Erfahren Sie alles, was Sie über machine learning im Jahr 2023 wissen müssen, einschließlich seiner Arten, Anwendungen, Karrieren und wie Sie in der Branche einsteigen können.
In diesem Zeitalter der digitalen Transformation ist das Verständnis der Technologien, die Innovationen vorantreiben, kein Luxus mehr, sondern eine Notwendigkeit. Eine Technologie, die bei dieser Transformation eine Vorreiterrolle einnimmt, ist das maschinelle Lernen. Dieser Artikel soll das maschinelle Lernen entmystifizieren und bietet sowohl Anfängern als auch Enthusiasten einen umfassenden Leitfaden. Wir werden uns eingehend mit der Definition des maschinellen Lernens, seinen Typen, Anwendungen und den in diesem Bereich verwendeten Tools befassen. Wir werden auch die verschiedenen Karrierewege im Bereich des maschinellen Lernens erkunden und Anleitungen geben, wie Sie Ihre Reise in diesem spannenden Bereich beginnen können.
Was ist machine learning?
Machine learning, oft als ML abgekürzt, ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI), der sich auf die Entwicklung von Computeralgorithmen konzentriert, die sich durch Erfahrung und die Verwendung von Daten automatisch verbessern. Einfacher ausgedrückt ermöglicht machine learning Computern, aus Daten zu lernen und Entscheidungen oder Vorhersagen zu treffen, ohne explizit dafür programmiert zu sein.
Im Kern geht es beim maschinellen Lernen darum, Algorithmen zu erstellen und zu implementieren, die diese Entscheidungen und Vorhersagen erleichtern. Diese Algorithmen sind so konzipiert, dass sie mit der Zeit ihre Leistung verbessern und mit der Verarbeitung größerer Daten präziser und effektiver werden.
Bei der traditionellen Programmierung befolgt ein Computer eine Reihe vordefinierter Anweisungen, um eine Aufgabe auszuführen. Beim maschinellen Lernen hingegen erhält der Computer eine Reihe von Beispielen (Daten) und eine auszuführende Aufgabe, aber es liegt am Computer, anhand der ihm gegebenen Beispiele herauszufinden, wie er die Aufgabe erledigen kann.
Wenn wir beispielsweise möchten, dass ein Computer Katzenbilder erkennt, geben wir ihm keine spezifischen Anweisungen, wie eine Katze aussieht. Stattdessen geben wir ihm Tausende von Katzenbildern und lassen den Algorithmus des maschinellen Lernens die gemeinsamen Muster und Merkmale herausfinden, die eine Katze ausmachen. Mit der Zeit, wenn der Algorithmus mehr Bilder verarbeitet, wird er immer besser darin, Katzen zu erkennen, selbst wenn er Bilder erhält, die er noch nie zuvor gesehen hat.
Diese Fähigkeit, aus Daten zu lernen und sich im Laufe der Zeit zu verbessern, macht machine learning unglaublich leistungsstark und vielseitig. Es ist die treibende Kraft hinter vielen der technologischen Fortschritte, die wir heute sehen, von Sprachassistenten und Empfehlungssystemen bis hin zu selbstfahrenden Autos und prädiktiver Analytik.
machine learning vs. KI vs. Deep Learning
machine learning wird oft mit künstlicher Intelligenz oder Deep Learning verwechselt. Sehen wir uns an, wie sich diese Begriffe voneinander unterscheiden. Für einen genaueren Blick werfen Sie einen Blick auf unsere Vergleichsleitfäden zu KI vs. maschinellem Lernen und maschinellem Lernen vs. Deep Learning .
KI bezeichnet die Entwicklung von Programmen, die sich intelligent verhalten und durch eine Reihe von Algorithmen die menschliche Intelligenz nachahmen. Der Bereich konzentriert sich auf drei Fähigkeiten: Lernen, Argumentieren und Selbstkorrektur, um maximale Effizienz zu erreichen. KI kann sich entweder auf maschinenlernbasierte Programme oder sogar auf explizit programmierte Computerprogramme beziehen.
machine learning ist ein Teilbereich der KI, der Algorithmen verwendet, die aus Daten lernen, um Vorhersagen zu treffen. Diese Vorhersagen können durch überwachtes Lernen generiert werden, bei dem Algorithmen Muster aus vorhandenen Daten lernen, oder durch unüberwachtes Lernen, bei dem sie allgemeine Muster in Daten entdecken. ML-Modelle können numerische Werte auf der Grundlage historischer Daten vorhersagen, Ereignisse als wahr oder falsch kategorisieren und Datenpunkte auf der Grundlage von Gemeinsamkeiten clustern.
