Was macht ein Ingenieur für maschinelles Lernen?

Aktualisiert auf September 24, 2024 11 Minuten gelesen

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Maschinelles Lernen hat sich in den letzten Jahren zu einem der angesagtesten Berufsfelder entwickelt. In diesem Zusammenhang sind viele Berufsbezeichnungen entstanden. In diesem Artikel werden wir die Rolle eines Machine-Learning-Ingenieurs untersuchen. Wir erfahren mehr über die damit verbundene Arbeit, die dafür erforderlichen Fähigkeiten und Werkzeuge und unterscheiden sie von anderen Rollen im Bereich maschinelles Lernen/Daten.

  1. Was macht ein Machine-Learning-Ingenieur?

  2. Welche Fähigkeiten muss ein Machine-Learning-Ingenieur haben?

  3. Welche Tools verwenden Ingenieure für maschinelles Lernen häufig?

  4. Was ist der Unterschied zwischen einem Machine-Learning-Ingenieur und…

A. … ein Datenanalyst?

B. … ein Softwareentwickler?

C. … ein Statistiker?

D. … ein Datenwissenschaftler?

Was genau macht ein Machine-Learning-Ingenieur?

1. Was macht ein Machine-Learning-Ingenieur?

Ein Ingenieur für maschinelles Lernen ist ein Fachmann, der für das Entwerfen, Erstellen und Warten von Modellen für maschinelles Lernen verantwortlich ist. Diese Modelle werden erstellt, um Daten zu analysieren, daraus zu lernen und auf der Grundlage der Daten intelligente Entscheidungen oder Vorhersagen zu treffen. Ingenieure für maschinelles Lernen arbeiten mit großen Datensätzen und nutzen statistische und mathematische Techniken, um Modelle zu erstellen, die Ergebnisse genau vorhersagen oder Daten in bestimmte Kategorien klassifizieren können.

Die Arbeit eines Machine-Learning-Ingenieurs umfasst typischerweise die folgenden Schritte:

  1. Das Geschäftsproblem verstehen: Der erste Schritt beim Aufbau eines Modells für maschinelles Lernen besteht darin, das Geschäftsproblem zu verstehen, das gelöst werden muss. Dazu gehört die Zusammenarbeit mit Stakeholdern, um das Problem zu identifizieren, Daten zu sammeln und den geeigneten maschinellen Lernansatz zur Lösung des Problems zu bestimmen. Während der Satz an Algorithmen für maschinelles Lernen unabhängig von der Anwendungsdomäne ist, eignen sich bestimmte Algorithmen besser für bestimmte Umgebungen, beispielsweise Sequenzmodelle für die Verarbeitung natürlicher Sprache oder Genomik usw.

  2. Daten vorverarbeiten und bereinigen: Modelle für maschinelles Lernen, insbesondere Deep-Learning-Modelle mit vielen zu trainierenden Parametern, erfordern große Datenmengen, um effektiv zu sein. Allerdings sind diese Daten oft unübersichtlich 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, die Normalisierung usw. Die Datenbereinigung und -verarbeitung ist wahrscheinlich der am wenigsten aufregende Teil eines Projekts, aber auch einer der wichtigsten. Ein großer Teil der für ein maschinelles Lernprojekt aufgewendeten Zeit wird dafür aufgewendet, und das Verständnis des oben genannten Geschäftsproblems ist der Schlüssel zu seinem Erfolg.

  3. Auswahl eines geeigneten Modells: Es gibt viele verschiedene Arten von Modellen für maschinelles Lernen, jedes mit seinen eigenen Stärken und Schwächen. Ein Ingenieur für maschinelles Lernen muss unter Berücksichtigung der Art der Daten und des gewünschten Ergebnisses das Modell auswählen, das für das vorliegende Problem am besten geeignet ist. Ein guter ML-Ingenieur sollte mit einer Vielzahl von Algorithmen vertraut sein, um daraus auswählen zu können.

  4. Training des Modells: Sobald das Modell ausgewählt wurde, besteht der nächste Schritt darin, es mithilfe der bereinigten und vorverarbeiteten Daten zu trainieren. Dabei werden Algorithmen verwendet, um die Parameter des Modells so anzupassen, dass es Ergebnisse genau vorhersagen oder Daten klassifizieren kann. Einer der wichtigsten Trainingsalgorithmen dieser Art ist Gradientenabstieg.

