Maschinelles Lernen struggle in den letzten Jahren eines der heißesten Technologiefelder, und Ingenieure für maschinelles Lernen sind sehr gefragt. In diesem Leitfaden werden wir mehr über die Rolle erfahren – ein Ingenieur für maschinelles Lernen, welche Fähigkeiten erforderlich sind, um einer zu werden, die Jobmöglichkeiten in diesem Bereich und die Gehälter, die Sie erwarten können.
Was ist ein Machine-Studying-Ingenieur?
Definieren einer Rolle als Machine-Studying-Ingenieur
Ingenieure für maschinelles Lernen sind Fachleute, die Systeme für maschinelles Lernen entwerfen, erstellen und bereitstellen. Dabei geht es um die Entwicklung von Algorithmen und Vorhersagemodellen, die es Maschinen ermöglichen, große Datensätze zu analysieren und Entscheidungen auf der Grundlage dieser zu treffen.
Welche Fähigkeiten benötigen Sie, um Ingenieur für maschinelles Lernen zu werden?
Um ein Ingenieur für maschinelles Lernen zu werden, benötigen Sie solide Grundlagen in Informatik und Datenwissenschaft sowie fortgeschrittene Kenntnisse über Algorithmen und Modelle für maschinelles Lernen. Sie müssen außerdem mit Large Knowledge und Datenstrukturen vertraut sein und über ausgeprägte Programmierkenntnisse in Sprachen wie Python, R und Java verfügen.
Wie unterscheidet sich ein Machine-Studying-Ingenieur von einem Datenwissenschaftler oder Software program-Ingenieur?
Obwohl es Ähnlichkeiten zwischen Ingenieuren für maschinelles Lernen, Datenwissenschaftlern und Softwareentwicklern gibt, hat jede Rolle ihre eigenen einzigartigen Fähigkeiten und Verantwortlichkeiten. Datenwissenschaftler konzentrieren sich auf die Analyse von Daten und die Entwicklung von Erkenntnissen, während Ingenieure für maschinelles Lernen für die Erstellung und Bereitstellung von Vorhersagemodellen auf der Grundlage dieser Daten verantwortlich sind. Softwareentwickler konzentrieren sich auf das Entwerfen und Erstellen von Softwaresystemen.
Gründe, Ingenieur für maschinelles Lernen zu werden
Lebenslange Karrieremöglichkeiten
Maschinelles Lernen ist ein wachsendes Feld und die Nachfrage nach Ingenieuren für maschinelles Lernen wird in den kommenden Jahren voraussichtlich steigen. Das bedeutet, dass es zahlreiche Beschäftigungsmöglichkeiten für diejenigen gibt, die über die richtigen Fähigkeiten und Erfahrungen verfügen.
Hohes Durchschnittsgehalt
Ingenieure für maschinelles Lernen sind sehr gefragt und können daher hohe Gehälter erzielen. Das durchschnittliche Gehalt eines Machine-Studying-Ingenieurs liegt bei etwa 120.000 US-Greenback professional Jahr.
Globales Marktwachstum
Es wird erwartet, dass der globale Markt für maschinelles Lernen in den kommenden Jahren erheblich wachsen wird, angetrieben durch die Nachfrage aus einer Reihe von Branchen, darunter Gesundheitswesen, Finanzen und E-Commerce.
So werden Sie Ingenieur für maschinelles Lernen
Holen Sie sich eine solide Grundlage in Informatik
Um ein erfolgreicher Ingenieur für maschinelles Lernen zu werden, benötigen Sie solide Grundlagen in Informatik. Dazu gehören Kenntnisse in Programmiersprachen, Datenstrukturen und Algorithmen.
Grasp-Knowledge-Science-Fähigkeiten
Maschinelles Lernen ist ein zentraler Bestandteil der Datenwissenschaft, daher ist es wichtig, ein gutes Verständnis der Datenanalyse zu haben. Dazu gehören Kenntnisse über statistische Methoden und Werkzeuge sowie Erfahrung im Umgang mit großen Datenmengen.
Lernen Sie Algorithmen und Modelle für maschinelles Lernen
Ingenieure für maschinelles Lernen müssen über ein umfassendes Verständnis der Algorithmen und Modelle für maschinelles Lernen verfügen. Dazu gehören sowohl überwachte als auch unüberwachte Lerntechniken sowie neuronale Netze und Deep Studying.
Die Bedeutung von Knowledge-Science-Groups
Ingenieure für maschinelles Lernen arbeiten oft als Teil von Knowledge-Science-Groups zusammen mit Datenwissenschaftlern und anderen Fachleuten. Dies ermöglicht es ihnen, zum Design der Datenpipeline beizutragen und Modelle für maschinelles Lernen zu entwickeln, die auf die Gesamtziele der Organisation abgestimmt sind.
So stellen Sie Modelle für maschinelles Lernen in der Produktion bereit
Der Einsatz von Machine-Studying-Modellen in der Produktion ist ein wichtiger Teil der Rolle des Machine-Studying-Ingenieurs. Dabei muss sichergestellt werden, dass die Modelle die erwartete Leistung erbringen und dass sie in den gesamten Technologie-Stack des Unternehmens integriert werden.