Deep Learning hingegen ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das sich mit Algorithmen befasst, die im Wesentlichen auf mehrschichtigen künstlichen neuronalen Netzwerken (KNN) basieren, die von der Struktur des menschlichen Gehirns inspiriert sind.
Im Gegensatz zu herkömmlichen Algorithmen des maschinellen Lernens sind Deep-Learning-Algorithmen weniger linear, sondern komplexer und hierarchischer, können aus enormen Datenmengen lernen und hochpräzise Ergebnisse liefern. Sprachübersetzung, Bilderkennung und personalisierte Medikamente sind einige Beispiele für Deep-Learning-Anwendungen .
Die Bedeutung des maschinellen Lernens
Im 21. Jahrhundert sind Daten das neue Öl und machine learning der Motor, der diese datengesteuerte Welt antreibt. Es handelt sich um eine entscheidende Technologie im heutigen digitalen Zeitalter, und ihre Bedeutung kann nicht hoch genug eingeschätzt werden. Dies spiegelt sich im prognostizierten Wachstum der Branche wider: Das US Bureau of Labor Statistics prognostiziert für den Zeitraum von 2021 bis 2031 ein Beschäftigungswachstum von 21 % .
Hier sind einige Gründe, warum es in der modernen Welt so wichtig ist:
- Datenverarbeitung. Einer der Hauptgründe für die Bedeutung des maschinellen Lernens ist seine Fähigkeit, große Datenmengen zu verarbeiten und zu interpretieren. Angesichts der explosionsartigen Zunahme digitaler Daten aus sozialen Medien, Sensoren und anderen Quellen sind herkömmliche Datenanalysemethoden unzureichend geworden. Algorithmen des maschinellen Lernens können diese riesigen Datenmengen verarbeiten, verborgene Muster aufdecken und wertvolle Erkenntnisse liefern, die die Entscheidungsfindung vorantreiben können.
- Innovation vorantreiben. machine learning treibt Innovation und Effizienz in verschiedenen Branchen voran. Hier einige Beispiele:
- Gesundheitswesen . Algorithmen werden verwendet, um Krankheitsausbrüche vorherzusagen, Behandlungspläne für Patienten zu personalisieren und die Genauigkeit medizinischer Bildgebung zu verbessern.
- Finanzen . machine learning wird für Kredit-Scoring, algorithmischen Handel und Betrugserkennung verwendet.
- Einzelhandel . Empfehlungssysteme, Lieferketten und Kundenservice können alle vom maschinellen Lernen profitieren.
- Die eingesetzten Techniken finden auch in so unterschiedlichen Bereichen wie der Landwirtschaft, Bildung und Unterhaltung Anwendung.
- Automatisierung ermöglichen . machine learning ist ein Schlüsselfaktor für die Automatisierung. Indem sie aus Daten lernen und sich im Laufe der Zeit verbessern, können Algorithmen für machine learning zuvor manuelle Aufgaben übernehmen, sodass Menschen sich auf komplexere und kreativere Aufgaben konzentrieren können. Dies erhöht nicht nur die Effizienz, sondern eröffnet auch neue Möglichkeiten für Innovationen.
Wie funktioniert machine learning?
Um zu verstehen, wie machine learning funktioniert, muss man sich mit einem schrittweisen Prozess befassen, der Rohdaten in wertvolle Erkenntnisse umwandelt. Lassen Sie uns diesen Prozess aufschlüsseln:
Schritt 1: Datenerfassung
Der erste Schritt im maschinellen Lernprozess ist die Datenerfassung. Daten sind das Lebenselixier des maschinellen Lernens – die Qualität und Quantität Ihrer Daten können sich direkt auf die Leistung Ihres Modells auswirken. Daten können aus verschiedenen Quellen wie Datenbanken, Textdateien, Bildern, Audiodateien oder sogar aus dem Internet gesammelt werden.
Nach der Erfassung müssen die Daten für das maschinelle Lernen vorbereitet werden. Dabei müssen die Daten in einem geeigneten Format, beispielsweise einer CSV-Datei oder einer Datenbank, organisiert werden und es muss sichergestellt werden, dass die Daten für das zu lösende Problem relevant sind.
Schritt 2: Datenvorverarbeitung
Die Vorverarbeitung von Daten ist ein entscheidender Schritt im maschinellen Lernprozess. Sie umfasst die Bereinigung der Daten (Entfernen von Duplikaten, Korrigieren von Fehlern), den Umgang mit fehlenden Daten (entweder durch Entfernen oder Ausfüllen) und die Normalisierung der Daten (Skalieren der Daten auf ein Standardformat).
