Mit uns finden Sie erfahrene und geprüfte TensorFlow-Entwickler

Die Verwendung von künstlicher Intelligenz oder Artificial Intelligence (AI) erfreut sich in letzter Zeit immer größere Beliebtheit. TensorFlow wurde so zu einer der beliebtesten AI-Bibliotheken. TensorFlow ist eine von Google erstellte quelloffene Bibliothek, die für den Aufbau und das Training maschineller Lernmodelle eingesetzt wird.

Viele Unternehmen wollen maschinelles Lernen in ihren Produkten und Diensten nutzen können. Die überwiegende Mehrheit verfügt jedoch nicht über die technischen Kenntnisse oder Fähigkeiten, um eigenständig Anwendungen des maschinellen Lernens zu entwickeln. Wenn Sie einen Profi engagieren, der sich auf TensorFlow spezialisiert hat, können Sie sicher sein, dass Sie mit dessen Expertise und Fähigkeiten Ihre Ideen verwirklichen können.

Mit der steigenden Nachfrage nach AI steigt auch die Nachfrage nach TensorFlow-Entwickler:innen. Das richtige TensorFlow-Talent zu finden, kann sich jedoch als Herkulesaufgabe erweisen. In diesem Artikel erhalten Sie die notwendigen Kenntnisse über TensorFlow, damit Sie für die Suche nach der richtigen Person für Ihr Team bestens gerüstet sind.

Über TensorFlow

TensorFlow ist ein leistungsfähiges Machine Learning Framework, mit dem Sie äußerst effiziente und flexible Maschinenlernlösungen erstellen können. Besonders nützlich ist es für Anwendungen, für die Sie Modelle mit vielen Abstraktionsschichten benötigen, beispielsweise Spracherkennung, Computer Vision und die Verarbeitung natürlicher Sprache.

Jezuina Koroveshi, Machine Learning Engineer, definiert TensorFlow als eine quelloffene End-to-End-Plattform für maschinelles Lernen.

Ihr zufolge hebt sich diese Programmiersprache dadurch von anderen ab, dass sie über ein umfassendes, flexibles Ökosystem aus Tools, Bibliotheken und Community-Ressourcen verfügt. Dadurch können Forschende die Grenzen in der Fortentwicklung des maschinellen Lernens verschieben und Entwickler:innen schnell ML-gestützte Anwendungen aufbauen und bereitstellen.

„TensorFlow bietet eine Sammlung aus Workflows mit intuitiven, hochkarätigen APIs sowohl für Unerfahrene als auch für Professionelle, um maschinelle Lernmodelle in zahlreichen Sprachen zu erstellen. Entwickelnde können Modelle auf mehreren Plattformen bereitstellen u. a. auf Servern, in der Cloud, auf Mobile- und Edge-Geräten, in Browsern sowie auf vielen weiteren JavaScript-Plattformen. Der Schritt vom Aufbau und Training des Modells zu dessen Deployment wird damit wesentlich einfacher.“

Jezuina Koroveshi

TensorFlow wurde von Google Brain entwickelt und im November 2015 auf GitHub veröffentlicht. Es kann auf mehreren Plattformen, u. a. Linux, MacOS, iOS und Windows, laufen und wurde zur Entwicklung zahlreicher unterschiedlicher Anwendungen verwendet, darunter Bilderkennung, Videoanalyse und selbstfahrende Autos.

„Das Hauptmerkmal von TensorFlow ist ein flexibles und leistungsstarkes Framework für den Aufbau und das Training maschineller Lernmodelle. Dazu gehören die Datenverarbeitung, aber auch andere Schlüsselbereiche wie das Modellarchitektur-Design, das Training und die Optimierung des Modells sowie das Modell-Deployment.“

Jezuina Koroveshi

Seit seiner Lancierung im Jahr 2015 wurde TensorFlow von mehr als einer Million Entwickler:innen weltweit verwendet. Dem Unternehmen zufolge wurden mehr als eine Milliarde Modelle, die TensorFlow verwenden, in internen Produkten ausgeliefert, z. B. in AlphaGo Zero und anderen maschinellen Lernsystemen wie Cloud ML Engine.

Laut Stack Overflow 2022 erfreut sich TensorFlow bei professionellen Entwickelnden enormer Beliebtheit. In einer Umfrage gaben 11,49 % an, sie würden professionell damit arbeiten.

Viele Unternehmen setzen auf TensorFlow

TensorFlow wird heute von einigen der bekanntesten Marken in der Tech-Branche verwendet, darunter Twitter, Uber und Google Cloud Platform. Diese Unternehmen lösen mithilfe von TensorFlow tagtäglich Probleme, von der Spracherkennung bis hin zur Prognose der Carsharing-Verfügbarkeit.

