Karriereweg im Bereich maschinelles Lernen: Wie man eine Karriere im Bereich ML & KI macht

"Was wir wollen, ist eine Maschine, die aus Erfahrung lernen kann."

Alan Turing machte diese Aussage 1947 in einem Vortrag, den er an der London Mathematical Society hielt. Das war die Geburt des maschinellen Lernens.

Fast ein Jahrzehnt später ist Machine Learning zu einer der begehrtesten Berufswahlen geworden. Laut Indeed war 'Machine Learning Engineer' der beste Job des Jahres 2019 mit einem Wachstum von 344 % und einem durchschnittlichen Jahresgehalt von 146.085 US-Dollar.

Im Zeitraum zwischen 2018 und 2024 wird erwartet, dass der weltweite Markt für maschinelles Lernen mit einer jährlicher Wachstumsrate von 42,08 % wächst. Die Art und Weise, wie Menschen mit Maschinen, Technologie und Daten interagieren, wurde durch maschinelles Lernen (ML) revolutioniert. Was einst nur ein kleiner Teil der Wirtschaft war, ist heute Milliarden Dollar wert. Maschinelles Lernen ist für Unternehmen entscheidend geworden, da es ihnen hilft, Kundenverhalten und Betriebsmuster zu verstehen und die Entwicklung brandneuer Produkte zu unterstützen. Facebook, Google und Uber sind nur einige der bekanntesten Beispiele moderner Giganten der Branche, die maschinelles Lernen zu einem integralen Bestandteil ihrer Geschäftsmodelle gemacht haben. Zahlreiche Unternehmen nutzen heute maschinelles Lernen als wichtigen Differenzierungsfaktor auf dem Markt. Es ist also keine Überraschung, dass Unternehmen aktiv nach mehr Fachleuten im Bereich maschinelles Lernen suchen.

Interessante Fakten über maschinelles Lernen

• Mit seinem maschinellen Lernsystem für Personalisierung und Inhaltsempfehlungen konnte Netflix 1 Milliarde Dollar sparen.
• Maschinelles Lernen erreicht eine Erfolgsquote von 62 % bei der Vorhersage von Spitzen und Tiefen am Aktienmarkt.
• Die Fehlerquote sank um 60 %, wenn GNMT, eine von Machine Learning gesteuerte Übersetzungsmethode, statt von Google Translate verwendet wurde.
• 91 % der Marktführer investieren inzwischen in KI.
• Bis zu 44 % der Unternehmen, die KI implementiert haben, haben dadurch Kosteneinsparungen erzielt.
• Die Anzahl der auf LinkedIn ausgeschriebenen Stellen im Bereich Data Science ist um 650 % gestiegen.

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Welche verschiedenen Arten von maschinellem Lernen gibt es?

Die Methode, mit der ein Algorithmus gelehrt wird, um die Präzision seiner Vorhersagen zu verbessern, wird häufig als Klassifikationsschema für klassisches maschinelles Lernen verwendet. Lernen kann auf verschiedene Arten erfolgen, von denen die grundlegendsten überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen, halbüberwachtes Lernen und Verstärkungslernen sind. Die Art von Daten, die Wissenschaftler, die mit Daten arbeiten, vorhersagen wollen, bestimmt den Algorithmus, den sie verwenden, um diese Vorhersage zu treffen.

Beaufsichtigtes Lernen:

Während des Prozesses des überwachten Lernens liefern Data Scientists Algorithmen beschriftete Trainingsdaten und beschreiben die Variablen, die der Algorithmus auf Korrelationen bewerten soll. Die Eingaben und Ausgaben des Algorithmus sind beide in der Beschreibung dargelegt. Im Folgenden sind einige Anwendungen aufgeführt, die von überwachten Lernalgorithmen profitieren:

• Ensembling: Kombination der Vorhersagen mehrerer Machine-Learning-Modelle, um genaue Vorhersagen zu erstellen.
• Binärklassifikation: Die Unterteilung von Daten in zwei Kategorien.
• Multi-Klassen-Klassifikation: Die Wahl zwischen mehr als zwei Arten von Antworten.
• Regressionsmodellierung: Vorhersage kontinuierlicher Werte.