Durch die Vorverarbeitung wird die Qualität Ihrer Daten verbessert und sichergestellt, dass Ihr maschinelles Lernmodell sie richtig interpretieren kann. Dieser Schritt kann die Genauigkeit Ihres Modells erheblich verbessern. In unserem Kurs „ Vorverarbeitung für machine learning in Python“ erfahren Sie, wie Sie Ihre bereinigten Daten für die Modellierung vorbereiten.
Schritt 3: Das richtige Modell auswählen
Sobald die Daten vorbereitet sind, besteht der nächste Schritt darin, ein maschinelles Lernmodell auszuwählen. Es stehen viele Modelltypen zur Auswahl, darunter lineare Regression, Entscheidungsbäume und neuronale Netzwerke. Die Wahl des Modells hängt von der Art Ihrer Daten und dem Problem ab, das Sie lösen möchten.
Zu den Faktoren, die bei der Auswahl eines Modells berücksichtigt werden müssen, gehören die Größe und Art Ihrer Daten, die Komplexität des Problems und die verfügbaren Rechenressourcen. Weitere Informationen zu den verschiedenen Modellen des maschinellen Lernens finden Sie in einem separaten Artikel.
Schritt 4: Trainieren des Modells
Nachdem Sie ein Modell ausgewählt haben, besteht der nächste Schritt darin, es mit den vorbereiteten Daten zu trainieren. Beim Training werden die Daten in das Modell eingespeist und es kann seine internen Parameter anpassen, um die Ausgabe besser vorhersagen zu können.
Während des Trainings ist es wichtig, Überanpassung (bei der das Modell mit den Trainingsdaten gut, aber mit neuen Daten schlecht abschneidet) und Unteranpassung (bei der das Modell sowohl mit den Trainingsdaten als auch mit neuen Daten schlecht abschneidet) zu vermeiden. Weitere Informationen zum gesamten maschinellen Lernprozess finden Sie in unserem Skill Track „Grundlagen des maschinellen Lernens mit Python “, in dem die wesentlichen Konzepte und ihre Anwendung erläutert werden.
Schritt 5: Auswerten des Modells
Sobald das Modell trainiert ist, ist es wichtig, seine Leistung zu bewerten, bevor es bereitgestellt wird. Dazu muss das Modell mit neuen Daten getestet werden, die es während des Trainings nicht gesehen hat.
Zu den gängigen Kennzahlen zur Bewertung der Leistung eines Modells gehören Genauigkeit (bei Klassifizierungsproblemen), Präzision und Trefferquote (bei binären Klassifizierungsproblemen) sowie mittlerer quadrierter Fehler (bei Regressionsproblemen). Wir behandeln diesen Bewertungsprozess ausführlicher in unserem Webinar „Responsible AI“ .
Schritt 6: Hyperparameter-Tuning und -Optimierung
Nach der Auswertung des Modells müssen Sie möglicherweise dessen Hyperparameter anpassen, um seine Leistung zu verbessern. Dieser Vorgang wird als Parametertuning oder Hyperparameteroptimierung bezeichnet.
Zu den Techniken zur Hyperparameter-Optimierung gehören die Rastersuche (bei der Sie unterschiedliche Parameterkombinationen ausprobieren) und die Kreuzvalidierung (bei der Sie Ihre Daten in Teilmengen aufteilen und Ihr Modell an jeder Teilmenge trainieren, um sicherzustellen, dass es bei unterschiedlichen Daten gute Leistung bringt).
Wir haben einen separaten Artikel zur Hyperparameteroptimierung in Modellen des maschinellen Lernens , der das Thema ausführlicher behandelt.
Schritt 7: Prognosen und Einsatz
Sobald das Modell trainiert und optimiert ist, kann es Vorhersagen auf der Grundlage neuer Daten treffen. Bei diesem Prozess werden neue Daten in das Modell eingespeist und die Ergebnisse des Modells werden zur Entscheidungsfindung oder für weitere Analysen verwendet.
Die Bereitstellung des Modells umfasst die Integration in eine Produktionsumgebung, in der es Echtzeitdaten verarbeiten und Erkenntnisse in Echtzeit liefern kann. Dieser Prozess wird häufig als MLOps bezeichnet. Weitere Informationen zu MLOps finden Sie in einem separaten Tutorial.
Arten des maschinellen Lernens
machine learning kann je nach Art des Lernsystems und der verfügbaren Daten grob in drei Typen eingeteilt werden: überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und bestärkendes Lernen. Lassen Sie uns jeden dieser Typen genauer betrachten:
Überwachtes Lernen
Überwachtes Lernen ist die häufigste Art des maschinellen Lernens. Bei diesem Ansatz wird das Modell anhand eines beschrifteten Datensatzes trainiert. Mit anderen Worten: Die Daten werden von einer Beschriftung begleitet, die das Modell vorherzusagen versucht. Dies kann alles sein, von einer Kategoriebeschriftung bis zu einer realwertigen Zahl.