  5. Bewertung und Optimierung des Modells: Nachdem das Modell trainiert wurde, ist es wichtig, seine Leistung zu bewerten, um sicherzustellen, dass es genau und zuverlässig ist. Dies kann das Testen des Modells anhand eines separaten Datensatzes oder die Verwendung verschiedener Metriken zur Messung seiner Leistung umfassen. Wenn die Leistung des Modells nicht zufriedenstellend ist, muss der Ingenieur für maschinelles Lernen möglicherweise noch einmal zurückgehen und das Modell optimieren, indem er seine Parameter anpasst oder ein ganz anderes Modell wählt.

  6. Bereitstellung des Modells: Sobald das Modell trainiert und optimiert wurde, kann es in einer Produktionsumgebung bereitgestellt werden. Dies kann die Integration des Modells in eine bestehende Anwendung oder die Erstellung einer neuen Anwendung speziell zur Nutzung des Modells umfassen. Die meisten Unternehmen entscheiden sich dafür, ihre Modelle in einem dedizierten Cloud-Dienst zu hosten, beispielsweise 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 Machine-Learning-Ingenieurs noch nicht abgeschlossen. Es ist wichtig, das Modell kontinuierlich zu überwachen, um sicherzustellen, dass es wie erwartet funktioniert, und um alle erforderlichen Aktualisierungen oder Anpassungen vorzunehmen. Dies kann eine Neuschulung des Modells anhand neuer Daten oder eine Feinabstimmung seiner Parameter zur Verbesserung seiner Leistung umfassen. Ein typisches Beispiel für eine Verschlechterung der Modellleistung wird durch Datendrift verursacht. wenn sich die Verteilung der Daten im Laufe der Zeit ändert und das Modell nicht aktualisiert wird (z. B. lab-real-life-clinic-covid-diabetes-retina-disease/), über ein Modell, das darauf trainiert wurde, Anzeichen einer Retinopathie in einem Labor unter bestimmten Lichtbedingungen zu erkennen, dann aber in der Wildnis eingesetzt wird, wo es bei natürlichen Lichtbedingungen verwendet wird ).

Zusätzlich zu diesen Aufgaben ist ein Ingenieur für maschinelles Lernen möglicherweise auch für Forschung und Entwicklung sowie für die Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams verantwortlich. Sie müssen auch über die neuesten Techniken und Technologien des maschinellen Lernens auf dem Laufenden bleiben, da diese sich ständig weiterentwickeln.

Nachdem wir nun wissen, was ein Machine-Learning-Ingenieur bei seiner Arbeit leistet, werfen wir einen Blick auf die dafür erforderlichen Fähigkeiten.

2. Welche Fähigkeiten muss ein Machine-Learning-Ingenieur haben?

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

  1. Starke Programmierkenntnisse: Ingenieure für maschinelles Lernen müssen eine oder mehrere Programmiersprachen beherrschen, z. B. Python). Sie sollten mit großen Codebasen vertraut sein und in der Lage sein, effizienten, gut strukturierten Code zu schreiben.

  2. Datenmanipulation und -analyse: Modelle für maschinelles Lernen werden auf großen Datensätzen trainiert. Daher ist es wichtig, dass Ingenieure für maschinelles Lernen über ausgeprägte Fähigkeiten in der Datenmanipulation und -analyse verfügen. Dazu gehört die Arbeit mit Tools wie [SQL](https://en.wikipedia.org/wiki/Python_(programming_language), Pandas) und NumPy zum Bereinigen, Transformieren und Analysieren von Daten.

  3. Konzepte und Techniken des maschinellen Lernens: Ein Ingenieur für maschinelles Lernen sollte über umfassende Kenntnisse der Konzepte und Techniken des maschinellen Lernens verfügen, einschließlich überwachtem und unüberwachtem Lernen, Entscheidungsbäumen, neuronalen Netzen, Transformatorarchitekturen usw. Er sollte außerdem mit einer Vielzahl von Algorithmen vertraut sein und in der Lage sein, für ein bestimmtes Problem das am besten geeignete auszuwählen.

  4. Statistik und Wahrscheinlichkeit: Modelle für maschinelles Lernen basieren auf statistischen und probabilistischen Prinzipien, daher ist eine solide Grundlage in diesen Bereichen für Ingenieure für maschinelles Lernen wichtig. Dazu gehört das Verständnis von Konzepten wie Hypothesentests, Bayes’scher Schlussfolgerung und Wahrscheinlichkeitsverteilungen.

