So gelingt der Einstieg in maschinelles Lernen in 11 Schritten • BUOM

12. August 2021

Maschinelles Lernen ist ein Zweig der Informatik, der sich mit der Datenanalyse befasst und für Fachleute in verschiedenen Branchen wertvolle Erkenntnisse liefern kann. Der Einstieg in maschinelles Lernen kann durch formale Bildung oder sogar auf eigene Faust erfolgen. Wenn Sie sich für diesen Bereich interessieren, können Sie mehr über die Schritte erfahren, die Ihnen dabei helfen können, maschinelles Lernen zu erlernen, zu üben und einen Job zu finden. In diesem Artikel besprechen wir 11 Schritte, die Ihnen den Einstieg in maschinelles Lernen erleichtern, auch wenn Sie keine Vorkenntnisse in Mathematik oder Informatik haben.

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen ist ein Zweig der Informatik, bei dem Computern beigebracht wird, Daten zu analysieren. Beim maschinellen Lernen weist ein Ingenieur einen Computer an, mithilfe von Algorithmen Daten zu sammeln und zu interpretieren. Der Computer führt dann Abstraktionen aus den Daten durch, um auf der Grundlage der Daten Vorhersagen zu treffen. Datenabstraktion bedeutet, Daten auf ihre grundlegenden oder wesentlichen Eigenschaften zu reduzieren und unwichtige Details zu verbergen. Maschinelles Lernen ist eine Art künstliche Intelligenz.

Wie man in maschinelles Lernen einsteigt

Hier sind 11 Schritte, die Ihnen den Einstieg in das maschinelle Lernen erleichtern:

1. Erlernen Sie grundlegende mathematische Fähigkeiten

Maschinelles Lernen erfordert ein Verständnis mehrerer Bereiche der Mathematik. Wenn Sie mit linearer Algebra, Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung und multivariater Analysis nicht vertraut sind, ist es möglicherweise eine Erkundung wert. Obwohl es keine strikte Verpflichtung gibt, alle diese Arten von Mathematik eingehend zu studieren, können sie Ihnen beim Einstieg in das maschinelle Lernen von Nutzen sein. Sie können diese Mathematik mithilfe von Online- oder physischen Büchern, Videos und Artikeln studieren. Sie können auch darüber nachdenken, einen Tutor zu engagieren oder an virtuellen oder persönlichen Kursen teilzunehmen.

2. Erlernen Sie grundlegende Informatikkenntnisse

Wenn Sie keine Programmiererfahrung haben, kann es sich lohnen, einige grundlegende Programmierkenntnisse zu erlernen. Wie in der Mathematik können Sie versuchen, das Programmieren selbst zu erlernen oder an Schulungsprogrammen teilzunehmen. Es kann auch eine gute Idee sein, das Schreiben Ihres eigenen Codes zu üben, anstatt nur die Theorie zu lernen. Übung kann Ihnen helfen, sich die gelernten Informationen zu merken und anzuwenden.

3. Holen Sie sich alle Abschlüsse, die Sie brauchen.

Abhängig von der Stelle, für die Sie sich bewerben, kann ein Hochschulabschluss erforderlich sein. Nicht alle Jobs im Bereich maschinelles Lernen erfordern einen höheren Abschluss, und Sie können Ihre Fähigkeiten auf alternative Weise unter Beweis stellen, beispielsweise durch ein Portfolio von Projekten oder die Teilnahme an Wettbewerben. Wenn der Job, an dem Sie interessiert sind, einen Abschluss erfordert, sollten Sie einen Abschluss in Datenwissenschaft oder Computertechnik in Betracht ziehen, obwohl auch andere Bereiche in verwandten Bereichen nützlich sein können.

Sie können einen Abschluss erwerben, wenn Sie in Ihrer Freizeit mit dem Erlernen des maschinellen Lernens beginnen. Bei einigen dieser Abschlüsse können sich Studienleistungen und Hintergrundwissen im Bereich maschinelles Lernen überschneiden.

4. Lernen Sie eine Programmiersprache

Programmiersprachen sind ein Mittel zur Kommunikation mit Computern, das sowohl Menschen als auch Computer verstehen können. Wie gesprochene und geschriebene Sprachen haben Programmiersprachen ihre eigenen Regeln der Grammatik und Syntax. Die am häufigsten verwendete Programmiersprache beim maschinellen Lernen ist Python. Wenn Sie im Bereich maschinelles Lernen arbeiten möchten, müssen Sie in vielen Berufen wahrscheinlich mit Python programmieren, obwohl auch Kenntnisse in anderen Sprachen wie Java, C++ oder R hilfreich sein können.

5. Erfahren Sie mehr über maschinelles Lernen

Beim maschinellen Lernen arbeiten Sie typischerweise mit Konzepten wie Deep-Learning-Frameworks und Algorithmenbibliotheken. Scikit-learn ist beispielsweise eine Bibliothek klassischer Algorithmen für maschinelles Lernen. Es kann hilfreich sein, diese Algorithmen zu erlernen, da sie beim maschinellen Lernen häufig vorkommen. Sie können sich auch über andere Data-Science-Bibliotheken wie NumPy und SciPy informieren.