Das Modell lernt während des Trainings eine Zuordnung zwischen der Eingabe (Merkmale) und der Ausgabe (Beschriftung). Nach dem Training kann das Modell die Ausgabe für neue, noch nicht gesehene Daten vorhersagen.
Gängige Beispiele für überwachte Lernalgorithmen sind lineare Regression für Regressionsprobleme und logistische Regression, Entscheidungsbäume und Support Vector Machines für Klassifizierungsprobleme. In der Praxis könnte dies wie ein Bilderkennungsprozess aussehen, bei dem ein überwachtes Modell in einem Datensatz von Bildern, in dem jedes Bild als „Katze“, „Hund“ usw. gekennzeichnet ist, neue Bilder genau erkennen und kategorisieren kann.
Unbeaufsichtigtes Lernen
Beim unüberwachten Lernen hingegen wird das Modell anhand eines unbeschrifteten Datensatzes trainiert. Das Modell muss selbst Muster und Beziehungen in den Daten finden.
Diese Art des Lernens wird häufig für Clustering und Dimensionsreduktion verwendet. Beim Clustering werden ähnliche Datenpunkte zusammengefasst, während bei der Dimensionsreduktion die Anzahl der betrachteten Zufallsvariablen durch die Ermittlung eines Satzes von Hauptvariablen reduziert wird.
Gängige Beispiele für Algorithmen für unüberwachtes Lernen sind K-Means für Clustering-Probleme und Hauptkomponentenanalyse (PCA) für Dimensionsreduktionsprobleme. In der Praxis wird unüberwachtes Lernen im Bereich Marketing häufig verwendet, um den Kundenstamm eines Unternehmens zu segmentieren. Durch die Untersuchung von Kaufmustern, demografischen Daten und anderen Informationen kann der Algorithmus Kunden in Segmente gruppieren, die ähnliche Verhaltensweisen aufweisen, ohne dass vordefinierte Bezeichnungen vorhanden sind.
Bestärkendes Lernen
Reinforcement Learning ist eine Art maschinellen Lernens, bei dem ein Agent lernt, Entscheidungen durch Interaktion mit seiner Umgebung zu treffen. Der Agent wird für seine Aktionen belohnt oder bestraft (mit Punkten) und sein Ziel ist es, die Gesamtbelohnung zu maximieren.
Im Gegensatz zum überwachten und unüberwachten Lernen eignet sich das bestärkende Lernen besonders für Probleme, bei denen die Daten sequenziell sind und die in jedem Schritt getroffene Entscheidung zukünftige Ergebnisse beeinflussen kann.
Gängige Beispiele für bestärkendes Lernen sind Spiele, Robotik, Ressourcenverwaltung und viele mehr.
Die Auswirkungen des maschinellen Lernens verstehen
machine learning hat in vielen Branchen einen transformativen Einfluss gehabt, traditionelle Prozesse revolutioniert und den Weg für Innovationen geebnet. Lassen Sie uns einige dieser Auswirkungen untersuchen:
„ machine learning ist die umwälzendste Technologie unserer Zeit. Sie wird jede einzelne Branche verändern. “
– Satya Nadella, CEO bei Microsoft
Gesundheitspflege
Im Gesundheitswesen wird machine learning eingesetzt, um Krankheitsausbrüche vorherzusagen, Behandlungspläne für Patienten zu personalisieren und die Genauigkeit medizinischer Bildgebung zu verbessern. So arbeitet beispielsweise Googles DeepMind Health mit Ärzten an der Entwicklung von Modellen für machine learning, um Krankheiten früher zu erkennen und die Patientenversorgung zu verbessern.
Finanzen
Auch der Finanzsektor hat stark vom maschinellen Lernen profitiert. Es wird für Kredit-Scoring, algorithmischen Handel und Betrugserkennung eingesetzt. Einer kürzlich durchgeführten Umfrage zufolge gaben 56 % der Führungskräfte weltweit an, dass künstliche Intelligenz (KI) und machine learning in Compliance-Programmen zur Bekämpfung von Finanzkriminalität implementiert wurden.
Transport
machine learning ist das Herzstück der Revolution der selbstfahrenden Autos. Unternehmen wie Tesla und Waymo nutzen Algorithmen des maschinellen Lernens, um Sensordaten in Echtzeit zu interpretieren, sodass ihre Fahrzeuge Objekte erkennen, Entscheidungen treffen und autonom durch die Straßen navigieren können. Ebenso hat die schwedische Verkehrsbehörde vor kurzem begonnen, mit Spezialisten für Computervision und machine learning zusammenzuarbeiten, um das Straßeninfrastrukturmanagement des Landes zu optimieren.
Einige Anwendungen des maschinellen Lernens
Anwendungen für machine learning sind überall um uns herum und arbeiten oft hinter den Kulissen, um unser tägliches Leben zu verbessern. Hier sind einige Beispiele aus der Praxis:
Empfehlungssysteme
Empfehlungssysteme sind eine der sichtbarsten Anwendungen des maschinellen Lernens. Unternehmen wie Netflix und Amazon nutzen machine learning, um Ihr bisheriges Verhalten zu analysieren und Ihnen Produkte oder Filme zu empfehlen, die Ihnen gefallen könnten. Lernen Sie in unserem Onlinekurs, wie Sie eine Empfehlungsmaschine in Python erstellen .
Sprachassistenten
Sprachassistenten wie Siri, Alexa und Google Assistant nutzen machine learning, um Ihre Sprachbefehle zu verstehen und relevante Antworten zu geben. Sie lernen kontinuierlich aus Ihren Interaktionen, um ihre Leistung zu verbessern.
Entdeckung eines Betruges
Banken und Kreditkartenunternehmen nutzen machine learning, um betrügerische Transaktionen zu erkennen. Durch die Analyse von Mustern normalen und abnormalen Verhaltens können sie verdächtige Aktivitäten in Echtzeit erkennen. Wir haben einen Kurs zur Betrugserkennung in Python , der das Konzept genauer untersucht.
Sozialen Medien
Social-Media-Plattformen nutzen machine learning für eine Vielzahl von Aufgaben, von der Personalisierung Ihres Feeds bis zum Herausfiltern unangemessener Inhalte.
Werkzeuge für machine learning
In der Welt des maschinellen Lernens ist es genauso wichtig, die richtigen Tools zu haben, wie die Konzepte zu verstehen. Diese Tools, zu denen Programmiersprachen und Bibliotheken gehören, stellen die Bausteine für die Implementierung und Bereitstellung von Algorithmen für machine learning dar. Sehen wir uns einige der beliebtesten Tools für machine learning an:
Python für machine learning
Python ist aufgrund seiner Einfachheit und Lesbarkeit eine beliebte Sprache für machine learning und damit eine gute Wahl für Anfänger. Es verfügt außerdem über ein starkes Ökosystem von Bibliotheken, die auf machine learning zugeschnitten sind.
Bibliotheken wie NumPy und Pandas werden zur Datenmanipulation und -analyse verwendet, während Matplotlib zur Datenvisualisierung verwendet wird. Scikit-learn bietet eine breite Palette an Algorithmen für machine learning und TensorFlow und PyTorch werden zum Erstellen und Trainieren neuronaler Netzwerke verwendet.
Ressourcen für den Einstieg
- Grundlagen des maschinellen Lernens mit Python Skill Track
- Machine Learning-Wissenschaftler mit Python-Karriereweg
- Einführung in machine learning im Python-Tutorial
R für machine learning
R ist eine weitere Sprache, die im maschinellen Lernen, insbesondere für statistische Analysen, weit verbreitet ist. Sie verfügt über ein umfangreiches Ökosystem an Paketen, die die Implementierung von Algorithmen für machine learning erleichtern.
Pakete wie caret, mlr und randomForest bieten eine Vielzahl von Algorithmen für machine learning, von Regression und Klassifizierung bis hin zu Clustering und Dimensionsreduzierung.
Ressourcen für den Einstieg
- Grundlagen des maschinellen Lernens im R-Skill Track
- Machine Learning-Wissenschaftler mit R-Karriereweg
- Machine Learning in R für Anfänger Tutorial
TensorFlow
TensorFlow ist eine leistungsstarke Open-Source-Bibliothek für numerische Berechnungen, die sich besonders gut für machine learning im großen Maßstab eignet. Sie wurde vom Google Brain-Team entwickelt und unterstützt sowohl CPUs als auch GPUs.
Mit TensorFlow können Sie komplexe neuronale Netzwerke erstellen und trainieren, weshalb es eine beliebte Wahl für Deep-Learning-Anwendungen ist.
Ressourcen für den Einstieg
- Einführung in TensorFlow im Python-Kurs
- TensorFlow-Tutorial für Anfänger
- Python Convolutional Neural Networks (CNN) mit TensorFlow-Tutorial
Scikit-lernen
Scikit-learn ist eine Python-Bibliothek, die eine breite Palette von Algorithmen für machine learning sowohl für überwachtes als auch für unüberwachtes Lernen bietet. Sie ist bekannt für ihre klare API und ausführliche Dokumentation.
