. Nehmen Sie zum Beispiel Videospiele, bei denen maschinelles Lernen Raytracing in Echtzeit ermöglicht hat, was zu einer fotorealistischen Beleuchtung führt. Jede Branche wird durch die Verbindung von Daten und Logik grundlegend verändert.

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Aus diesem Grund wurde der Data Scientist als "sexiest job of the 21" bezeichnet^st century ”von Harvard Business Review.

Wie sieht ein Gehalt für maschinelles Lernen aus? Laut Prospects.ac.uk liegt das durchschnittliche Gehalt für maschinell lernende Ingenieure in Großbritannien bei 52.000 GBP, was sich auf 170.000 GBP belaufen kann, wenn Sie für ein Unternehmen wie Google oder Facebook arbeiten. Das sind ungefähr 62.568 USD bzw. 204.551,65 USD.

Ein Gehalt für maschinelles Lernen kann bis zu 204.551 USD ansteigen

Was ist maschinelles Lernen?

Zunächst ist es wichtig, genau zu verstehen, was maschinelles Lernen ist und was nicht.

Maschinelles Lernen ist eng mit der KI verwandt, es handelt sich jedoch immer noch um unterschiedliche Konzepte. Während künstliche Intelligenz jede Art von Programm oder Maschine beschreiben kann, die für intelligentes Verhalten ausgelegt ist, bedeutet maschinelles Lernen insbesondere die Verwendung von Algorithmen, um nach Mustern in Daten zu suchen. Dies kann möglicherweise verwendet werden, um bestimmte Arten von KI zu trainieren.

KI, die Feinde in Computerspielen kontrolliert, verwendet normalerweise kein maschinelles Lernen. Vielmehr verwendet es eine Art Flussdiagramm für die Entscheidungsfindung, um auf Ihre Aktionen mit voreingestellten Strategien zu reagieren. Dies ist, was wir eine künstliche enge Intelligenz (Artificial Narrow Intelligence, ANI) nennen, weil sie nur eines kann.

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Dies steht im Gegensatz zur künstlichen allgemeinen Intelligenz (Artificial General Intelligence, AGI), bei der es sich um eine KI handelt, die entwickelt wurde, um mehrere verschiedene Aufgabentypen zu bewältigen und möglicherweise sogar den Turing-Test zu bestehen.

Computer Vision hingegen - die Fähigkeit eines Programms, Objekte in einer Szene zu identifizieren - wird durch maschinelles Lernen erreicht. Durch Betrachten von Hunderttausenden von Bildern können Sie einer KI „beibringen“, Objekte wie Autos oder Pflanzen zu erkennen. Wenn die Kamera Ihres Telefons über eine Szenenerkennung verfügt, wird hierfür maschinelles Lernen verwendet. Ebenso wird ML auch zum Unterrichten der Spracherkennung von virtuellen Assistenten verwendet.

Maschinelles Lernen kann verwendet werden, um Gesundheitsprobleme durch Röntgenstrahlen zu identifizieren und Ärzte bei ihren Diagnosen zu unterstützen oder das Wetter genauer vorherzusagen. Es ist noch viel mehr Potenzial zu erschließen.

Was macht ein maschinell lernender Ingenieur?

Die Aufgabe eines maschinell lernenden Ingenieurs besteht darin, AIs und Software mithilfe von Daten zu unterrichten.

Die Aufgabe eines maschinell lernenden Ingenieurs besteht darin, AIs und Software mithilfe von Daten zu unterrichten. Sie könnten:

• Schreiben Sie Programme und entwickeln Sie Algorithmen, um aussagekräftige Informationen aus großen Datenmengen zu extrahieren
• Führen Sie Experimente durch und testen Sie verschiedene Ansätze
• Optimieren Sie Programme, um Leistung, Geschwindigkeit und Skalierbarkeit zu verbessern
• Behandeln Sie das Data Engineering, um saubere Datensätze zu gewährleisten
• Schlagen Sie nützliche Anwendungen für maschinelles Lernen vor

Ein Ingenieur für maschinelles Lernen könnte daher für ein Unternehmen arbeiten, das bereits ein Produkt herstellt - sei es Spracherkennung, Computer Vision oder etwas spezialisierteres. Alternativ könnten sie für eine Agentur arbeiten, die Unternehmen, die von der Technologie profitieren können, Lösungen für maschinelles Lernen anbietet. Oder sie arbeiten in der Forschungs- und Entwicklungsabteilung eines Technologieunternehmens wie Google, um neue Anwendungen zu erstellen.

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Die Rollen eines maschinell lernenden Ingenieurs und eines Datenwissenschaftlers überschneiden sich. Ebenso müssen Sie möglicherweise auf Fähigkeiten wie Data Mining, Predictive Analytics, Mathematik usw. zurückgreifen. Die Rolle des ML-Ingenieurs ist jedoch spezifischer und wendet dieses Wissen auf ganz bestimmte Weise an.

Und natürlich ist das Gehalt des maschinell lernenden Ingenieurs tendenziell höher, um dies widerzuspiegeln.

