Angehender ML-Ingenieur? 8 Tipps, die Sie kennen müssen

Nie war es aufregender, Ingenieur zu sein, und schon gar nicht einer, der sich auf maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz konzentriert. Da die Technologie immer fortschrittlicher wird und Computer immer kleiner, schneller und effizienter werden, erweitern sich die Möglichkeiten für Ingenieure exponentiell.

Maschinelles Lernen ist nicht ohne Grund so beliebt. Es ist ein Gebiet, das neue Lösungen für schwierige Probleme bietet, Antworten, die dem Menschen seit langem entgangen sind. Es ist eine der wichtigsten Informatik-Disziplinen und wird im Laufe der Zeit nur noch an Bedeutung gewinnen. Wer sich jetzt mit maschinellem Lernen beschäftigt, kann die Zukunft der KI, wie wir sie kennen, mitgestalten. Die Möglichkeit, an der Zukunft teilzuhaben, an coolen Anwendungsfällen mitzuwirken und die technologische Entwicklung voranzutreiben, macht diese Aufgabe so spannend. Wenn Sie an der Entwicklung von maschinellem Lernen und KI beteiligt sein wollen, sind wir für Sie da!

Erste Schritte mit maschinellem Lernen

1. Interesse ist immer der beste Lehrmeister

Ayush Chaurasia ist ein Ingenieur für maschinelles Lernen hier bei Ultralytics. Der Schlüssel zu seinem Interesse an ML war eigentlich die Musik. Als er in der High School war, wollte er einen intelligenten Empfehlungsgeber für seinen Media Player bauen, weil es ihm zu langweilig war, jeden Tag die gleichen Lieder zu hören... Ayush hat das Projekt zwar nie abgeschlossen, aber er hat die Welt der ML-Forschung weiter erkundet. Seitdem arbeitet er an interessanten ML-Lösungen für reale Probleme.

2. Es geht nicht darum, schlau zu sein, es geht darum, hartnäckig zu sein

Manchmal denkt man, dass man ein Einstein sein muss, um in dieser Branche tätig zu werden, aber das ist nicht der Fall. Letztendlich geht es um Beharrlichkeit und den Glauben daran, dass man jedes Problem, das vor einem liegt, lösen wird. Die Welt der künstlichen Intelligenz ist äußerst komplex, aber ein guter ML-Ingenieur scheut keine Herausforderungen.

3. Erweitern Sie Ihren Horizont, lernen Sie die Grundlagen richtig kennen

ML ist nach wie vor ein sehr neues Gebiet, auf dem täglich alle möglichen Forschungsarbeiten und Berichte erscheinen. Da kann es leicht passieren, dass man sich in der neuesten Arbeit verfängt und sein ursprüngliches Ziel vergisst. Stellen Sie sicher, dass Sie das tun, was Sie können, und nicht nur Papieren hinterherjagen!

4. Python lernen

Bevor Sie sich in die Welt des maschinellen Lernens stürzen können, müssen Sie wissen, wie man Computer programmiert. Mit Python lernen Sie, algorithmisch zu denken, damit Sie in einer dynamischen Welt, in der sich alles mit Lichtgeschwindigkeit ändert, schnell reagieren können. Python ist außerdem eine der beliebtesten Sprachen für maschinelles Lernen, auf der viele Tools basieren, darunter auch YOLOv5.

5. Verstehen überwachter ML-Techniken

Zu den überwachten maschinellen Lerntechniken gehören Regression, Assoziation und Klassifikation. Das Verständnis dieser Techniken wird Sie in die Lage versetzen, eine geeignete Struktur für Ihre eigenen Daten zu erstellen, geeignete Tools zu verwenden, indem Sie die wichtigsten verfügbaren Optionen verstehen und fundierte Entscheidungen über geeignete Algorithmen und Hyperparameter treffen können.

6. Gute Werkzeuge zu Ihrer Verfügung

Tools wie Google Colab, Pytorch und Pycharm sind sehr nützlich und hilfreich. Google Colab ist GPU-frei, PyTorch ist ein beliebtes Deep-Learning-Framework und PyCharm ist eine IDE, die eine umfangreiche Tooling-Unterstützung innerhalb der Schnittstelle bietet. Mit diesen Tools können Sie Ihre Produktivität steigern und Ihre Fähigkeiten zum dialektischen Denken entwickeln.

7. Beginnen Sie mit Bauprojekten so bald wie möglich

Je früher Sie mit dem Aufbau Ihrer eigenen Projekte beginnen, desto größer sind Ihre Erfolgschancen. Seien Sie bereit, Fehler zu machen, zu scheitern und wieder aufzustehen. Aus eigenen Fehlern zu lernen ist der schnellste Weg, um zu wachsen. Es ist der schwierigste, aber lohnendste Weg.

8. Bereit für Aufregung und Herausforderungen

Maschinelles Lernen ist eine schnelllebige Branche, in der Ideen, die vor zwei Jahren entstanden sind, jetzt in Produktion gehen. Sie werden immer begeistert sein, vor allem wenn Ihre Lösungen nützlich sind und Sie wissen, dass Sie einen Beitrag zur Welt leisten, aber es gibt auch Herausforderungen. Mangel an Ressourcen und Zeit, große Rechenleistung und notwendige Hardwareverbesserungen sind nur einige Beispiele. Sie sollten immer geduldig sein und sowohl die Höhen als auch die Tiefen annehmen.

Inspiration von Glenn

Vor ein paar Jahren begann unser Gründer Glenn Jocher als Außenseiter im Bereich KI und ML mit einem Hintergrund in Physik. Der Erfolg von Glenn kam also nicht über Nacht. Er brauchte Geduld und Entschlossenheit. YOLOv5 begann als eine bescheidene Idee. Durch harte Arbeit haben wir ein Team aufgebaut. Alles, was wir anbieten, ist Open Source, denn wir wollen KI einfach und für jeden zugänglich machen.

"Wenn Sie in die Welt des maschinellen Lernens eintreten wollen, hoffe ich, dass Sie immer Ihr Herz bewahren, bescheiden, geduldig und entschlossen sind, Ihre Träume zu verfolgen!"

Gründer und CEO von Ultralytics, Glenn Jocher

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