Scikit-learn wird häufig für Data Mining und Datenanalyse verwendet und lässt sich gut in andere Python-Bibliotheken wie NumPy und Pandas integrieren.
Ressourcen für den Einstieg
- machine learning mit Scikit-Learn-Kurs | DataCamp
- Überwachtes Lernen mit scikit-learn Kurs | DataCamp
- machine learning mit Python: Scikit-Learn-Tutorial
- Scikit-Learn-Spickzettel: machine learning mit Python
Keras
Keras ist eine hochrangige API für neuronale Netzwerke, die in Python geschrieben ist und auf TensorFlow, CNTK oder Theano ausgeführt werden kann. Es wurde mit dem Fokus entwickelt, schnelle Experimente zu ermöglichen.
Keras bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche zum Erstellen und Trainieren neuronaler Netzwerke und ist daher eine hervorragende Wahl für Anfänger im Deep Learning.
Ressourcen für den Einstieg
- Einführung in Deep Learning mit Keras-Kurs
- Kurs „Fortgeschrittenes Deep Learning mit Keras“
- Keras-Tutorial: Deep Learning in Python
- Keras-Spickzettel: Neuronale Netzwerke in Python
PyTorch
PyTorch ist eine Open-Source-Bibliothek für machine learning, die auf der Torch-Bibliothek basiert. Sie ist für ihre Flexibilität und Effizienz bekannt und daher bei Forschern beliebt.
PyTorch unterstützt eine breite Palette von Anwendungen, von Computer Vision bis hin zur Verarbeitung natürlicher Sprache. Eines seiner Hauptmerkmale ist der dynamische Berechnungsgraph, der flexible und optimierte Berechnungen ermöglicht.
Ressourcen für den Einstieg
- Einführung in Deep Learning im PyTorch-Kurs
- Deep Learning mit PyTorch-Kurs
- PyTorch-Tutorial: Erstellen eines einfachen neuronalen Netzwerks von Grund auf
- PyTorch 2.0: Enthüllung der neuesten Updates und Erkenntnisse mit Codebeispielen
Die Top-Karrieren im Bereich machine learning im Jahr 2023
machine learning hat eine breite Palette an Karrieremöglichkeiten eröffnet. Von der Datenwissenschaft bis zum KI-Engineering sind Fachkräfte mit Kenntnissen im maschinellen Lernen sehr gefragt. Lassen Sie uns einige dieser Karrierewege erkunden:
Datenwissenschaftler
Ein Datenwissenschaftler verwendet wissenschaftliche Methoden, Prozesse, Algorithmen und Systeme, um Wissen und Erkenntnisse aus strukturierten und unstrukturierten Daten zu gewinnen. machine learning ist ein wichtiges Werkzeug im Arsenal eines Datenwissenschaftlers, das es ihm ermöglicht, Vorhersagen zu treffen und Muster in Daten zu erkennen.
Schlüsselfertigkeiten:
- statistische Analyse
- Programmierung (Python, R)
- machine learning
- Datenvisualisierung
- Probleme lösen
Wichtige Werkzeuge:
- Python
- R
- SQL
- Hadoop
- Funke
- Tableau
Ingenieur für machine learning
Ein Machine-Learning-Ingenieur entwirft und implementiert Machine-Learning-Systeme. Er führt Machine-Learning-Experimente mit Programmiersprachen wie Python und R durch, arbeitet mit Datensätzen und wendet Machine-Learning-Algorithmen und -Bibliotheken an.
Schlüsselfertigkeiten:
- Programmierung (Python, Java, R)
- Algorithmen für machine learning
- Statistiken
- System-Design
Wichtige Werkzeuge:
- Python
- TensorFlow
- Scikit-lernen
- PyTorch
- Keras
Forschungswissenschaftler
Ein Forscher im Bereich machine learning führt Forschungsarbeiten durch, um das Feld des maschinellen Lernens voranzubringen. Sie arbeiten sowohl im akademischen als auch im industriellen Umfeld und entwickeln neue Algorithmen und Techniken.
