Was ist ein Ingenieur Maschinelles Lernen ?

A Maschinelles Lernen (ML)-Ingenieur ist ein Mitglied eines data science , das Programme und Algorithmen entwickelt oder verfeinert, mit denen Maschinen automatisch aus Daten lernen können, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen.

Was macht ein ML-Ingenieur?

Die Rolle eines ML-Ingenieurs kann je nach Unternehmen variieren. Im Folgenden sind einige der üblichen Aufgaben eines ML-Ingenieurs aufgeführt:

• Schreiben von Algorithmen zum trainieren ML-Modellen.
• Testen von Training .
• Evaluierung und Nutzung von Training .
• Auswahl und Verfeinerung von Datenquellen für die Verwendung durch ML-Tools.
• Befragung der Beteiligten zur Erfassung der Anforderungen.
• Zusammenarbeit mit Interessengruppen bei der Entwicklung von Anwendungsfällen.
• Performance Tuning.
• Berechnung der Wirksamkeit von ML-Modellen.
• Iteration bestehender Modelle zur Verbesserung der Genauigkeit.
• Erstellung und Pflege von Datenpipelines.
• Kodierung in Python und Verwendung der TensorFlow-Softwarebibliothek.

Welche Qualifikationen sind für den Beruf des ML-Ingenieurs erforderlich?

Eine typische Qualifikation ist ein Abschluss in Informatik. Ausgeprägte mathematische Fähigkeiten sind bei statistischen Analyseaufgaben und der Formulierung von Algorithmen hilfreich. Kenntnisse über IT-Systeme und Datenanalyse sind hilfreich. Spezielle Kenntnisse in Java, C++, Python und TensorFlow sind von Vorteil.

Welche Qualifikationen braucht ein ML-Ingenieur?

Ein ML-Ingenieur muss nicht nur über die richtigen Qualifikationen verfügen, um eine Stelle als ML-Ingenieur zu erhalten, sondern auch die folgenden Fähigkeiten im Rahmen seiner täglichen ML-Tätigkeiten ausüben und entwickeln:

• Gute Kommunikationsfähigkeiten, um Anforderungen zu verstehen, die Ergebnisse zu erläutern und wirksame Unterlagen zu erstellen.
• Kreativität ist ein wesentlicher Bestandteil der Rolle, da der ML-Ingenieur den Problemraum visualisieren und navigieren muss, um die geeigneten Algorithmen zur Erstellung des ML-Modells zu entwerfen.
• Statistische Fähigkeiten ermöglichen es einem ML-Ingenieur, den relativen Erfolg eines ML-Modells zu bewerten.
• Analytische Fähigkeiten zur Beurteilung der Eignung des Datensatz für die jeweilige Aufgabe .
• Kenntnis von Algorithmen, einschließlich:
  • Nächster Nachbar.
  • Entscheidungsbäume.
  • Lineare Regression.
  • Neuronale Netze.
  • Naive Bays.
  • K-means-Clustering.
• Datenmanagement Fähigkeiten zum Aufbau von Datenpipelines und zur Veredelung von Rohdaten.
• Streaming kontinuierlicher Datenströme mit Optionen wie Kafka und RabbitMQ.
• Programmierkenntnisse sind für einen ML-Ingenieur unerlässlich. Die Programmierung Python wird den Großteil der Arbeit ausmachen, aber jede typisierte Sprache ist hilfreich.
• Grundlegende Linux-Kenntnisse zur Ausführung von Skripten zum Testen von Antriebsmodellen.
• Kenntnisse über agile Prozesse und Teamstrukturen.

ML Projekt Gliederung

Im Folgenden sind die grundlegenden Schritte eines typischen Projekts aufgeführt, die ein ML-Ingenieur in der Regel durchläuft:

• Bei der Datenerfassung geht es darum, geeignete Daten für das erforderliche ML-Modell zu finden. Die Menge und Qualität der Daten wirkt sich auf die Genauigkeit des Modells aus.
• Die Datenvorbereitung ist erforderlich, um Quelldatensätze für die Verwendung durch das ML-Modell umzuwandeln. Die Daten müssen verfeinert werden, um irrelevante Inhalte herauszufiltern, Lücken zu füllen und Datenformate zu normalisieren. In dieser Phase werden die Daten für das Training des ML-Modells oder für die Bewertung des Modells kategorisiert.
• Bei der Modellauswahl muss die geeignete Training festgelegt werden. Modelle wie lineare Regression, k-means und Bayesian können je nach den analytischen Anforderungen ausgewählt werden.
• Beim Training werden die Algorithmen auf die ausgewählten Daten angewendet. Durch konsistentes Training kann die Vorhersagequote des ML-Modells verbessert werden.
• Die Modellbewertung bestimmt, ob das Modell in die richtige Richtung geht. Das Maschinenmodell muss anhand des Datensatz getestet werden, um die Genauigkeit des Modells zu beurteilen.
• Bei der Parameterabstimmung wird das Modell optimiert, um seine Genauigkeit zu verbessern. Hyperparameter sind externe Konfigurationsvariablen, die die Modellarchitektur direkt beeinflussen.
• Das Ergebnis des Projekts ist eine Reihe von Vorhersagen.

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