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Wie werde ich maschineller Lerningenieur?

 Gehalt für Machine Learning Engineer

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 für maschinell lernende Ingenieure einbringen, sondern Ihnen auch dabei helfen, diese Zukunft zu gestalten.

In diesem Beitrag werden wir einen Blick darauf werfen, was ein maschinell lernender Ingenieur tut und warum Gute Job-Rolle und wie Sie anfangen können.

Warum maschinelles Lernen?

 Maschinelles Lernen - Ingenieurdatenwissenschaft

Mit maschinellem Lernen (ML) können Unternehmen riesige Datenmengen nutzen setzt für Anwendungen, die bisher 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.

Nahezu jede Branche wird in naher Zukunft stark von KI und maschinellem Lernen beeinflusst sein und auf eine Weise, die Sie wahrscheinlich nicht erwarten würden. Nehmen Sie zum Beispiel Videospiele, bei denen maschinelles Lernen Raytracing in Echtzeit ermöglicht und zu fotorealistischer Beleuchtung führt. Jede Branche wird durch die Verbindung von Daten und Logik grundlegend verändert.

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Aus diesem Grund wurde der Datenwissenschaftler von Harvard Business Review als der „sexiest job of the 21 st century“ bezeichnet.

What Wie hoch ist das Gehalt für maschinelles Lernen? Nach Angaben von 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. [19659016] AI-Automatisierung von Jobs “ width=“1200″ height=“675″ srcset=“https://cdn57.androidauthority.net/wp-content/uploads/2019/08/AI-Automation-of-Jobs-1200×675.jpg 1200w, https://cdn57.androidauthority.net/wp-content/uploads/2019/08/AI-Automation-of-Jobs-300×170.jpg 300w, https://cdn57.androidauthority.net/wp-content/uploads/2019/08/AI-Automation-of-Jobs-768×432.jpg 768w, https://cdn57.androidauthority.net/wp-content/uploads/2019/08/AI-Automation-of-Jobs-16×9.jpg 16w, https://cdn57.androidauthority.net/wp-content/uploads/2019/08/AI-Automation-of-Jobs-32×18.jpg 32w, https://cdn57.androidauthority.net/wp-content/uploads/2019/08/AI-Automation-of-Jobs-28×16.jpg 28w, https://cdn57.androidauthority.net/wp-content/uploads/2019/08/AI-Automation-of-Jobs-56×32.jpg 56w, https://cdn57.androidauthority.net/wp-content/uploads/2019/08/AI-Automation-of-Jobs-64×36.jpg 64w, https://cdn57.androidauthority.net/wp-content/uploads/2019/08/AI-Automation-of-Jobs-712×400.jpg 712w, https://cdn57.androidauthority.net/wp-content/uploads/2019/08/AI-Automation-of-Jobs-1000×563.jpg 1000w, https://cdn57.androidauthority.net/wp-content/uploads/2019/08/AI-Automation-of-Jobs-792×446.jpg 792w, https://cdn57.androidauthority.net/wp-content/uploads/2019/08/AI-Automation-of-Jobs-1280×720.jpg 1280w, https://cdn57.androidauthority.net/wp-content/uploads/2019/08/AI-Automation-of-Jobs-840×472.jpg 840w, https://cdn57.androidauthority.net/wp-content/uploads/2019/08/AI-Automation-of-Jobs-1340×754.jpg 1340w, https://cdn57.androidauthority.net/wp-content/uploads/2019/08/AI-Automation-of-Jobs-770×433.jpg 770w, https://cdn57.androidauthority.net/wp-content/uploads/2019/08/AI-Automation-of-Jobs-355×200.jpg 355w“ sizes=“(max-width: 1200px) 100vw, 1200px“/> AI-Automatisierung von Jobs

Maschinelles Lernen ist eng mit AI verbunden, aber dies sind immer noch 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 schmale Intelligenz (Artificial Narrow Intelligence, ANI) nennen, weil sie nur eines kann.

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Dies steht im Gegensatz zu Artificial General Intelligence (AGI), eine KI, die entwickelt wurde, um mehrere verschiedene Aufgabentypen zu bewältigen und vielleicht sogar den Turing-Test zu bestehen.

Computer Vision auf der anderen Seite – 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.

 Entwicklung von Codierungen für maschinelles Lernen

Mithilfe von maschinellem Lernen können Gesundheitsprobleme durch Röntgenstrahlen identifiziert und Ärzte bei ihren Diagnosen unterstützt werden. oder um 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 anhand von Daten zu unterrichten.