Schlüsselfertigkeiten:
- Tiefes Verständnis von Algorithmen des maschinellen Lernens
- Programmierung (Python, R)
- Forschungsmethodik
- Starke mathematische Fähigkeiten
Wichtige Werkzeuge:
- Python
- R
- TensorFlow
- PyTorch
- MATLAB
Karriere | Schlüsselfertigkeiten | Wichtige Werkzeuge |
Datenwissenschaftler | Statistische Analyse, Programmierung (Python, R), machine learning, Datenvisualisierung, Problemlösung | Python, R, SQL, Hadoop, Spark, Tableau |
Ingenieur für machine learning | Programmierung (Python, Java, R), Algorithmen für machine learning, Statistik, Systemdesign | Python, TensorFlow, Scikit-learn, PyTorch, Keras |
Forschungswissenschaftler | Tiefes Verständnis von Algorithmen des maschinellen Lernens, Programmierung (Python, R), Forschungsmethodik, ausgeprägte mathematische Fähigkeiten | Python, R, TensorFlow, PyTorch, MATLAB |
Erste Schritte mit maschinellem Lernen
Der Einstieg in das maschinelle Lernen kann entmutigend sein, aber mit der richtigen Herangehensweise und den richtigen Ressourcen kann jeder dieses spannende Feld erlernen. Hier sind einige Schritte für den Einstieg:
Verstehen Sie die Grundlagen
Bevor Sie sich in das maschinelle Lernen vertiefen, ist es wichtig, über solide Grundlagen in Mathematik (insbesondere Statistik und linearer Algebra) und Programmierung zu verfügen (Python ist aufgrund seiner Einfachheit und der Verfügbarkeit von Bibliotheken für machine learning eine beliebte Wahl).
Es gibt viele Ressourcen, um diese Grundlagen zu erlernen. Online-Plattformen wie Khan Academy und Coursera bieten Kurse in Mathematik und Programmierung an. Bücher wie „Think Stats“ und „Python Crash Course“ sind ebenfalls gute Ausgangspunkte.
Wählen Sie die richtigen Werkzeuge
Die Wahl der richtigen Tools ist beim maschinellen Lernen von entscheidender Bedeutung. Python ist neben Bibliotheken wie NumPy, Pandas und Scikit-learn aufgrund seiner Einfachheit und Vielseitigkeit eine beliebte Wahl.
Um mit diesen Tools zu beginnen, können Sie Online-Tutorials durchgehen oder Kurse auf Plattformen wie DataCamp belegen. Unser Kurs „Grundlagen des maschinellen Lernens“ ist der ideale Einstieg.
Lernen Sie Algorithmen des maschinellen Lernens
Sobald Sie mit den Grundlagen vertraut sind, können Sie mit dem Erlernen von Algorithmen für machine learning beginnen. Beginnen Sie mit einfachen Algorithmen wie linearer Regression und Entscheidungsbäumen, bevor Sie zu komplexeren Algorithmen wie neuronalen Netzwerken übergehen.
Arbeite an Projekten
Die Arbeit an Projekten ist eine großartige Möglichkeit, praktische Erfahrungen zu sammeln und das Gelernte zu festigen. Beginnen Sie mit einfachen Projekten wie der Vorhersage von Immobilienpreisen oder der Klassifizierung von Irisarten und gehen Sie nach und nach komplexere Projekte an. Wir haben einen Artikel mit 25 Machine-Learning-Projekten für alle Niveaus , der Ihnen dabei helfen kann, etwas Passendes zu finden.
Auf dem Laufenden bleiben
machine learning ist ein sich rasch entwickelndes Feld, daher ist es wichtig, über die neuesten Entwicklungen auf dem Laufenden zu bleiben. Das Verfolgen relevanter Blogs, die Teilnahme an Konferenzen und die Teilnahme an Online-Communitys können Ihnen dabei helfen, auf dem Laufenden zu bleiben. Der DataFramed-Podcast und unsere Webinare und Live-Schulungen sind eine großartige Möglichkeit, über aktuelle Themen in der Branche auf dem Laufenden zu bleiben pycharm.
Abschließende Gedanken
Vom Gesundheitswesen und Finanzwesen bis hin zu Transport und Unterhaltung treiben Algorithmen des maschinellen Lernens Innovation und Effizienz in verschiedenen Sektoren voran. Wie wir gesehen haben, erfordert der Einstieg in das maschinelle Lernen solide Grundlagen in Mathematik und Programmierung, ein gutes Verständnis von Algorithmen des maschinellen Lernens und praktische Erfahrung in der Arbeit an Projekten.
Egal, ob Sie Datenwissenschaftler, Ingenieur für machine learning, KI-Spezialist oder Forscher werden möchten, im Bereich des maschinellen Lernens gibt es eine Fülle von Möglichkeiten. Mit den richtigen Tools und Ressourcen kann jeder machine learning erlernen und zu diesem spannenden Bereich beitragen.
