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Was macht ein Ingenieur für maschinelles Lernen?

6/24/2023

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Maschinelles Lernen hat sich in den letzten Jahren zu einem der angesagtesten Berufsfelder entwickelt. Es gibt viele Berufsbezeichnungen, die sich in diesem Zusammenhang herausgebildet haben. In diesem Artikel werden wir die Rolle eines Ingenieurs für maschinelles Lernen untersuchen. Wir werden mehr über die Arbeit erfahren, die sie mit sich bringt, die Fähigkeiten und Werkzeuge, die sie erfordert, und sie von anderen Rollen im Bereich maschinelles Lernen/Daten unterscheiden.

  1. Was macht ein Ingenieur für maschinelles Lernen?
  2. Welche Fähigkeiten muss ein Ingenieur für maschinelles Lernen haben?
  3. Welche Tools verwenden Ingenieure für maschinelles Lernen häufig?
  4. Was ist der Unterschied zwischen einem Ingenieur für maschinelles Lernen und...
    a. ... ein Datenanalyst?
    b. ... ein Software-Ingenieur?
    c. ... ein Statistiker?
    d. ... ein Datenwissenschaftler?

Was genau macht ein Ingenieur für maschinelles Lernen?

1. Was macht ein Ingenieur für maschinelles Lernen?

Ein Ingenieur für maschinelles Lernen ist ein Fachmann, der für die Entwicklung, Erstellung und Wartung von Modellen für maschinelles Lernen verantwortlich ist. Diese Modelle werden erstellt, um Daten zu analysieren, aus ihnen zu lernen und auf der Grundlage der Daten intelligente Entscheidungen oder Vorhersagen zu treffen. Ingenieure für maschinelles Lernen arbeiten mit großen Datensätzen und verwenden statistische und mathematische Techniken, um Modelle zu erstellen, die Ergebnisse genau vorhersagen oder Daten in bestimmte Kategorien einordnen können. Die Arbeit eines Ingenieurs für maschinelles Lernen umfasst in der Regel die folgenden Schritte:

  1. Verstehen des Geschäftsproblems: Der erste Schritt bei der Erstellung eines Modells für maschinelles Lernen besteht darin, das zu lösende Geschäftsproblem zu verstehen. Dazu gehört die Zusammenarbeit mit den Beteiligten, um das Problem zu identifizieren, Daten zu sammeln und den geeigneten Ansatz für maschinelles Lernen zur Lösung des Problems zu bestimmen. Die Menge der Algorithmen für maschinelles Lernen ist zwar unabhängig vom Anwendungsbereich, aber bestimmte Algorithmen eignen sich besser für bestimmte Situationen, z. B. Sequenzmodelle für die Verarbeitung natürlicher Sprache oder die Genomik usw.
  2. Vorverarbeitung und Bereinigung von Daten: Modelle für maschinelles Lernen, insbesondere Deep Learning-Modelle mit vielen zu trainierenden Parametern, benötigen große Datenmengen, um effektiv zu sein. Diese Daten sind jedoch oft unordentlich und müssen bereinigt und vorverarbeitet werden, bevor sie zum Trainieren eines Modells verwendet werden können. Dazu gehören Aufgaben wie die Imputation fehlender Werte, die Erkennung von Ausreißern, Normalisierung usw. Die Datenbereinigung und -verarbeitung ist wahrscheinlich der am wenigsten aufregende Teil eines jeden Projekts, aber auch einer der wichtigsten. Ein großer Teil der Zeit, die für ein Projekt zum maschinellen Lernen aufgewendet wird, ist diesem Teil gewidmet, und das Verständnis des oben erwähnten Geschäftsproblems ist der Schlüssel zum Erfolg.
  3. Auswahl eines geeigneten Modells: Es gibt viele verschiedene Arten von maschinellen Lernmodellen, jedes mit seinen eigenen Stärken und Schwächen. Ein Ingenieur für maschinelles Lernen muss das Modell auswählen, das für das jeweilige Problem am besten geeignet ist, wobei er die Art der Daten und das gewünschte Ergebnis berücksichtigen muss. Ein guter Ingenieur für maschinelles Lernen sollte mit einer großen Anzahl von Algorithmen vertraut sein, um aus ihnen auswählen zu können.
  4. Training des Modells: Nach der Auswahl des Modells besteht der nächste Schritt darin, es anhand der bereinigten und vorverarbeiteten Daten zu trainieren. Dabei werden die Parameter des Modells mithilfe von Algorithmen so angepasst, dass es die Ergebnisse genau vorhersagen oder die Daten klassifizieren kann. Einer der wichtigsten dieser Trainingsalgorithmen ist der [Gradientenabstieg] (https://codelabsacademy.com/blog/gradient-descent).
  5. Evaluierung und Optimierung des Modells: Nachdem das Modell trainiert wurde, ist es wichtig, seine Leistung zu bewerten, um sicherzustellen, dass es genau und zuverlässig ist. Dazu kann es erforderlich sein, das Modell an einem separaten Datensatz zu testen oder eine Reihe von Metriken zur Leistungsmessung zu verwenden. Wenn die Leistung des Modells nicht zufriedenstellend ist, muss der Ingenieur für maschinelles Lernen das Modell möglicherweise erneut optimieren, indem er seine Parameter anpasst oder ein ganz anderes Modell wählt.
  6. Einsetzen des Modells: Sobald das Modell trainiert und optimiert wurde, kann es in einer Produktionsumgebung eingesetzt werden. Dies kann die Integration des Modells in eine bestehende Anwendung oder die Entwicklung einer neuen Anwendung speziell zur Nutzung des Modells beinhalten. Die meisten Unternehmen entscheiden sich dafür, ihre Modelle in einem speziellen Cloud-Dienst zu hosten, wie Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure oder Google Cloud Platform (GCP).
  7. Überwachung und Wartung des Modells: Auch nach der Bereitstellung des Modells ist die Arbeit eines Ingenieurs für maschinelles Lernen noch nicht beendet. Es ist wichtig, das Modell kontinuierlich zu überwachen, um sicherzustellen, dass es die erwartete Leistung erbringt, und um alle notwendigen Aktualisierungen oder Anpassungen vorzunehmen. Dies kann ein erneutes Training des Modells mit neuen Daten oder eine Feinabstimmung seiner Parameter beinhalten, um seine Leistung zu verbessern. Ein typisches Beispiel für eine Verschlechterung der Modellleistung ist die Datendrift, wenn sich die Verteilung der Daten im Laufe der Zeit ändert und das Modell nicht aktualisiert wird (man denke beispielsweise an ein Modell, das in einem Labor unter bestimmten Lichtverhältnissen auf die Erkennung von Anzeichen einer Retinopathie trainiert wurde, dann aber in der freien Natur unter natürlichen Lichtverhältnissen eingesetzt wird).

Zusätzlich zu diesen Aufgaben kann ein Ingenieur für maschinelles Lernen auch für Forschung und Entwicklung sowie für die Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams verantwortlich sein. Außerdem muss er sich über die neuesten Techniken und Technologien des maschinellen Lernens auf dem Laufenden halten, da diese sich ständig weiterentwickeln. Nun, da wir wissen, was ein Ingenieur für maschinelles Lernen in seiner Arbeit tut, lassen Sie uns einen Blick auf die dafür erforderlichen Fähigkeiten werfen.