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

  • Programme schreiben und Algorithmen entwickeln, um aussagekräftige Informationen aus großen Datenmengen zu extrahieren.
  • Experimente ausführen und verschiedene Ansätze testen.
  • Programme optimieren, um Leistung, Geschwindigkeit und Skalierbarkeit zu verbessern Datensätze
  • Vorschläge für nützliche Anwendungen für maschinelles Lernen

Ein maschinell lernender Ingenieur 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. Vielleicht arbeiten sie auch in der Forschungs- und Entwicklungsabteilung eines Technologieunternehmens wie Google, um neue Anwendungen zu erstellen.

Lesen Sie auch: ML-Kit-Bildkennzeichnung: Bestimmen Sie den Inhalt eines Bildes mit maschinellem Lernen Rollen eines maschinell lernenden Ingenieurs und eines Datenwissenschaftlers. 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.

 ] TensorFlow Maschinelles Lernen

Und natürlich ist das Gehalt für maschinell lernende Ingenieure tendenziell höher, um dies widerzuspiegeln.

Um eine Vorstellung davon zu bekommen, was Sie als maschinell lernender Ingenieur verstehen müssen, empfehle ich dieser Beitrag über die Top 10 der in ML verwendeten Algorithmen. Wenn Sie das fasziniert, werden Sie wahrscheinlich ML genießen. Wenn nicht, sind Sie vielleicht besser für eine andere Rolle geeignet.

Sie möchten Maschinenbauingenieur 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 verdienen.

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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 von Computer, Technologie und Programmierung vermittelt. Ein Abschluss in Mathematik kann ebenfalls ein guter Ausgangspunkt sein.

 Maschinell lernender Ingenieur

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

Von dort aus können Sie zu spezielleren Rollen im maschinellen Lernen übergehen 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 Rechenleistung und des erforderlichen Speichers Aufgrund der riesigen Datenmengen, die mit maschinellem Lernen verbunden sind, arbeiten Sie größtenteils mit Cloud-basierten Systemen. Zu diesem Zweck ist es auch wichtig, die Vertrautheit mit dem verteilten Rechnen zu demonstrieren.

Da maschinelles Lernen eine so wegweisende Karriere ist, gibt es keinen Weg, dem man folgen kann. Sie werden vielleicht sogar feststellen, dass Sie als Autodidakt einen langen Weg zurücklegen können, wenn Sie in der Lage sind, einen ausreichend soliden Lebenslauf zu erstellen.

Kurse und Zertifizierungen

Hier sind einige Kurse und Zertifizierungen, die Sie verwenden können, um einen solchen zu erhalten als Ingenieur für maschinelles Lernen voraus:

Bachelor of Computer Science – Dies ist ein vollständiger Online-Bachelor-Studiengang der Universität 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 absolvieren.

Data Science: Maschinelles Lernen – Wenn Sie bereits über Programmier- und / oder Mathematikkenntnisse verfügen, fügen Sie spezifisches maschinelles Lernen hinzu Wissen kann alles sein, was Sie brauchen. 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 für ein vollständiges Berufszertifikat in Foundations of Data Science zählen.

Spezialisierung für maschinelles Lernen – Diese Spezialisierung für maschinelles Lernen an der University of Washington besteht aus vier separaten Kursen und ist frei, sich einzuschreiben. Sie erhalten ein Kurszertifikat, das Sie Ihrem LinkedIn-Konto oder Ihrem Lebenslauf hinzufügen können.

Programmieren in C # – Diese Prüfung von Microsoft wird als Gutschrift für einen MCSA gewertet, hilft Ihnen aber auch dabei, Ihren Lebenslauf mit Nachweisen für die relevante Codierung aufzustocken Fähigkeiten ganz alleine!

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Lernen Sie Python Programming Masterclass – Dieser Kurs von Udemy bietet kein professionelles Zertifikat, ist jedoch eine erschwingliche und hilfreiche Einführung in Diese gefragte Programmiersprache.

 Maschinelles Lernen von TensorFlow

Sie haben es also! Das ist es, was Sie wissen müssen, um ein maschineller Lerningenieur zu werden. Ist dies eine Karriere, die Sie verfolgen möchten? Sind Sie bereits ML-Ingenieur? Teilen Sie Ihre Tipps und Erfahrungen in den Kommentaren unten!

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