Denken Sie daran, dass das Erlernen von maschinellem Lernen eine Reise ist. Es ist ein Bereich, der sich ständig weiterentwickelt, daher ist es wichtig, über die neuesten Entwicklungen auf dem Laufenden zu bleiben. Verfolgen Sie relevante Blogs, besuchen Sie Konferenzen und beteiligen Sie sich an Online-Communitys, um weiter zu lernen und sich weiterzuentwickeln.
machine learning ist nicht nur ein Schlagwort – es ist ein leistungsstarkes Tool, das unsere Lebens- und Arbeitsweise verändert. Wenn Sie verstehen, was machine learning ist, wie es funktioniert und wie Sie damit beginnen, machen Sie den ersten Schritt in eine Zukunft, in der Sie die Leistungsfähigkeit des maschinellen Lernens nutzen können, um komplexe Probleme zu lösen und echte Wirkung zu erzielen.
Häufig gestellte Fragen zum maschinellen Lernen
Was ist machine learning?
Ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der Algorithmen bereitstellt, mit denen Maschinen Muster aus historischen Daten lernen können, um dann ohne explizite Programmierung Vorhersagen auf der Grundlage unbekannter Daten treffen zu können.
Was ist der Unterschied zwischen KI und maschinellem Lernen?
machine learning ist ein Teilgebiet der KI. Während es bei der KI darum geht, Maschinen dazu zu bringen, menschliche kognitive Fähigkeiten und Handlungen ohne menschliches Zutun zu simulieren, geht es beim maschinellen Lernen darum, Maschinen Muster aus den verfügbaren Daten lernen zu lassen, damit sie dann Vorhersagen auf der Grundlage unbekannter Daten treffen können.
Was ist der Unterschied zwischen maschinellem Lernen und Deep Learning?
Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das sich mit Algorithmen beschäftigt, die auf mehrschichtigen künstlichen neuronalen Netzwerken basieren. Im Gegensatz zu herkömmlichen Algorithmen des maschinellen Lernens sind Deep-Learning-Algorithmen weniger linear, komplexer und hierarchischer, können aus enormen Datenmengen lernen und hochpräzise Ergebnisse liefern.
Kann ich machine learning online lernen?
Auf jeden Fall! Erwägen Sie die umfassenden Online-Karriereprogramme „Machine Learning Scientist mit Python“ und „Machine Learning Scientist mit R“ bei DataCamp, wo Sie anhand realer Daten lernen und üben und alle erforderlichen Fähigkeiten erwerben, um Ihren ersten Job im Bereich machine learning zu ergattern.
Muss ich studieren, um Maschinenlerningenieur zu werden?
Nein, das müssen Sie nicht. Was einen potenziellen Arbeitgeber wirklich interessiert, ist nicht Ihr Universitätsabschluss im Bereich machine learning, sondern Ihre tatsächlichen Fähigkeiten und relevanten Kenntnisse, die Sie in Ihrem Portfolio von Projekten mit realen Daten unter Beweis stellen.
Warum ist Python die bevorzugte Sprache im maschinellen Lernen?
Python erfreut sich zunehmender Beliebtheit, da es eine intuitive Syntax, niedrige Einstiegshürden und eine riesige unterstützende Community aufweist und die beste Auswahl an gut dokumentierten, umfassenden und aktuellen spezialisierten Bibliotheken für machine learning bietet, die sich problemlos in jedes Projekt für machine learning integrieren lassen.
Was ist ein Modell für machine learning?
Ein Ausdruck eines Algorithmus, der anhand der Daten trainiert wurde, um Muster zu finden oder Vorhersagen zu treffen.
Wie kann ich Maschinenlerningenieur werden?
Um ein Machine Learning Engineer zu werden , müssen Sie sich solide Grundlagen in Mathematik und Programmierung aneignen, Erfahrung mit Algorithmen und Frameworks für machine learning sammeln und kontinuierlich lernen und sich an das sich entwickelnde Feld anpassen, indem Sie an Projekten teilnehmen und sich über die neuesten Fortschritte auf dem Laufenden halten. Eine Karriere im Bereich machine learning ist sowohl anspruchsvoll als auch herausfordernd, bietet aber auch viel Belohnung, einschließlich eines hohen Gehaltspotenzials.
Wie bereite ich mich auf ein Vorstellungsgespräch zum Thema machine learning vor?
Um sich auf ein Vorstellungsgespräch zum Thema machine learning vorzubereiten, sollten Sie sich mit den grundlegenden Konzepten der Statistik, der linearen Algebra und den Algorithmen des maschinellen Lernens vertraut machen, das Codieren und Implementieren von Modellen des maschinellen Lernens üben und darauf vorbereitet sein, Ihre bisherigen Projekte und Problemlösungsansätze im Detail zu besprechen. Machen Sie sich außerdem mit den üblichen Fragen in Vorstellungsgesprächen zum Thema machine learning vertraut und üben Sie, diese präzise und effektiv zu beantworten.