2. Welche Fähigkeiten muss ein Ingenieur für maschinelles Lernen haben?

Um Ingenieur für maschinelles Lernen zu werden, sind mehrere Fähigkeiten erforderlich:

  1. Starke Programmierkenntnisse: Ingenieure für maschinelles Lernen müssen eine oder mehrere Programmiersprachen beherrschen, z. B. Python. Sie sollten sich bei der Arbeit mit großen Codebasen wohlfühlen und in der Lage sein, effizienten, gut strukturierten Code zu schreiben.
  2. Datenmanipulation und -analyse: Modelle des maschinellen Lernens werden auf großen Datensätzen trainiert, daher ist es wichtig, dass Ingenieure für maschinelles Lernen über gute Fähigkeiten in der Datenmanipulation und -analyse verfügen. Dazu gehört die Arbeit mit Tools wie SQL, Pandas und NumPy, um Daten zu bereinigen, umzuwandeln und zu analysieren.
  3. Konzepte und Techniken des maschinellen Lernens: Ein Ingenieur für maschinelles Lernen sollte ein ausgeprägtes Verständnis von Konzepten und Techniken des maschinellen Lernens haben, einschließlich überwachtem und unüberwachtem Lernen, Entscheidungsbäumen, neuronalen Netzen, Transformationsarchitekturen usw. Er sollte auch mit einer Vielzahl von Algorithmen vertraut sein und in der Lage sein, den am besten geeigneten für ein bestimmtes Problem auszuwählen.
  4. Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung: Modelle des maschinellen Lernens beruhen auf statistischen und probabilistischen Grundsätzen, so dass eine solide Grundlage in diesen Bereichen für Ingenieure für maschinelles Lernen wichtig ist. Dazu gehört das Verständnis von Konzepten wie Hypothesentests, Bayes'scher Inferenz und Wahrscheinlichkeitsverteilungen.
  5. Data visualization: Being able to effectively visualize and communicate data is an important skill for machine learning engineers. This includes using tools such as Matplotlib, Seaborn, and Tableau to create clear and informative graphs and charts.
  6. Problem-solving and critical thinking: Machine learning engineers are often faced with complex problems that require creative solutions. It is important for them to be able to think critically and approach problems in a logical and systematic way.

To acquire these skills, a person can start by taking online courses or earning a degree in a field such as computer science, data science, or statistics. It is also important for aspiring machine learning engineers to gain practical experience by working on projects and participating in hackathons or online challenges. Der Aufbau eines starken Projektportfolios und der Nachweis der Fähigkeit, Konzepte des maschinellen Lernens auf reale Probleme anzuwenden, können sehr hilfreich sein, um als Ingenieur für maschinelles Lernen eingestellt zu werden. Um zu lernen, wie man ein guter Ingenieur für maschinelles Lernen wird, ist es wichtig zu wissen, welche Tools sie regelmäßig verwenden, damit Sie sich beim Lernen darauf konzentrieren können.

3. Welche Tools verwenden Ingenieure für maschinelles Lernen häufig?

Welche wichtigen Tools muss ein Ingenieur für maschinelles Lernen beherrschen, um seine Arbeit effizient zu erledigen? Es gibt viele Tools, die von Ingenieuren für maschinelles Lernen verwendet werden, und die spezifischen Tools, deren Beherrschung am wichtigsten ist, hängen von der Art der Arbeit und den Präferenzen des Einzelnen ab. Hier sind jedoch einige Tools, die im Bereich des maschinellen Lernens häufig verwendet werden:

  1. Programmiersprachen: Ingenieure für maschinelles Lernen müssen in der Regel eine oder mehrere Programmiersprachen beherrschen, z. B. Python. In diesen Sprachen wird der Code geschrieben, mit dem die Algorithmen des maschinellen Lernens implementiert und die Modelle erstellt werden, wobei meist spezielle Bibliotheken und Frameworks verwendet werden.
  2. Bibliotheken und Frameworks für maschinelles Lernen: Es gibt viele Bibliotheken und Frameworks, die das Erstellen von Modellen für maschinelles Lernen erleichtern, wie z. B. scikit-learn, TensorFlow, PyTorch und JAX. Diese Bibliotheken bieten vorgefertigte Algorithmen und Funktionen, die leicht in Projekte zum maschinellen Lernen integriert werden können.
  3. Datenmanipulations- und Analysetools: Tools wie SQL, Pandas und NumPy werden für die Bearbeitung und Analyse großer Datensätze verwendet. Diese Tools erleichtern das Bereinigen, Transformieren und Aufbereiten von Daten für die Verwendung in Modellen für maschinelles Lernen.
  4. Werkzeuge zur Datenvisualisierung: Tools wie Matplotlib, Seaborn und Tableau werden verwendet, um klare und informative Grafiken und Diagramme zu erstellen, die helfen, Daten zu visualisieren und zu verstehen.
  5. Cloud-Computing-Plattformen: Für Modelle des maschinellen Lernens werden oft erhebliche Rechenressourcen benötigt, und Cloud-Computing-Plattformen wie Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure oder Google Cloud Platform (GCP) bieten bei Bedarf Zugang zu leistungsstarken Rechenressourcen.
  6. Tools für die Zusammenarbeit und das Projektmanagement: Ingenieure für maschinelles Lernen arbeiten oft in Teams und können Tools wie Jupyter notebook, Google colab, GitHub und Asana für die Zusammenarbeit und die Verwaltung von Projekten verwenden.

Zusätzlich zu diesen Tools ist es für Ingenieure für maschinelles Lernen auch wichtig, mit einer Vielzahl von Algorithmen und Techniken des maschinellen Lernens vertraut zu sein und ein gutes Verständnis für statistische und mathematische Konzepte zu haben. Wie bereits erwähnt, ist der Ingenieur für maschinelles Lernen ein Beispiel für viele Berufe, die sich aus dem relativ neuen Bereich des maschinellen Lernens entwickelt haben. Wir wollen versuchen, die Unterschiede zwischen den wichtigsten Berufsbezeichnungen zu verstehen.

4. Was ist der Unterschied zwischen einem Ingenieur für maschinelles Lernen und...

a. ... ein Datenanalyst?

Obwohl es einige Überschneidungen zwischen den Rollen eines Ingenieurs für maschinelles Lernen und eines Datenanalysten gibt, handelt es sich um unterschiedliche Berufe, die unterschiedliche Fähigkeiten und Verantwortlichkeiten beinhalten. Ein Datenanalyst ist in erster Linie für die Analyse von Daten und die Erstellung von Berichten über die Ergebnisse zuständig, um Geschäftsentscheidungen zu treffen. Dies kann Aufgaben wie das Sammeln und Bereinigen von Daten, das Erstellen von Grafiken und Diagrammen zu deren Visualisierung und die Durchführung statistischer Analysen umfassen. Ein Datenanalyst kann auch Dashboards oder Berichte entwickeln, um den Beteiligten das Verständnis und die Nutzung der Daten zu erleichtern. Ein Ingenieur für maschinelles Lernen setzt statistische und mathematische Techniken ein, um Modelle zu erstellen, die Ergebnisse genau vorhersagen oder Daten auf der Grundlage von Mustern in den Daten klassifizieren können. Sie können auch für die Forschung und Entwicklung verantwortlich sein, mit funktionsübergreifenden Teams zusammenarbeiten und sich über die neuesten Techniken und Technologien des maschinellen Lernens auf dem Laufenden halten. Im Allgemeinen konzentrieren sich Datenanalysten mehr auf die Analyse von Daten und die Erstellung von Berichten, während sich Ingenieure für maschinelles Lernen mehr auf die Erstellung und Pflege von Modellen für maschinelles Lernen konzentrieren. Allerdings gibt es einige Überschneidungen zwischen den beiden Rollen, und einige Fachleute können in beiden Bereichen arbeiten.

b. ... ein Software-Ingenieur?