Um eine Vorstellung davon zu bekommen, was Sie als Ingenieur für maschinelles Lernen verstehen müssen, empfehle ich diesen Beitrag zu den 10 wichtigsten in ML verwendeten Algorithmen. Wenn Sie das fasziniert, werden Sie wahrscheinlich ML genießen. Wenn nicht, sind Sie möglicherweise besser für eine andere Rolle geeignet.

Wie werde ich ein Ingenieur für maschinelles Lernen?

Interesse daran, Maschinenbauingenieur zu werden? Denken Sie, Sie haben das Zeug dazu? Hier ist, was Sie wissen müssen, um loszulegen und ein hervorragendes Gehalt als Ingenieur für maschinelles Lernen zu erhalten.

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In Bezug auf Qualifikationen und Zertifizierungen gibt es keinen festgelegten Weg, um ML-Ingenieur zu werden. Viele Jobs, die die besten Gehälter für maschinelles Lernen zahlen, verlangen einen Bachelor-Abschluss. Dies wird oft ein Informatik-Abschluss sein, der ein breites Verständnis für Computer, Technologie und Programmierung vermittelt. Ein Abschluss in Mathematik kann ebenfalls ein guter Ausgangspunkt sein.

Idealerweise würden Sie darauf mit einem Hintergrund in Software Engineering und Data Science aufbauen. Die nützlichsten Programmiersprachen in diesem Bereich sind Python, C und C ++.

Von dort aus können Sie zu einer spezialisierteren Rolle im maschinellen Lernen wechseln oder Ihren Lebenslauf mit den folgenden maschinellen Lernkursen anpassen. Erfahrungen mit ML-APIs wie TensorFlow und Keras sind ebenfalls äußerst hilfreich.

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Aufgrund der enormen Menge an Rechenleistung und Speicher, die erforderlich ist, um die mit maschinellem Lernen verbundenen umfangreichen Datenmengen zu verarbeiten, werden Sie hauptsächlich mit Cloud-basierten Systemen arbeiten. Zu diesem Zweck ist es auch wichtig, die Vertrautheit mit verteiltem Computing nachzuweisen.

Da das maschinelle Lernen eine solch wegweisende Karriere ist, gibt es keinen Weg, dem man folgen könnte. Vielleicht stellen Sie sogar fest, dass Sie als Autodidakt einen langen Weg zurücklegen können, wenn Sie in der Lage sind, einen ausreichend starken Lebenslauf zu erstellen.

Kurse und Zertifizierungen

Hier sind einige Kurse und Zertifizierungen, mit denen Sie als maschineller Lerningenieur weiterkommen können:

Bachelor of Computer Science - Dies ist ein vollständiger Online-Bachelor-Studiengang an der University of London, der die perfekte Grundlage für diejenigen bietet, die in der Lage sind, sich der Zeit zu widmen. Sie studieren 3-6 Jahre und müssen 14-28 Stunden pro Woche einplanen.

Data Science: Maschinelles Lernen - Wenn Sie bereits über Programmier- und / oder Mathematikkenntnisse verfügen, ist das Hinzufügen spezifischer Kenntnisse in maschinellem Lernen möglicherweise alles, was Sie benötigen. Dies ist ein kostenloser 8-wöchiger Kurs der Harvard University. Sie können ein verifiziertes Zertifikat gegen eine geringe Gebühr hinzufügen. Es wird auch für ein Data Science Professional-Zertifikat angerechnet, falls Sie es weiter verfolgen möchten. Den vollständigen Kurs finden Sie hier.

Grundlagen der Datenwissenschaft: Computergestütztes Denken mit Python - Ein weiterer kostenloser Kurs, diesmal von der Berkeley University of California. Es dauert 5 Wochen und erfordert eine Arbeitszeit von ca. 4-6 Stunden pro Woche. Sie können ein wenig mehr bezahlen, um ein verifiziertes Zertifikat hinzuzufügen, oder Sie können es zu einem vollständigen professionellen Zertifikat in Foundations of Data Science zählen.

Spezialisierung auf maschinelles Lernen - Diese Spezialisierung auf maschinelles Lernen an der University of Washington besteht aus vier separaten Kursen und kann kostenlos eingeschrieben werden. Sie erhalten ein Kurszertifikat, das Sie Ihrem LinkedIn-Konto oder Ihrem Lebenslauf hinzufügen können.

Programmieren in C # - Diese Prüfung von Microsoft zählt als Verdienst für einen MCSA, hilft Ihnen aber auch dabei, Ihren Lebenslauf mit Nachweisen relevanter Codierungsfähigkeiten aufzustocken.

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Python Programming Masterclass lernen - Dieser Kurs von Udemy bietet kein professionelles Zertifikat, ist jedoch eine erschwingliche und hilfreiche Einführung in diese gefragte Programmiersprache.

Also da hast du es! Das ist es, was Sie wissen müssen, um Maschinenlerningenieur zu werden. Ist dies eine Karriere, die Sie verfolgen möchten? Sind Sie schon ML-Ingenieur? Teilen Sie Ihre Tipps und Erfahrungen in den Kommentaren unten!