Unbeaufsichtigtes Lernen: Diese Art von maschinellem Lernen tritt auf, wenn die Methoden zum Training des Modells auf Daten trainiert werden, die nicht gekennzeichnet sind. Die Datensätze werden durch den Algorithmus kombiniert, sodass wichtige Verbindungen gefunden werden können. Sowohl die Daten, aus denen Algorithmen lernen, als auch die Vorhersagen, die sie treffen, sind vorgegeben. Unüberwachte Lernalgorithmen eignen sich hervorragend für die folgenden Aufgaben:

• Clustering: Das Aufteilen des Datensatzes in Gruppen basierend auf Ähnlichkeit.
• Anomalieerkennung: Identifizierung ungewöhnlicher Datenpunkte in einem Datensatz.
• Dimensionsreduktion: Reduzierung der Anzahl der Variablen in einem Datensatz.
• Association Mining: Identifikation von Sets von Elementen in einem Datensatz, die häufig zusammen auftreten.

Halb-supervisionäres Lernen: Diese Methode des maschinellen Lernens kombiniert Elemente der überwachten und unüberwachten Lernmethoden. Data Scientists können einem Algorithmus vorwiegend gekennzeichnete Trainingsdaten liefern, aber das Modell darf die Daten eigenständig erforschen und sein Wissen über den Datensatz erstellen, unabhängig davon, was die Data Scientists ihm zufüttern. Einige Bereiche, in denen halbüberwachtes Lernen eingesetzt wird, sind:

• Maschinelle Übersetzung: Algorithmen lehren, Sprache basierend auf weniger als einem vollständigen Wörterbuch zu übersetzen.
• Beschriftungsdaten: Algorithmen, die auf kleinen Datensätzen trainiert sind, können automatisch lernen, Datenlabels auf größere Sets anzuwenden.
• Betrugserkennung: Betrugsfälle erkennen, wenn Sie nur wenige positive Beispiele haben.

Verstärkungslernen: Diese Technik wird häufig von Data Scientists genutzt, um einem Computer Anweisungen zu geben, wie man einen mehrstufigen Prozess erfolgreich abschließt, für den es festgelegte Kriterien gibt. Data Scientists bauen einen Algorithmus zusammen, um eine Aufgabe zu beenden, und geben dem Algorithmus entweder positive oder negative Hinweise, während er herausfindet, wie er die Aufgabe erledigen soll. Der Algorithmus bestimmt jedoch größtenteils selbst, welche Schritte auf dem Weg unternommen werden. Verstärkungslernen wird häufig in Bereichen wie Folgendes eingesetzt:

• Robotik: Roboter können mit dieser Technik Aufgaben erlernen.
• Ressourcenmanagement: Bei begrenzten Ressourcen und einem definierten Ziel kann Reinforcement Learning Unternehmen dabei helfen, die Ressourcenverteilung zu planen.
• Videospielspiel: Verstärkungslernen wurde eingesetzt, um Bots das Spielen mehrerer Videospiele beizubringen.

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Karrierewege für berufliches Wachstum im Bereich maschinelles Lernen

Da es Computern ermöglicht, eigenständig zu lernen und den Arbeitsaufwand für Menschen minimiert, hat maschinelles Lernen in letzter Zeit stark an Bedeutung gewonnen. Das liegt daran, dass es Maschinen hilft, besser zu arbeiten. Infolgedessen bietet das Feld des maschinellen Lernens eine große Vielfalt lukrativer und gefragter Beschäftigungsmöglichkeiten, wie zum Beispiel als Machine Learning Engineer, Data Scientist und NLP-Wissenschaftler, unter vielen anderen.