6. Üben Sie mit vorhandenen Datensätzen

Es stehen online kostenlose Datensätze zur Verfügung, mit denen Sie maschinelles Lernen üben können. Durch die Nutzung zuvor erfasster Daten können Sie sich auf die Anwendung des Gelernten konzentrieren, ohne zeitaufwändige Schritte zur Datenerfassung. Sie können Daten unterschiedlicher Datenqualität zum Üben auswählen.

Beispiele für Qualitäten, die Sie auswählen können, sind die Anzahl der Instanzen, die Informationssätze zu einem bestimmten Zeitpunkt darstellen, beispielsweise Krankenakten. Attribute sind eine weitere Qualität, aus der Sie wählen können, beispielsweise Deskriptoren wie Datum oder Alter.

7. Arbeiten Sie an Ihren Projekten und erstellen Sie ein Portfolio

Sobald Sie mit den vorhandenen Daten vertraut sind, können Sie mit der Erfassung Ihrer eigenen Daten beginnen. Sobald Sie Ihre Daten gesammelt haben, können Sie sie bereinigen und auf die gleiche Weise verwenden wie vorhandene Datensätze, mit denen Sie zuvor geübt haben. Im Laufe der Zeit können Sie ein Portfolio an Erfolgen erweitern, um potenziellen Arbeitgebern oder Kunden zu zeigen, dass sie Ihre Fähigkeiten hervorheben.

8. Treten Sie der Community bei und nehmen Sie an Konferenzen teil

Sie können an Online-Foren, Social-Media-Gruppen und Chatrooms mit anderen Personen teilnehmen, die sich für maschinelles Lernen interessieren. Diese Orte bieten Ihnen die Möglichkeit, mit anderen von überall auf der Welt in Kontakt zu treten und Erfahrungen und Ratschläge auszutauschen. Auf Fachkonferenzen können Sie außerdem Ihre Fähigkeiten weiterentwickeln, insbesondere indem Sie sich über die neuesten Entwicklungen auf diesem Gebiet informieren. Auf Konferenzen haben Sie möglicherweise auch die Möglichkeit, andere Fachleute kennenzulernen, die Ihnen beim beruflichen Networking helfen oder an die Sie sich wenden können, wenn Sie auf ein Problem stoßen.

9. Entwickeln Sie Ihre Kommunikationsfähigkeiten

Selbst wenn Sie gerade lernen, Computer zu unterrichten, können Sie auch mit Menschen zusammenarbeiten und interagieren, um in das maschinelle Lernen einzusteigen. Beispielsweise besteht eine gute Chance, dass Sie ein persönliches, telefonisches oder Online-Interview führen können, um die Stelle zu bekommen. Wenn man einen Job hat, muss man oft im Team arbeiten.

Möglicherweise müssen Sie Ihren Teammitgliedern komplexe Konzepte erklären, insbesondere wenn sie keinen Informatikhintergrund haben, und auf ihre Ziele und ihr Feedback hören. Wenn während Ihrer Arbeit ein Problem auftritt, müssen Sie möglicherweise auch die Ursache angeben und die Lösung sowie den voraussichtlichen Zeitrahmen für die Lösung des Problems erläutern.

10. Bereiten Sie Ihre Bewerbung vor

Sobald Sie eine Stelle im Bereich maschinelles Lernen gefunden haben, auf die Sie sich bewerben möchten, können Sie Ihren Lebenslauf anpassen, um die Fähigkeiten hervorzuheben, die den Anforderungen am besten entsprechen. Wenn die Stelle, auf die Sie sich bewerben, beispielsweise praktische Kenntnisse einer bestimmten Programmiersprache erfordert, können Sie die Zeit hervorheben, in der Sie diese Sprache verwendet haben. Es kann sinnvoll sein, Ihre praktische Erfahrung hervorzuheben, um sich von Bewerbern zu unterscheiden, deren Kenntnisse überwiegend theoretisch sind. Sie können auch Informationen zu den beeindruckendsten Projekten in Ihr Portfolio aufnehmen und die Merkmale jedes einzelnen detailliert beschreiben.

11. Vorstellungsgespräch

Ein Vorstellungsgespräch für eine Stelle im Bereich maschinelles Lernen kann aus mehreren Teilen bestehen. Sie können ein Standard-Einzelinterview oder ein Gruppeninterview führen, bei dem sowohl Sie als auch der Interviewer die Möglichkeit haben, Fragen zu stellen. Möglicherweise müssen Sie spezifische technische Kenntnisse beschreiben, um Ihr Verständnisniveau zu demonstrieren. Darüber hinaus müssen Sie möglicherweise erklären, wie Sie ein bestimmtes Problem oder Projekt angehen werden.

Ein weiterer Teil des Vorstellungsgesprächs kann darin bestehen, Ihre technischen Fähigkeiten unter Beweis zu stellen. Möglicherweise müssen Sie den Code mit Ihrer Tastatur erstellen oder ihn physisch aufschreiben. Neben der Demonstration der Qualität des von Ihnen geschriebenen Codes können Sie dies auch als Gelegenheit nutzen, Ihren Denkprozess zu besprechen und zu besprechen, wie Sie etwaige im Code auftretende Probleme lösen werden.

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