Ambitionierter ML-Ingenieur? 8 Tipps, die Sie kennen sollten

Es war noch nie eine aufregendere Zeit, Ingenieur zu sein, geschweige denn einer, der sich auf maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz konzentriert. Da die Technologie immer fortschrittlicher und die Computer immer kleiner, schneller und effizienter werden, erweitern sich die Möglichkeiten für Ingenieure exponentiell.

Maschinelles Lernen ist aus gutem Grund populär. Es ist ein Bereich, der neue Lösungen für schwierige Probleme bietet, Antworten, die Menschen seit einiger Zeit nicht finden konnten. Es ist eine der wichtigsten Disziplinen der Informatik, und ihre Bedeutung wird mit der Zeit nur noch zunehmen. Sich jetzt mit maschinellem Lernen zu beschäftigen, bedeutet, dass Ingenieure die Zukunft der KI, wie wir sie kennen, gestalten können. Die Möglichkeit, Teil der Zukunft zu sein, sich an coolen Anwendungsfällen zu beteiligen und die Grenzen der Technologie zu erweitern, macht diese Rolle so spannend. Wenn Sie sich an der Action von maschinellem Lernen und KI beteiligen möchten, sind wir hier, um Ihnen zu helfen!

Erste Schritte mit Machine Learning

1. Interesse ist immer der beste Lehrer

Ayush Chaurasia ist ein Machine Learning Engineer hier bei Ultralytics. Der Schlüssel, um sein Interesse an ML zu wecken, war tatsächlich Musik. Als er in der High School war, wollte er speziell einen intelligenten Empfehlungsdienst für seinen Media Player entwickeln, weil es zu langweilig war, jeden Tag die gleichen Lieder zu hören. Obwohl Ayush das Projekt nie abgeschlossen hat, erforschte 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 darum, hartnäckig zu sein

Manchmal denken die Leute vielleicht, dass man ein Einstein sein muss, um in dieser Branche mitzumachen, aber das ist eigentlich nicht der Fall. Am Ende des Tages geht es nur um Ausdauer und den Glauben daran, dass man jedes Problem lösen wird, das vor einem liegt. Die Welt der künstlichen Intelligenz ist extrem komplex, aber ein guter ML-Ingenieur scheut sich nicht vor Herausforderungen.

3. Erweitern Sie Ihren Horizont, machen Sie die Grundlagen richtig

ML ist nach wie vor ein sehr neues Feld, in dem täglich die unterschiedlichsten Forschungsarbeiten und Berichte erscheinen. Man kann sich leicht in der neuesten Arbeit verlieren und das ursprüngliche Ziel aus den Augen verlieren. Stelle sicher, dass du tust, was du kannst, und nicht nur Papers hinterherjagst!

4. Python lernen

Bevor Sie in die Welt des maschinellen Lernens eintauchen können, ist es wichtig zu wissen, wie man Computer programmiert. Python wird Ihnen beibringen, wie Sie algorithmisch denken, damit Sie in einer dynamischen Welt, in der sich alles mit Lichtgeschwindigkeit ändert, schnell reagieren können. Es ist auch eine der beliebtesten Sprachen für maschinelles Lernen, mit vielen Tools, die darauf aufbauen, darunter YOLOv5.

5. Überwachte ML-Techniken verstehen

Zu den überwachten Techniken des maschinellen Lernens gehören Regression, Assoziation und Klassifizierung. Das Verständnis dieser Techniken ermöglicht es Ihnen, eine geeignete Struktur für Ihre eigenen Daten einzurichten, geeignete Werkzeuge zu verwenden, indem Sie die wichtigsten verfügbaren Optionen verstehen, und fundierte Entscheidungen über geeignete Algorithmen und Hyperparameter zu treffen.

6. Gute Tools, die Ihnen zur Verfügung stehen

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 dialektischen Denkfähigkeiten entwickeln.

7. Beginnen Sie so schnell wie möglich mit dem Erstellen von Projekten

Je früher du anfängst, deine eigenen Projekte zu entwickeln, desto höher sind deine Erfolgschancen. Sei bereit, Fehler zu machen, sei bereit zu scheitern und steh wieder auf. Aus eigenen Fehlern zu lernen ist der schnellste Weg, um zu wachsen. Es ist der härteste, aber lohnendste Weg.

8. Bereit für Aufregung und Herausforderungen

Maschinelles Lernen ist eine sich schnell entwickelnde Branche, in der Ideen, die vor zwei Jahren entstanden sind, heute bereits in der Produktion eingesetzt werden. Das ist aufregend, besonders wenn Ihre Lösungen nützlich sind und Sie wissen, dass Sie einen Beitrag zur Welt leisten. Es wird aber auch Herausforderungen geben. Mangel an Ressourcen und Zeit, hohe Rechenleistung und notwendige Hardwareverbesserungen sind nur einige Beispiele. Denken Sie daran, immer geduldig zu sein und sowohl die Höhen als auch die Tiefen anzunehmen.

Inspiration von Glenn

Erst vor wenigen Jahren begann unser Gründer, Glenn Jocher, als Außenseiter mit einem Hintergrund in der Physik im Bereich KI und ML. Dabei sollte man bedenken, dass Glenns Erfolg nicht über Nacht kam. Es 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, da wir das Ziel verfolgen, KI für jeden einfach und zugänglich zu machen.

“Wenn Sie in die Welt des maschinellen Lernens eintreten möchten, hoffe ich, dass Sie immer Ihr Herz bewahren, demütig, geduldig und entschlossen Ihre Träume verfolgen!”

Gründer & CEO von Ultralytics, Glenn Jocher

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