1. Machine-Learning-Ingenieur

Machine Learning Engineers sind auf maschinelles Lernen spezialisiert, das verschiedene Maschinelles Lernen mit Programmiersprachen wie Python, Java, Scala usw. zusammen mit den erforderlichen Machine-Learning-Bibliotheken durchführt. Wahrscheinlichkeit, Statistik, Datenmodellierung, maschinelle Lernalgorithmen, Systemdesign und eine Vielzahl weiterer Talente gehören zu den wichtigsten Themen, die dafür notwendig sind. Ein Machine-Learning-Ingenieur führt außerdem Datenanalysen durch, um eine Vielzahl von Machine-Learning-Algorithmen zu entwickeln, die unabhängig mit minimaler Aufsicht arbeiten können. Kurz gesagt: Der Machine Learning Engineer ist dafür verantwortlich, die notwendigen Ausgaben für Computer zu erzeugen.

2. Data Scientist

Der Job eines Data Scientists wurde in einem Artikel im Harvard Business Review als "Sexiest Job of the 21st Century" bezeichnet. Ein Data Scientist ist jemand, der riesige Datenmengen sammelt, analysiert und interpretiert, um sinnvolle Einblicke zu liefern, und ausgefeilte Analysetechnologien wie maschinelles Lernen und prädiktive Modellierung einsetzt. Danach nutzt die Geschäftsleitung diese Maßnahmen, um Urteile über das Geschäft des Unternehmens zu fällen. Vor diesem Hintergrund ist maschinelles Lernen eine sehr wertvolle Fähigkeit für einen Data Scientist, zusätzlich zu weiteren Fähigkeiten wie dem Verständnis statistischer Forschungsmethoden, Data Mining und Ähnlichem. Darüber hinaus muss ein Data Scientist mit mehreren Big-Data-Plattformen und -Tools vertraut sein, wie Hadoop, Pig, Hive und Spark, sowie mit vielen Programmiersprachen wie SQL, Python, Scala und Perl, unter anderen.

3. NLP-Wissenschaftler

Der Begriff "Natural Language Processing" (NLP) bezeichnet den Prozess, Computern das Verständnis von gesprochenen Sprachen wie Englisch und anderen Sprachen beizubringen. Das bedeutet, dass Computer eines Tages mit uns in unserer Muttersprache kommunizieren können. Ein NLP-Wissenschaftler ist im Wesentlichen jemand, der zur Entwicklung eines Systems beiträgt, das wiederkehrende Sprachmuster erkennen und auch gesprochene Wörter in andere Sprachen übersetzen kann. Damit ein Computer die gleichen Fähigkeiten wie ein Mensch erlangt, muss ein NLP-Wissenschaftler neben maschinellem Lernen auch in Syntax, Rechtschreibung und Grammatik mindestens einer Sprache beherrscht sein.

4. Business Intelligence Entwickler

Ein Business Intelligence Developer ist verantwortlich für die Erhebung, Analyse und Interpretation großer Datenmengen sowie für die Erstellung umsetzbarer Erkenntnisse, die von Unternehmensleitern bei Geschäftsentscheidungen genutzt werden können. Diese Aufgaben werden durch den Einsatz von Datenanalyse und maschinellem Lernen erledigt. Um diese Aufgabe effektiv zu erfüllen, muss ein Business-Intelligence-Entwickler mit relationalen und multidimensionalen Datenbanken vertraut sein, zusätzlich zu Programmiersprachen wie SQL, Python, Scala und Perl, unter anderem. Darüber hinaus wäre die Vertrautheit mit verschiedenen Business-Analytics-Technologien wie Power BI äußerst vorteilhaft.

5. Menschzentrierter Designer für maschinelles Lernen

Menschzentriertes maschinelles Lernen bezeichnet jene maschinellen Lernalgorithmen, die sich auf Menschen konzentrieren. Ein Beispiel dafür wären Streaming-Dienste wie Netflix, die ihren Nutzern eine Auswahl an Filmen anbieten, die sich nach den Interessen der Zuschauer anschauen, um ein "intelligenteres" Seherlebnis zu bieten. Dies legt nahe, dass ein menschenzentrierter Machine-Learning-Designer für die Entwicklung verschiedener Systeme verantwortlich ist, die in Kombination mit Informationsverarbeitung und Mustererkennung in der Lage sind, menschenzentriertes maschinelles Lernen durchzuführen. Dies ermöglicht es der Maschine, die Präferenzen einzelner Personen zu "lernen", ohne komplexe Algorithmen zu benötigen, die jede mögliche Nutzersituation manuell berücksichtigen. Dadurch entfällt die Notwendigkeit, dass die Maschine sich die Vorlieben bestimmter Menschen "merken" muss.