A machine learning engineer and a software engineer are both responsible for designing, building, and maintaining computer systems, but they have different areas of focus and expertise. A software engineer is responsible for developing software programs and systems that meet the needs of an organization or client. Dies kann Aufgaben wie das Entwerfen und Erstellen von Anwendungen, das Schreiben von Code, das Testen und Debuggen von Programmen sowie die Wartung und Aktualisierung bestehender Systeme umfassen. Softwareingenieure können an einer Vielzahl von Projekten arbeiten, darunter Webanwendungen, mobile Anwendungen und Desktop-Software. Ein Ingenieur für maschinelles Lernen hingegen konzentriert sich auf die Erstellung und Pflege von Modellen für maschinelles Lernen. Ingenieure für maschinelles Lernen arbeiten mit großen Datensätzen und verwenden statistische und mathematische Techniken, um Modelle zu erstellen, die Ergebnisse genau vorhersagen oder Daten in bestimmte Kategorien einordnen können. Während sowohl Softwareingenieure als auch Ingenieure für maschinelles Lernen für die Entwicklung und Wartung von Computersystemen zuständig sind, konzentrieren sich Softwareingenieure eher auf die traditionelle Softwareentwicklung, während sich Ingenieure für maschinelles Lernen auf die Erstellung und Wartung von Modellen für maschinelles Lernen konzentrieren.

c. ... ein Statistiker?

Ein Ingenieur für maschinelles Lernen und ein Statistiker sind beide Fachleute, die mit Daten arbeiten und statistische und mathematische Techniken anwenden, um die Daten zu analysieren und Vorhersagen zu treffen. Sie haben jedoch unterschiedliche Schwerpunkte und Fachgebiete. Ein Statistiker ist ein Fachmann, der statistische Methoden verwendet, um Daten zu sammeln, zu analysieren und zu interpretieren. Statistiker können in einer Vielzahl von Bereichen arbeiten, darunter Wirtschaft, Finanzen, Gesundheitswesen und Behörden. Sie können für Aufgaben wie das Sammeln und Analysieren von Daten, die Entwicklung statistischer Modelle und die Erstellung datengestützter Empfehlungen verantwortlich sein. Ein Ingenieur für maschinelles Lernen hingegen konzentriert sich auf die Erstellung und Pflege von Modellen für maschinelles Lernen. Diese Modelle sind darauf ausgelegt, Daten zu analysieren, daraus zu lernen und auf dieser Grundlage intelligente Entscheidungen oder Vorhersagen zu treffen. Ingenieure für maschinelles Lernen arbeiten mit großen Datensätzen und verwenden statistische und mathematische Techniken, um Modelle zu erstellen, die Ergebnisse genau vorhersagen oder Daten in bestimmte Kategorien einordnen können. Sowohl Statistiker als auch Ingenieure für maschinelles Lernen arbeiten mit Daten und verwenden statistische Verfahren. Statistiker konzentrieren sich im Allgemeinen mehr auf die traditionelle statistische Analyse und Modellierung, während Ingenieure für maschinelles Lernen sich auf die Erstellung und Pflege von Modellen für maschinelles Lernen konzentrieren.

d. ... ein Datenwissenschaftler?

Ein Datenwissenschaftler wendet statistische und maschinelle Lernverfahren an, um komplexe Daten zu analysieren und zu interpretieren. Sie sind für die Gewinnung von Erkenntnissen aus Daten, die Erstellung von Vorhersagemodellen und die Weitergabe ihrer Ergebnisse an die Beteiligten verantwortlich. Sowohl Ingenieure für maschinelles Lernen als auch Datenwissenschaftler arbeiten mit Daten und nutzen Techniken des maschinellen Lernens, haben jedoch unterschiedliche Schwerpunkte und Verantwortungsbereiche. Ingenieure für maschinelles Lernen befassen sich in erster Linie mit der Erstellung und dem Einsatz von maschinellen Lernmodellen, während sich Datenwissenschaftler mehr auf die Analyse und Interpretation von Daten konzentrieren, um Erkenntnisse zu gewinnen und Vorhersagemodelle zu erstellen.


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