Angehender ML Engineer? 8 Tipps, die du kennen solltest

Noch nie war es aufregender, Ingenieur zu sein – ganz zu schweigen davon, sich auf maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz zu konzentrieren. Da die Technologie immer fortschrittlicher wird und Computer kleiner, schneller und effizienter werden, nehmen die Möglichkeiten für Ingenieure exponentiell zu.

Maschinelles Lernen ist nicht ohne Grund beliebt. Dieses Gebiet liefert neue Lösungen für schwierige Probleme und Antworten, die dem Menschen lange Zeit verborgen geblieben sind. Es ist eine der wichtigsten Disziplinen der Informatik und wird im Laufe der Zeit noch an Bedeutung gewinnen. Wer jetzt in das maschinelle Lernen einsteigt, kann als Ingenieur die Zukunft der KI, wie wir sie kennen, mitgestalten. Die Möglichkeit, Teil der Zukunft zu sein, an spannenden Anwendungsfällen mitzuwirken und die Grenzen der Technologie weiter zu verschieben, macht diese Rolle so aufregend. Wenn du an der Entwicklung von maschinellem Lernen und KI beteiligt sein möchtest, sind wir für dich da!

Erste Schritte mit maschinellem Lernen#

1. Interesse ist immer der beste Lehrmeister#

Ayush Chaurasia ist hier bei Ultralytics als Ingenieur für maschinelles Lernen tätig. Sein Interesse an ML wurde tatsächlich durch Musik geweckt. Als er in der Schule war, wollte er speziell ein intelligentes Empfehlungssystem für seinen Mediaplayer entwickeln, weil es ihm zu langweilig war, jeden Tag dieselben Lieder zu hören. Obwohl Ayush das Projekt nie fertigstellte, erkundete er weiterhin die Welt der ML-Forschung. Seitdem arbeitet er an interessanten ML-Lösungen für reale Probleme.

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

Manchmal denken Menschen, man müsse ein Einstein sein, um in dieser Branche Fuß zu fassen, doch das ist tatsächlich nicht der Fall. Letztlich geht es um Beharrlichkeit und den Glauben daran, jedes Problem vor dir lösen zu können. Die Welt der künstlichen Intelligenz ist äußerst komplex, aber ein guter ML-Ingenieur scheut keine Herausforderungen.

3. Erweitere deinen Horizont und beherrsche die Grundlagen#

ML ist nach wie vor ein sehr junges Gebiet, in dem täglich die unterschiedlichsten Forschungsarbeiten und Berichte erscheinen. Es ist leicht, sich von der neuesten Veröffentlichung mitreißen zu lassen und das ursprüngliche Ziel aus den Augen zu verlieren. Achte darauf, das zu tun, was du kannst, statt nur Veröffentlichungen hinterherzujagen!

4. Lerne Python#

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

5. Verstehe Verfahren des überwachten ML#

Zu den Verfahren des überwachten maschinellen Lernens gehören Regression, Assoziation und Klassifikation. Wenn du diese Verfahren verstehst, kannst du eine geeignete Struktur für deine eigenen Daten festlegen, durch das Verständnis der wichtigsten verfügbaren Optionen passende Werkzeuge einsetzen und fundierte Entscheidungen über geeignete Algorithmen und Hyperparameter treffen.

6. Gute Werkzeuge zur Hand haben#

Werkzeuge wie Google Colab, PyTorch und PyCharm sind sehr nützlich und hilfreich. Google Colab bietet kostenlosen GPU-Zugriff, PyTorch ist ein beliebtes Framework für Deep Learning und PyCharm eine IDE, die umfangreiche Werkzeuge direkt in der Oberfläche bereitstellt. Mit diesen Werkzeugen kannst du deine Produktivität steigern und deine Fähigkeiten im dialektischen Denken weiterentwickeln.

7. Beginne so früh wie möglich mit eigenen Projekten#

Je früher du mit der Entwicklung eigener Projekte beginnst, desto höher sind deine Erfolgschancen. Sei darauf vorbereitet, Fehler zu machen und zu scheitern, und rapp dich danach wieder auf. Aus den eigenen Fehlern zu lernen, ist der schnellste Weg, dich weiterzuentwickeln. Es ist der schwierigste, aber auch lohnendste Weg.

8. Sei auf Begeisterung und Herausforderungen gleichermaßen vorbereitet#

Maschinelles Lernen ist eine schnelllebige Branche, in der Ideen, die vor zwei Jahren entstanden sind, heute bereits produktiv eingesetzt werden. Du wirst dich immer wieder begeistert fühlen, besonders wenn deine Lösungen nützlich sind und du weißt, dass du einen Beitrag für die Welt leistest. Es wird jedoch auch Herausforderungen geben. Fehlende Ressourcen und Zeit, hoher Rechenleistungsbedarf sowie notwendige Verbesserungen an der Hardware sind nur einige Beispiele. Du solltest daran denken, 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 einem Hintergrund in der Physik im Bereich KI und ML. Wenn man das berücksichtigt, wird klar, dass Glenns Erfolg nicht über Nacht kam. Dafür waren Geduld und Entschlossenheit nötig. YOLOv5 begann als bescheidene Idee. Durch harte Arbeit haben wir ein Team aufgebaut. Alles, was wir anbieten, ist Open Source, denn wir möchten KI für alle einfach zugänglich machen.

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