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Welche Zertifizierungen braucht ein guter Machine-Learning-Profi?

Jetzt, da Sie alle Informationen über maschinelles Lernen als Karriere haben, ist es an der Zeit, Ihre Fähigkeiten und Lebensläufe mit einigen Zertifizierungskursen zu verbessern. Diese bringen Ihnen nicht nur die Feinheiten Ihres gewählten Bereichs bei, sondern machen Sie auch für Personalvermittler deutlich attraktiver. Es kann einschüchternd sein, Bewertungen und Prüfungen durchzuführen, aber Plattformen wie Readynez sind hier, um Ihnen zu helfen. Wir haben Readynez aufgebaut, um die Informationslücke durch unsere verschiedenen Zertifizierungskurse zu schließen. Jeder Kurs ist darauf ausgelegt, Ihnen zu helfen, Ihre Prüfungen mit Bravour zu bestehen und gleichzeitig Ihr Wissen zu erweitern. Hier sind einige Machine-Learning-Kurse, die eine große Bereicherung für deine Karriere wären.

1) Maschinelle Lernpipeline auf AWS

Der AWS Certified Machine Learning Kurs richtet sich an Personen, die eine Entwicklungs- oder Data-Science-Rolle übernehmen. Das erfolgreiche Bestehen der Prüfung bestätigt die Fähigkeit eines Kandidaten, maschinelle Lernlösungen (ML) für bestimmte Geschäftsprobleme zu entwerfen, umzusetzen, einzusetzen und zu warten.

2) Microsoft Certified Azure Data Scientist (DP-100)

Im Microsoft Azure Certified Data Scientist-Kurs lernen Sie, wie man maschinelle Lernlösungen im Cloud-Maßstab mit Azure Machine Learning betreibt. Dieser Kurs lehrt Sie, Ihr bestehendes Wissen über Python und maschinelles Lernen zu nutzen, um Datenaufnahme und -vorbereitung, Modelltraining und -bereitstellung sowie die Überwachung von Machine-Learning-Lösungen in Microsoft Azure zu verwalten.

3) Microsoft MCSA: Maschinelles Lernen

Der Hauptzweck des Microsoft MSCA-Kurses ist es, den Studierenden die Möglichkeit zu geben, Microsoft R Server zu nutzen, um eine Analyse großer Datensätze zu erstellen und durchzuführen und zu zeigen, wie man diesen in Big Data-Umgebungen wie einem Hadoop- oder Spark-Cluster oder einer SQL-Server-Datenbank einsetzt.

4) Cloud Data Science mit Azure Machine Learning durchführen

Der Hauptzweck des Kurses Cloud Data Science mit Azure Machine Learning ist es, Ihnen die Möglichkeit zu geben, Daten mithilfe von Azure Machine Learning zu analysieren und darzustellen sowie eine Einführung in die Nutzung von Machine Learning mit Big-Data-Tools wie HDInsight und R Services zu bieten.

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Abschließend

Maschinelles Lernen ist ein wesentlicher Bestandteil der künstlichen Intelligenz; Es trainiert sich buchstäblich selbst, sodass Geschäftsprozesse und Unternehmen insgesamt intelligenter werden können. Statistiken und Zahlen haben deutlich gemacht, dass maschinelles Lernen die Welt transformiert, um eine bessere Zukunft zu schaffen. Und die Nachfrage nach ML wird in naher Zukunft nicht verschwinden. Die Wahl von maschinellem Lernen als Karriereweg wird Ihnen mit Sicherheit großen Erfolg bringen.

Wenn Sie Ihre Karriere im Bereich maschinelles Lernen mit einem Zertifizierungskurs in ML und KI beginnen möchten, nehmen Sie Kontakt mit uns auf! Wir stehen gerne zum Gespräch zur Verfügung und können es kaum erwarten, von Ihnen zu hören!