Nie war es aufregender, Ingenieur zu sein, und schon gar nicht einer, der sich mit maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz beschäftigt. Da die Technologie immer fortschrittlicher wird und Computer immer kleiner, schneller und effizienter werden, erweitern sich die Möglichkeiten für Ingenieure exponentiell.
Maschinelles Lernen ist nicht ohne Grund so beliebt. Es ist ein Gebiet, das neue Lösungen für schwierige Probleme bietet, die den Menschen schon lange entgangen sind. Es ist eine der wichtigsten Informatik-Disziplinen und wird im Laufe der Zeit immer wichtiger werden. Wenn du dich jetzt mit maschinellem Lernen beschäftigst, kannst du die Zukunft der KI, wie wir sie kennen, mitgestalten. Die Möglichkeit, die Zukunft mitzugestalten, an coolen Anwendungsfällen mitzuwirken und die technische Entwicklung voranzutreiben, macht diese Aufgabe so spannend. Wenn du an der Entwicklung von maschinellem Lernen und KI beteiligt sein willst, sind wir für dich da!
Erste Schritte mit maschinellem Lernen
1. Interesse ist immer der beste Lehrmeister
Ayush Chaurasia ist ein Ingenieur für maschinelles Lernen hier bei Ultralytics. Der Schlüssel zu seinem Interesse an ML war eigentlich die Musik. Als er in der High School war, wollte er einen intelligenten Empfehlungsdienst für seinen Mediaplayer bauen, weil es ihm zu langweilig war, jeden Tag die gleichen Lieder zu hören... Ayush hat das Projekt zwar nie abgeschlossen, aber er hat die Welt der ML-Forschung weiter erkundet. Seitdem arbeitet er an interessanten ML-Lösungen für Probleme aus der realen Welt.
2. Es geht nicht darum, schlau zu sein, sondern darum, hartnäckig zu sein
Manchmal denken die Leute, dass man ein Einstein sein muss, um in dieser Branche tätig zu werden, aber das ist nicht der Fall. Letztendlich geht es um Ausdauer und den Glauben daran, dass du jedes Problem, das vor dir liegt, lösen kannst. Die Welt der Künstlichen Intelligenz ist extrem komplex, aber ein guter ML-Ingenieur scheut keine Herausforderungen.
3. Erweitere deinen Horizont, mach die Grundlagen richtig
ML ist nach wie vor ein sehr neues Feld, auf dem jeden Tag eine Vielzahl unterschiedlicher Forschungsarbeiten und Berichte erscheinen. Da kann es leicht passieren, dass man sich in der neuesten Arbeit verheddert und sein ursprüngliches Ziel vergisst. Achte darauf, dass du das tust, was du kannst, und nicht nur Papieren hinterherjagst!
4. Lerne Python
Bevor du dich in die Welt des maschinellen Lernens stürzen kannst, musst du wissen, wie man Computer programmiert. Python bringt dir bei, wie du algorithmisch denkst, damit du in einer dynamischen Welt, in der sich alles mit Lichtgeschwindigkeit verändert, schnell reagieren kannst. Sie ist außerdem eine der beliebtesten Sprachen für maschinelles Lernen, auf der viele Tools wie YOLOv5 aufbauen.
5. Überwachte ML-Techniken verstehen
Zu den überwachten maschinellen Lernverfahren gehören Regression, Assoziation und Klassifikation. Das Verständnis dieser Techniken wird dich in die Lage versetzen, eine geeignete Struktur für deine eigenen Daten zu erstellen, geeignete Tools zu verwenden, indem du die wichtigsten verfügbaren Optionen verstehst und eine fundierte Entscheidung über geeignete Algorithmen und Hyperparameter triffst.
6. Gute Werkzeuge zu deiner Verfügung
Tools wie Google Colab, Pytorch und Pycharm sind sehr nützlich und hilfreich. Google Colab ist GPU kostenlos, PyTorch ist ein beliebtes Deep-Learning-Framework und PyCharm ist eine IDE, die eine umfangreiche Tooling-Unterstützung innerhalb der Oberfläche bietet. Mit diesen Werkzeugen kannst du deine Produktivität steigern und deine Fähigkeiten im dialektischen Denken weiterentwickeln.
7. Bauvorhaben so bald wie möglich beginnen
Je früher du mit dem Aufbau deiner eigenen Projekte beginnst, desto höher sind deine Erfolgschancen. Sei darauf vorbereitet, Fehler zu machen, zu scheitern und wieder aufzustehen. Aus den eigenen Fehlern zu lernen ist der schnellste Weg, um zu wachsen. Es ist der schwierigste, aber lohnendste Weg.
8. Bereit für Aufregung und Herausforderungen
Maschinelles Lernen ist eine schnelllebige Branche, in der Ideen, die vor zwei Jahren entstanden sind, heute in Produktion sind. Du wirst immer begeistert sein, vor allem, wenn deine Lösungen nützlich sind und du weißt, dass du einen Beitrag zur Welt leistest, aber es gibt auch Herausforderungen. Mangel an Ressourcen und Zeit, große Rechenleistung und notwendige Hardwareverbesserungen sind nur einige Beispiele. Du solltest immer geduldig sein und sowohl die Höhen als auch die Tiefen in Kauf nehmen.
Inspiration von Glenn
Vor ein paar Jahren begann unser Gründer Glenn Jocher mit KI und ML als Außenseiter mit einem Hintergrund in Physik. Deshalb kam Glenns Erfolg nicht über Nacht. Es brauchte Geduld und Entschlossenheit. YOLOv5 begann mit einer bescheidenen Idee. Durch harte Arbeit haben wir ein Team aufgebaut. Alles, was wir anbieten, ist Open Source, denn wir wollen KI einfach und für jeden zugänglich machen.
"Wenn du in die Welt des maschinellen Lernens einsteigen willst, hoffe ich, dass du immer dein Herz bewahrst, bescheiden, geduldig und entschlossen bist, deine Träume zu verfolgen!"
Gründer & CEO von Ultralytics, Glenn Jocher
