Top 5 Machine Learning Spezialisierungen für Tech-Profis im Jahr 2023

Mit der schnellen Entwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) haben Tech-Profis immer mehr Bereiche, auf die sie sich spezialisieren können, um ihre Karriere auf die nächste Stufe zu heben.

Hier sind die Top 5 Machine Learning Spezialisierungen für Tech-Profis im Jahr 2023:

 

1. Computer Vision

Computer Vision konzentriert sich darauf, Maschinen beizubringen, visuelle Informationen aus Bildern oder Videos zu verstehen und zu interpretieren.

Es umfasst solche Aufgaben wie Objekterkennung, Bildklassifizierung, Bildsegmentierung und Objektverfolgung.

Mit dem Aufstieg autonomer Fahrzeuge, Augmented Reality und Gesichtserkennungssysteme ist Computer Vision sehr begehrt.  

Um sich auf Computer Vision zu spezialisieren benötigen Sie einen umfassenden Werdegang in Programmierung, Machine Learning und Deep Learning.

 

2. Vision Natural Language Processing (NLP)

NLP ermöglicht es Maschinen, die menschliche Sprache zu verstehen und zu verarbeiten. Es umfasst solche Aufgaben wie Gefühlanalyse, maschinelle Übersetzung, Erkennung benannter Entitäten und Beantwortung von Fragen.

NLP ist für Anwendungen wie Chatbots, Sprachassistenten, Sprachübersetzungsdienste und Textanalyse wesentlich und wird sehr begehrt.

Um ein NLP-Profi zu werden benötigen Sie normalerweise einen Abschluss in Informatik, ausgezeichnete Programmierkenntnisse und ein weitreichendes Verständnis von Linguistik und Sprachstrukturen.

 

3. Reinforcement Learning (RL)

Ein Teilgebiet von ML, Reinforcement Learning konzentriert sich darauf, Agenten darin auszubilden, sequenzielle Entscheidungen in einer Umgebung zu treffen, um die Belohnungen zu maximieren. Es wird in Anwendungen wie Robotik, Spielen, autonomen Systemen und Empfehlungssystemen verwendet.

Reinforcement Learning ermöglicht es Maschinen, aus Versuch und Irrtum zu lernen und optimale Entscheidungen in komplexen und dynamischen Umgebungen zu treffen.

Um sich auf RL zu spezialisieren benötigen Sie ein tiefgründiges Verständnis von RL-Algorithmen und -Techniken wie zum Beispiel wertbasierten Methoden (z.B. Q-Learning), richtlinienbasierten Methoden (z.B. Policy-Gradienten) und modellbasierten Methoden sowie einen umfassenden Werdegang in Mathematik.

 

4. Generative Adversial Networks (GANs)

GANs sind eine Kategorie von Deep-Learning-Modellen, die aus einem Generator und einem Discriminator-Netzwerk bestehen. Der Generator erstellt neue Dateninstanzen, wie zum Beispiel Bilder oder Text, während der Discriminator deren Authentizität bewertet.   

GANs sind bei der Erstellung realisticher Bilder und synthetischer Daten und der Verbesserung des Datenschutzes erfolgreich gewesen.

Um sich auf GANs zu spezialisieren, müssen Sie sowohl über Kenntnisse in Deep Learning and Programming (Python) in Computer Vision oder Natural Language Processing verfügen als auch praktische Erfahrung in der Arbeit mit GANs durch akademische Forschung, Praktika oder persönliche Projekte.

 

5. Erklärbare KI (XAI)

Ein entstehendes Feld des Machine Learnings, XAI, zielt darauf, ML-Modelle und ihre Entscheidungen interpretierbar und erkennbar zu machen. XAI-Techniken helfen dabei, vertrauenswürdige und erklärbare Modelle zu erstellen, die eine bessere Entscheidungsfindung ermöglichen und Voreingenommenheit oder Diskriminierung vermeiden.

Abgesehen von einem weitreichenden Kenntnis von Machine Learning und Programmierung muss man verschiedene Erklär-Techniken verstehen wie zum Beispiel Post-hoc-Erklärbarkeitsmethoden (z.B. Merkmalswichtigkeit, lokale Surrogatmodelle), modellagnostische Ansätze (z.B. LIME, SHAP) und angeborene interpretierbare Modelle (z.B. Entscheidungsbäume, lineare Modelle) um ein XAI-Profi zu werden.

Ein grundlegendes Verständnis von Psychologie, menschlicher Kognition, Mensch-Computer-Interaction und Ethik ist auch nützlich.

 

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