  5. Datenvisualisierung: Die Fähigkeit, Daten effektiv zu visualisieren und zu kommunizieren, ist eine wichtige Fähigkeit für Ingenieure des maschinellen Lernens. Dazu gehört die Verwendung von Tools wie Matplotlib, [Seaborn](https://en.wikipedia.org/wiki/Pandas_(software) und Tableau, um klare und informative Grafiken und Diagramme zu erstellen.

  6. Problemlösung und kritisches Denken: Ingenieure für maschinelles Lernen stehen oft vor komplexen Problemen, die kreative Lösungen erfordern. Für sie ist es wichtig, kritisch zu denken und Probleme logisch und systematisch anzugehen.

Um diese Fähigkeiten zu erwerben, kann man zunächst Online-Kurse belegen oder einen Abschluss in einem Bereich wie Informatik, Datenwissenschaft oder Statistik erwerben. Für angehende Machine-Learning-Ingenieure ist es außerdem wichtig, durch die Arbeit an Projekten und die Teilnahme an Hackathons oder Online-Challenges praktische Erfahrungen zu sammeln. Der Aufbau eines starken Projektportfolios und der Nachweis der Fähigkeit, Konzepte des maschinellen Lernens auf reale Probleme anzuwenden, kann bei der Einstellung als Ingenieur für maschinelles Lernen sehr hilfreich sein.

Um zu lernen, wie man ein guter Ingenieur für maschinelles Lernen wird, ist es wichtig zu wissen, welche Tools er regelmäßig verwendet, damit Sie sich beim Lernen darauf konzentrieren können.

3. Welche Tools verwenden Ingenieure für maschinelles Lernen häufig?

Welche wichtigen Werkzeuge muss ein Machine-Learning-Ingenieur beherrschen, um effizient arbeiten zu können?

Es gibt viele Werkzeuge, die häufig von Ingenieuren des maschinellen Lernens verwendet werden, und welche spezifischen Werkzeuge es am wichtigsten zu beherrschen gilt, hängt von der Art der Arbeit und den Vorlieben 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 wie Python beherrschen. Diese Sprachen werden zum Schreiben von Code verwendet, der Algorithmen für maschinelles Lernen implementiert und Modelle erstellt, meist unter Verwendung dedizierter Bibliotheken und Frameworks.

  2. Bibliotheken und Frameworks für maschinelles Lernen: Es stehen viele Bibliotheken und Frameworks zur Verfügung, die die Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen erleichtern, z. B. scikit-learn, TensorFlow, PyTorch und JAX. Diese Bibliotheken stellen vorgefertigte Algorithmen und Funktionen bereit, die problemlos in maschinelle Lernprojekte integriert werden können.

  3. Tools zur Datenmanipulation und -analyse: Tools wie SQL, Pandas und NumPy werden zum Bearbeiten und Analysieren großer Datensätze verwendet. Diese Tools erleichtern die Bereinigung, Transformation und Vorbereitung von Daten für die Verwendung in Modellen für maschinelles Lernen.

  4. Datenvisualisierungstools: Tools wie Matplotlib, Seaborn und Tableau werden verwendet, um klare und informative Grafiken und Diagramme zu erstellen, die dabei helfen, Daten zu visualisieren und zu verstehen.

  5. Cloud-Computing-Plattformen: Modelle für maschinelles Lernen erfordern häufig erhebliche Rechenressourcen, und Cloud-Computing-Plattformen wie Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure oder Google Cloud Platform (GCP) bieten bei Bedarf Zugriff auf leistungsstarke Computerressourcen.

  6. Tools für Zusammenarbeit und Projektmanagement: Ingenieure für maschinelles Lernen arbeiten oft in Teams und verwenden möglicherweise Tools wie Jupyter Notebook, Google Colab, GitHub und Asana), um zusammenzuarbeiten und Projekte zu verwalten.

Zusätzlich zu diesen Tools ist es für Ingenieure des maschinellen Lernens auch wichtig, mit einer Vielzahl von Algorithmen und Techniken des maschinellen Lernens vertraut zu sein und über ein ausgeprägtes Verständnis statistischer und mathematischer Konzepte zu verfügen.

Wie bereits erwähnt, ist der Ingenieur für maschinelles Lernen ein Beispiel für viele Berufe, die aus dem relativ neuen Bereich des maschinellen Lernens hervorgegangen sind. Versuchen wir, die Unterschiede zwischen den wichtigsten Berufsbezeichnungen zu verstehen.

4. Was ist der Unterschied zwischen einem Machine-Learning-Ingenieur und…

A. … ein Datenanalyst?

Zwar gibt es gewisse Überschneidungen zwischen den Rollen eines Ingenieurs für maschinelles Lernen und eines Datenanalysten, es handelt sich jedoch um unterschiedliche Berufe, die unterschiedliche Fähigkeiten und Verantwortlichkeiten erfordern.

Ein Datenanalyst ist in erster Linie für die Analyse von Daten und die Berichterstattung über Ergebnisse verantwortlich, um Geschäftsentscheidungen zu treffen. Dies kann Aufgaben wie das Sammeln und Bereinigen von Daten, das Erstellen von Grafiken und Diagrammen zur Visualisierung sowie die Durchführung statistischer Analysen umfassen. Ein Datenanalyst kann auch Dashboards oder Berichte entwickeln, um Stakeholdern dabei zu helfen, die Daten zu verstehen und zu nutzen.

Die Arbeit eines Ingenieurs für maschinelles Lernen umfasst die Verwendung statistischer und mathematischer Techniken zur Erstellung von Modellen, die Ergebnisse genau vorhersagen oder Daten anhand von Mustern in den Daten klassifizieren können. Sie können auch für 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 und Berichterstattung über Daten, während sich Ingenieure für maschinelles Lernen mehr auf die Erstellung und Pflege von Modellen für maschinelles Lernen konzentrieren. Es gibt jedoch gewisse Überschneidungen zwischen den beiden Rollen, und einige Fachkräfte sind möglicherweise in beiden Bereichen tätig.

B. … ein Softwareentwickler?

Ein Ingenieur für maschinelles Lernen und ein Softwareentwickler sind beide für den Entwurf, die Erstellung und die Wartung von Computersystemen verantwortlich, haben jedoch unterschiedliche Schwerpunkte und Fachkenntnisse.

Ein Softwareentwickler ist für die Entwicklung von Softwareprogrammen und -systemen verantwortlich, die den Anforderungen einer Organisation oder eines Kunden entsprechen. 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 vorhandener Systeme umfassen. Softwareentwickler können an einer Vielzahl von Projekten arbeiten, darunter Webanwendungen, mobile Apps und Desktop-Software.

Im Gegensatz dazu konzentriert sich ein Ingenieur für maschinelles Lernen auf die Erstellung und Wartung 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 klassifizieren können.

Während sowohl Software-Ingenieure als auch Ingenieure für maschinelles Lernen für die Entwicklung und Wartung von Computersystemen verantwortlich sind, konzentrieren sich Software-Ingenieure mehr 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 verwenden, um die Daten zu analysieren und Vorhersagen auf der Grundlage dieser Daten zu treffen. Sie haben jedoch unterschiedliche Schwerpunkte und Fachkenntnisse.

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 Regierung. Sie können für Aufgaben wie das Sammeln und Analysieren von Daten, die Entwicklung statistischer Modelle und die Abgabe datengesteuerter Empfehlungen verantwortlich sein.

Ein Ingenieur für maschinelles Lernen hingegen konzentriert sich auf die Erstellung und Wartung von Modellen für maschinelles Lernen. Diese Modelle sind darauf ausgelegt, Daten zu analysieren, daraus zu lernen und darauf basierend 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 klassifizieren können.

Sowohl Statistiker als auch Ingenieure für maschinelles Lernen arbeiten mit Daten und verwenden statistische Techniken. Statistiker konzentrieren sich im Allgemeinen mehr auf die traditionelle statistische Analyse und Modellierung, während sich Ingenieure für maschinelles Lernen auf die Erstellung und Pflege von Modellen für maschinelles Lernen konzentrieren.

D. … ein Data Scientist?

Ein Datenwissenschaftler wendet statistische und maschinelle Lerntechniken an, um komplexe Daten zu analysieren und zu interpretieren. Sie sind dafür verantwortlich, Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen, Vorhersagemodelle zu erstellen und ihre Ergebnisse den Stakeholdern mitzuteilen.

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 hauptsächlich mit der Erstellung und Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen, während Datenwissenschaftler sich mehr auf die Analyse und Interpretation von Daten konzentrieren, um Erkenntnisse zu gewinnen und Vorhersagemodelle zu erstellen.