Gemeinsame Verantwortung eines Ingenieurs für maschinelles Lernen
Ingenieure für maschinelles Lernen sind für die Konzeption und Implementierung von Projekten für maschinelles Lernen verantwortlich und arbeiten mit Datenwissenschaftlern und anderen Interessengruppen zusammen, um sicherzustellen, dass Modelle hinsichtlich Leistung und Genauigkeit optimiert werden.
Erforderliche Fähigkeiten für Excel als Ingenieur für maschinelles Lernen
Fortgeschrittene Kenntnisse über maschinelle Lernalgorithmen
Ingenieure für maschinelles Lernen müssen über ein umfassendes Verständnis fortgeschrittener Algorithmen für maschinelles Lernen wie neuronale Netze und Deep Studying verfügen. Sie müssen außerdem Erfahrung mit Vorhersagemodellen haben und in der Lage sein, benutzerdefinierte Modelle basierend auf spezifischen Geschäftsanforderungen zu erstellen.
Starke Programmierkenntnisse und Kenntnisse in Programmiersprachen
Ingenieure für maschinelles Lernen benötigen ausgeprägte Programmierkenntnisse, insbesondere in Sprachen wie Python, R und Java. Sie müssen außerdem Erfahrung mit Datenmanipulations- und Analysetools wie Pandas und NumPy haben.
Vertrautheit mit Large Knowledge und Datenstrukturen
Ingenieure für maschinelles Lernen müssen mit Large Knowledge und Datenstrukturen vertraut sein und in der Lage sein, mit großen Datenmengen zu arbeiten. Sie müssen außerdem Erfahrung mit verteilten Computertools wie Hadoop und Spark haben.
Datenwissenschaftler
Datenwissenschaftler konzentrieren sich auf die Analyse von Daten und die Entwicklung von Erkenntnissen, die als Grundlage für Geschäftsentscheidungen genutzt werden können. Sie arbeiten oft als Teil von Knowledge-Science-Groups zusammen mit Ingenieuren für maschinelles Lernen.
Experte für künstliche Intelligenz
Experten für künstliche Intelligenz konzentrieren sich auf die Entwicklung von KI-Systemen, die auf der Grundlage von Daten lernen und Entscheidungen treffen können. Dabei geht es um maschinelles Lernen, aber auch um andere Bereiche wie die Verarbeitung natürlicher Sprache und Laptop Imaginative and prescient.
Deep-Studying-Ingenieur
Deep-Studying-Ingenieure sind auf die Erstellung und Optimierung von Deep-Studying-Modellen spezialisiert, bei denen es sich um eine Artwork Algorithmus für maschinelles Lernen handelt, der neuronale Netze verwendet, um aus Daten zu lernen.
Durchschnittsgehalt eines Ingenieurs für maschinelles Lernen
Das durchschnittliche Gehalt eines Machine-Studying-Ingenieurs liegt bei etwa 120.000 US-Greenback professional Jahr. Dies kann jedoch abhängig von einer Reihe von Faktoren variieren, wie z. B. dem Standort und dem Erfahrungsniveau.
Faktoren, die das Gehalt eines Ingenieurs für maschinelles Lernen beeinflussen
Das Gehalt eines Ingenieurs für maschinelles Lernen hängt von einer Reihe von Faktoren ab, darunter seinem Erfahrungsniveau, der Größe und Artwork der Organisation, für die er arbeitet, sowie den spezifischen Technologien und Instruments, mit denen er arbeitet.
Das durchschnittliche Gehalt eines Machine-Studying-Ingenieurs ist höher als das Durchschnittsgehalt für andere Positionen in der Technologiebranche, beispielsweise Software program-Ingenieure und Datenanalysten. Dies ist auf die hohe Nachfrage nach maschinellen Lernfähigkeiten zurückzuführen.
Abschluss
Um ein erfolgreicher Ingenieur für maschinelles Lernen zu werden, benötigen Sie solide Grundlagen in Informatik und Datenwissenschaft sowie fortgeschrittene Kenntnisse über Algorithmen und Modelle für maschinelles Lernen. Sie müssen außerdem mit Large Knowledge und Datenstrukturen vertraut sein und über ausgeprägte Programmierkenntnisse in Sprachen wie Python, R und Java verfügen. Darüber hinaus ist es für die Arbeit in einem Knowledge-Science-Group unerlässlich, ein guter Kommunikator und Teamplayer zu sein.
Abschließende Erkenntnisse zur Karriere im Bereich maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz
Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz sind Wachstumsfelder mit zahlreichen Beschäftigungsmöglichkeiten und hohen Gehältern für diejenigen mit den richtigen Fähigkeiten und Erfahrungen. Wenn Sie sich für Technologie interessieren und eine Leidenschaft für die Lösung komplexer Probleme haben, dann könnte eine Karriere als Ingenieur für maschinelles Lernen die perfekte Wahl sein.
