Du möchtest ML-Entwickler werden? 8 Tipps, die du kennen solltest

Es gab noch nie eine spannendere Zeit, um als Ingenieur zu arbeiten – erst recht nicht, wenn du dich auf maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz konzentrierst. Mit dem technologischen Fortschritt und immer kleineren, schnelleren und effizienteren Computern wachsen die Möglichkeiten für Ingenieure exponentiell.

Maschinelles Lernen ist aus gutem Grund beliebt. Dieses Fachgebiet bietet neue Lösungen für schwierige Probleme und Antworten auf Fragen, die Menschen lange nicht beantworten konnten. Es ist eines der wichtigsten Gebiete der Informatik und wird mit der Zeit noch an Bedeutung gewinnen. Wer sich jetzt mit maschinellem Lernen beschäftigt, kann als Ingenieur die Zukunft der KI mitgestalten. Die Möglichkeit, die Zukunft mitzuprägen, an spannenden Anwendungsfällen mitzuwirken und die Grenzen der Technologie zu verschieben, macht diese Rolle so reizvoll. Wenn du bei maschinellem Lernen und KI mitmischen möchtest, helfen wir dir dabei!

Erste Schritte mit maschinellem Lernen#

1. Interesse ist immer der beste Lehrer#

Ayush Chaurasia ist bei Ultralytics als Ingenieur für maschinelles Lernen tätig. Sein Interesse an ML wurde vor allem durch Musik geweckt. Als Schüler wollte er unbedingt einen intelligenten Empfehlungsdienst für seinen Mediaplayer entwickeln, weil es langweilig war, jeden Tag dieselben Lieder zu hören. Ayush stellte das Projekt zwar nie fertig, beschäftigte sich aber weiter mit der ML-Forschung. Seitdem entwickelt er spannende ML-Lösungen für Probleme aus der Praxis.

2. Es geht nicht darum, besonders klug zu sein, sondern hartnäckig#

Manche denken vielleicht, man müsse ein Einstein sein, um in dieser Branche Fuß zu fassen. Das stimmt aber nicht. Letztlich geht es um Ausdauer und darum, daran zu glauben, dass du jedes Problem lösen kannst, das sich dir stellt. Die Welt der künstlichen Intelligenz ist äußerst komplex, aber eine gute ML-Ingenieurin oder ein guter ML-Ingenieur scheut keine Herausforderungen.

3. Erweitere deinen Horizont und lerne die Grundlagen richtig#

Maschinelles Lernen ist noch ein junges Fachgebiet, in dem täglich verschiedenste Forschungsarbeiten und Berichte erscheinen. Man kann sich leicht von der neuesten Veröffentlichung mitreißen lassen und das ursprüngliche Ziel aus den Augen verlieren. Achte darauf, das zu tun, was du kannst, und nicht nur Veröffentlichungen hinterherzujagen!

4. Lerne Python#

Bevor du in die Welt des maschinellen Lernens eintauchst, musst du unbedingt wissen, wie man Computer programmiert. Python bringt dir algorithmisches Denken bei, damit du in einer dynamischen Welt, in der sich alles rasant verändert, schnell reagieren kannst. Python ist außerdem eine der beliebtesten Sprachen für maschinelles Lernen, auf der viele Werkzeuge aufbauen, darunter YOLOv5.

5. Mache dich mit überwachten ML-Verfahren vertraut#

Zu den Verfahren des überwachten maschinellen Lernens gehören Regression und Klassifikation. Wenn du diese Verfahren verstehst, kannst du eine geeignete Struktur für deine Daten einrichten, passende Werkzeuge auswählen, indem du die wichtigsten verfügbaren Optionen verstehst, und fundierte Entscheidungen zu geeigneten Algorithmen und Hyperparametern treffen.

6. Nutze gute Werkzeuge#

Werkzeuge wie Google Colab, PyTorch und PyCharm sind sehr nützlich. Google Colab bietet kostenlosen GPU-Zugriff, PyTorch ist ein beliebtes Deep-Learning-Framework und PyCharm eine IDE, die direkt in der Benutzeroberfläche umfangreiche Werkzeuge bereitstellt. Mit diesen Werkzeugen kannst du deine Produktivität steigern und dich auf die Problemlösung konzentrieren.

7. Fang so bald wie möglich an, Projekte zu entwickeln#

Je früher du mit eigenen Projekten beginnst, desto größer sind deine Erfolgschancen. Ein gutes erstes Projekt ist es, dein erstes YOLO-Modell zu trainieren und dafür einen benutzerdefinierten Datensatz zu verwenden. Sei darauf gefasst, Fehler zu machen und zu scheitern – und danach wieder aufzustehen. Aus den eigenen Fehlern zu lernen, ist der schnellste Weg, Fortschritte zu machen. Es ist der schwierigste, aber auch lohnendste Weg.

8. Sei auf spannende Zeiten und Herausforderungen vorbereitet#

Maschinelles Lernen ist eine schnelllebige Branche, in der Ideen, die vor zwei Jahren aufkamen, heute bereits in der Produktion eingesetzt werden. Du wirst immer wieder begeistert sein, besonders wenn deine Lösungen nützlich sind und du weißt, dass du einen Beitrag für die Welt leistest. Es wird jedoch auch Herausforderungen geben. Begrenzte Ressourcen und Zeit, der Bedarf an viel Rechenleistung und notwendige Hardwareverbesserungen sind nur einige Beispiele. Denk daran, immer geduldig zu sein und sowohl die Höhen als auch die Tiefen anzunehmen.

Inspiration von Glenn#

Noch vor wenigen Jahren begann unser Gründer Glenn Jocher als Quereinsteiger mit KI und ML; sein Hintergrund lag in der Physik. Dabei solltest du im Hinterkopf behalten, dass Glenns Erfolg nicht über Nacht kam. Er brauchte Geduld und Entschlossenheit. YOLOv5 begann als bescheidene Idee. Durch harte Arbeit haben wir ein Team aufgebaut. Alles, was wir anbieten, ist quelloffen, denn wir möchten KI für alle einfach und zugänglich machen.

„Wenn du in die Welt des maschinellen Lernens einsteigen möchtest, hoffe ich, dass du dir stets dein Herz bewahrst und deine Träume bescheiden, geduldig und entschlossen verfolgst!“ Gründer und CEO von Ultralytics, Glenn Jocher