Ingenieure für maschinelles Lernen (Machine Learning Engineers, MLEs) sind Softwareingenieure, die sich auf die Entwicklung und den Einsatz von Algorithmen für maschinelles Lernen spezialisiert haben. Sie verfügen über ein ausgeprägtes Verständnis der Grundlagen des maschinellen Lernens und sind mit einer Vielzahl von Technologien im Zusammenhang mit dem maschinellen Lernen vertraut. MLEs sind erfahren im Entwurf und der Optimierung von ML-Systemen und im Einsatz dieser Systeme in der Produktion.
MLEs sind für den Entwurf und die Implementierung von Algorithmen für maschinelles Lernen verantwortlich und stellen sicher, dass die Algorithmen ordnungsgemäß in der Produktion eingesetzt werden. Sie müssen auch die Arbeit mit Datensätzen beherrschen und wissen, wie wichtig die Datenqualität ist. Darüber hinaus sind MLEs für die Wartung und Optimierung der ML-Systeme verantwortlich.
MLEs müssen über starke technische Fähigkeiten verfügen, darunter Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python, R und TensorFlow sowie in Deep-Learning-Bibliotheken wie PyTorch, Keras und Scikit-Learn. Sie müssen auch über ein tiefes Verständnis der Grundlagen des maschinellen Lernens verfügen, wie überwachte und nicht überwachte Lernmethoden, Klassifizierung und Regression. Darüber hinaus müssen MLEs mit Datenvisualisierungstechniken vertraut sein und sich bei der Arbeit mit großen, komplexen Datensätzen wohlfühlen.
4 Anforderungen an die Ausbildung eines MLE
MLEs verfügen in der Regel über einen Abschluss in Informatik oder einem verwandten Fachgebiet, wie Mathematik oder Ingenieurwesen. Außerdem müssen sie Erfahrung im Umgang mit Algorithmen und Technologien des maschinellen Lernens haben. Es ist auch von Vorteil, wenn MLEs ein tiefes Verständnis von Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie haben.
MLEs können in einer Vielzahl von Branchen arbeiten, z. B. im Gesundheitswesen, im Finanzwesen und im Einzelhandel. Sie können auch in der Forschung arbeiten, wo sie neue Algorithmen und Technologien für maschinelles Lernen entwickeln können. Außerdem können MLEs in Softwareentwicklungsunternehmen arbeiten, wo sie Systeme für maschinelles Lernen entwickeln und einsetzen können.
MLEs müssen immer über die neuesten Fortschritte im Bereich des maschinellen Lernens auf dem Laufenden bleiben, da sich die Technologie ständig weiterentwickelt. Außerdem müssen sie in der Lage sein, mit großen und komplexen Datensätzen zu arbeiten, und die Ergebnisse ihrer Algorithmen interpretieren können. Darüber hinaus müssen MLEs in der Lage sein, ihre Algorithmen zu debuggen und zu optimieren, und sie müssen mit einer Vielzahl unterschiedlicher Technologien arbeiten können.
MLEs können in einer Vielzahl von Branchen eine Beschäftigung finden und eine lohnende Karriere genießen. Darüber hinaus können MLEs einen bedeutenden Einfluss auf die Entwicklung intelligenter Systeme ausüben und an der Entwicklung revolutionärer Technologien mitwirken.
MLE sind Software-Ingenieure, die sich auf die Entwicklung und den Einsatz von Algorithmen des maschinellen Lernens spezialisieren. Sie müssen über ausgeprägte technische Fähigkeiten verfügen, Erfahrung mit Algorithmen des maschinellen Lernens haben und ein tiefes Verständnis der Grundlagen des maschinellen Lernens besitzen. Darüber hinaus können MLEs in einer Vielzahl von Branchen eine Beschäftigung finden und eine lohnende Karriere genießen.
Ein ML-KI-Ingenieur ist jemand, der sich auf die Entwicklung und Anwendung von Algorithmen des maschinellen Lernens für Anwendungen der künstlichen Intelligenz spezialisiert hat. Sie verfügen in der Regel über einen fundierten Hintergrund in Informatik und Mathematik und beherrschen Programmiersprachen wie Python und R.
Im Allgemeinen ist ein Ingenieur für maschinelles Lernen für die Anwendung von ML-Algorithmen auf Daten verantwortlich, um ML-Modelle zu erstellen und zu optimieren. Er arbeitet mit Datenwissenschaftlern und Softwareingenieuren zusammen, um ML-Systeme zu entwerfen, zu implementieren und einzusetzen. Zu den spezifischen Fähigkeiten eines Ingenieurs für maschinelles Lernen gehören:
- Kenntnisse von ML-Algorithmen und -Techniken
- Erfahrung mit ML-Entwicklungstools und -Frameworks
- Fähigkeit, mit großen Datensätzen umzugehen
- ausgeprägte technische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz
- Erfahrung mit Cloud-Computing-Plattformen
Die 5 Arten des maschinellen Lernens sind:
1. überwachtes Lernen
2. Unüberwachtes Lernen
3. Verstärkungslernen
4. Transferlernen
5. Deep Learning
Die drei Arten des Lernens beim maschinellen Lernen sind überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und verstärkendes Lernen.
Beim überwachten Lernen erhält die Maschine einen Satz von Trainingsdaten und die gewünschte Ausgabe, und sie lernt, die gewünschte Ausgabe aus den Daten zu erzeugen.
Unüberwachtes Lernen bedeutet, dass die Maschine zwar Daten erhält, ihr aber nicht gesagt wird, was die gewünschte Ausgabe ist. Sie muss lernen, Muster und Strukturen in den Daten selbst zu finden.
Verstärkungslernen bedeutet, dass die Maschine eine Reihe von Regeln erhält und durch Versuch und Irrtum lernt, wie sie diese Regeln am besten befolgen kann, um ein Ziel zu erreichen.
Es gibt keine einfache Antwort auf diese Frage, da sie von einer Reihe von Faktoren abhängt, einschließlich der spezifischen Branche, des Unternehmens und des Standorts. Im Allgemeinen gehören ML-Ingenieure jedoch zu den bestbezahlten Fachleuten auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz.