Ehrliche Ratschläge für Machine Learning-Anfänger

Mein Ehrlicher Rat für aspirierende Maschinelles-Lernen-Ingenieure Ich verstehe es. Es ist ein großartiger Job, mit spannender Arbeit, guter Bezahlung und insgesamt ist es sehr cool, Maschinelles-Lernen-Ingenieur zu sein. Allerdings ist der Weg dorthin kein Spaziergang. In diesem Artikel möchte ich mein ungefiltertes und ehrliches Feedback geben, um den Bedingungen und Anforderungen gerecht zu werden, die man als Maschinelles-Lernen-Ingenieur erfüllen muss. Durchsetzungskraft ist entscheidend. Wenn du es ernst meinst, musst du mindestens zehn Stunden pro Woche im Studium investieren, darüber hinausgehend von deinen täglichen Verpflichtungen. Auch wenn ich Vollzeit arbeite, YouTube-Videos erstelle, fünfmal pro Woche trainiere und Coaching-Kunden betreue, lerne ich ständig neue Dinge im Bereich Maschinelles Lernen. Es kommt auf deine Prioritäten an. Meine Karrierebewegungen beruhen größtenteils auf kontinuierlichem Lernen und Dokumentation. Ich habe über 150 technische Artikel auf Medium geschrieben, um dies zu verdeutlichen. Vergleiche diesen Beruf mit anderen anspruchsvollen Professionen wie Anwälte, Ärzte oder Wirtschaftsprüfer. Diese Bereiche verlangen Jahre des Studiums und der Praxis. Ähnliches gilt für Maschinelles Lernen, obwohl es aufgrund seiner relativen Neuheit oft unterschätzt wird. Selbst mit idealer Vorbildung wird es dir wahrscheinlich zwei Jahre dauern, um bei einem Top-Unternehmen vollständig qualifiziert zu sein. Verlasse dich nicht auf Online-Zertifikate allein. Sie helfen zwar, den Inhalt zu verstehen, sind aber selten ausreichend, um heute in einer der bestbezahlten Tech-Rollen angestellt zu werden. Ich rate daher, mit einer Karriere als Datenanalytiker oder Softwareentwickler zu beginnen und dann den Schritt zu Maschinelles-Lernen-Ingenieur zu machen, da es sich um keine Einsteigerrolle handelt. Akzeptiere, dass es Zeit und Mühe kostet. Es ist befreiend, zu wissen, dass es mehrere Jahre dauern wird, bis du bereit bist. Nutze diese Zeit, um tiefgründig zu lernen und dein Wissen über die Jahre hinweg zu bilden. Ich verspreche, wenn der richtige Zeitpunkt kommt, wirst du für die Rolle eines Maschinelles-Lernens-Ingenieurs bereit sein. Höre auf, nach KI zu jagen. Eine wichtige Einsicht ist, dass Maschinelles-Lernen-Ingenieur nicht das Gleiche wie KI-Ingenieur ist. Als Maschinelles-Lernen-Ingenieur erwartet man, dass du ein tiefes Verständnis für Modelle/Algorithmen und eine feste Grundlage der statistischen Lerntheorie und der grundlegenden Mathematik hast. Dazu gehören Kernalgorithmien wie Lineare Regression, Entscheidungsbäume, Random Forest, k-means Clustering, PCA und Gradientenabstieg. Viele Kandidaten behaupten, diese Algorithmen zu kennen, können aber nicht einmal Gradientenabstieg von Grund auf mit Hilfe der Analysis erklären. Deine ersten Jahre sollten darin bestehen, die Grundlagen gründlich zu meistern. Das bedeutet, dass du dir Zeit nimmst, um klassisches überwachtes Lernen zu verstehen. Deine Aufgabe wird häufig weniger darin bestehen, exotische Modelle zu erstellen, sondern vielmehr bestehende, gut verstandene Algorithmen auf spezifische Probleme abzustimmen. Es ist wirklich schwer. Der Beruf verlangt Expertise in verschiedenen Disziplinen, einschließlich Mathematik, Statistik und Programmierung, sowie reale Erfahrung als Softwareentwickler oder Datenanalytiker. Selbst mit einer perfekten Hintergrundqualifikation wie einem Master oder Doktor in MINT-Fächern ist der Weg lang und schwierig. Für Nicht-Traditionelle ist es noch härter, aber nicht unmöglich. Du musst entscheiden, ob die Herausforderung es für dich wert ist. Jeder kann ein Maschinelles-Lernen-Ingenieur werden, aber das bedeutet nicht, dass jeder es tun sollte oder will. Es erfordert eine nachhaltige Anstrengung von mindestens einigen Jahren. Sei ehrlich zu dir selbst, ob du bereit bist, 2-3 Jahre (meist sogar 4-5 Jahre) aufzuwenden, um in den Bereich einzusteigen. Für mich war dieser Aufwand für eine Karriere von vielen Jahren, die ich liebe, absolut gerechtfertigt. Aber das ist eine persönliche Entscheidung. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass es auf zwei Schlüsselfaktoren ankommt: Zeit und Anstrengung. Alles, was sich lohnt, erfordert konsequentes Engagement über einen längeren Zeitraum. Das ist der Weg, um Maschinelles-Lernen-Ingenieur zu werden. Wenn du ernsthaft daran interessiert bist, solltest du meinen detaillierten Roadmap-Artikel prüfen. Außerdem biete ich individuelle Coaching-Sitzungen an, in denen wir uns über Projekte, Karriereberatung oder deinen nächsten Schritt austauschen können. Ich bin hier, um dir weiterzuhelfen! Schließe dich mir an.