Weitere Unternehmen, die TensorFlow einsetzen:

• WeightWatchers,
• Ball Aerospace,
• Jellyfish,
• Dropbox,
• Verkada Inc.,
• Unity,
• McKinsey & Company,
• Netsuite Inc.

Gemäß Daten von Enlyft über 33.205 Unternehmen, die TensorFlow verwenden, erfasst in einem Zeitraum von 5 Jahren und 11 Monaten.

Verschiedene Branchen und Anwendungsgebiete

TensorFlow kommt in den unterschiedlichsten Branchen und Anwendungsgebieten zum Einsatz, von der Robotik über das Finanzwesen bis hin zur Suchmaschinenoptimierung (SEO). Im Folgenden erfahren Sie, wie TensorFlow in verschiedenen Branchen verwendet werden kann:

• Robotik: Autonome Fahrzeuge und Roboter nehmen einen immer höheren Stellenwert in unserem Alltag ein. TensorFlow unterstützt diese Maschinen beim Erlernen neuer Fähigkeiten, durch die sie noch intelligenter werden. Insbesondere kann es dazu eingesetzt werden, Robotern beizubringen, komplexe Aufgaben wie Objekterkennung, Navigation und Steuerung auszuführen.

• Finanzwesen: Mit TensorFlow können Finanzinstitute einfacher als zuvor Risiken in ihrem Asset-Portfolio nachverfolgen und den künftigen Wert anhand historischer Daten prognostizieren.

• Gesundheitswesen: Zur Unterstützung der Diagnose und Behandlung können medizinische Bilder oder Daten von Patient:innen analysiert werden.

• Marketing: Durch den Einsatz prädiktiver Modellierung können anhand historischer Daten künftige Ergebnisse vorausgesagt werden.

• Bilderkennung: Objekte auf Bildern können erkannt oder Bilder anhand ihres Inhalts klassifiziert werden. Diese Möglichkeiten können in Anwendungen wie Gesichtserkennung, Sicherheitssystemen und autonomen Fahrzeugen Verwendung finden.

• Empfehlungsdienste: Sie können Nutzenden anhand ihres bisherigen Verhaltens oder ihrer Präferenzen Produkte, Filme oder Musik empfehlen.

• Verarbeitung natürlicher Sprache: Damit wird menschliche Sprache analysiert und verstanden, darunter fallen Spracherkennung, Sentiment Analysis und Übersetzung.

• Anomaly Detection: Damit werden ungewöhnliche Muster oder Verhaltensweisen in Daten erkannt, was zur Betrugserkennung oder Netzwerksicherheit beitragen kann.

TensorFlow hat sich bereits in vielen Bereichen bewährt, u. a. in Medizin, Finanzwesen und Verkehr. Ein Beispiel dafür ist der mobile Assistent von Medtronic, eine App, die mithilfe von maschinellem Lernen Diabeteskranke dabei unterstützt, besser mit ihrer Erkrankung zurechtzukommen. In China verbesserte sich der Verkehrsfluss dank TensorFlow: mit Daten von RFID-Chips, die in Ampeln und Nummernschildern an Autos eingebaut wurden.

Die Gründe für die starke Verbreitung sind leicht zu erklären: Mit TensorFlow erhalten Forschende die Möglichkeit, ihre Daten effektiver zu analysieren als zuvor – dank dessen Flexibilität, Skalierbarkeit und Kompatibilität mit anderen quelloffenen Bibliotheken. Sie können darüber hinaus effizientere Netzwerke aufbauen.

Was macht TensorFlow so besonders?

TensorFlow verfügt über eine Vielzahl an Modellen und Algorithmen, es ist aber mehr als nur eine Tool-Sammlung für Deep Learning: Es bietet außerdem eine Plattform zur Entwicklung solcher Modelle.

Nutzende können ihre eigene Software entwickeln und diese dann in andere Anwendungen integrieren, z. B. in Datenbanken oder Cloud-Computing-Plattformen. Aufgrund dieser Flexibilität können Unternehmen TensorFlow auf verschiedenste Art und Weise einsetzen. Manche Unternehmen verwenden TensorFlow beispielsweise, um auf ihre Bedürfnisse zugeschnittene Anwendungen zu entwickeln. In anderen Firmen ist TensorFlow Teil des Produktionsprozesses, der dadurch je nach Bedarf hochskaliert oder heruntergeschraubt werden kann, ohne alles jedes Mal neu aufbauen zu müssen, wenn die Nachfrage steigt (wenn z. B. der Verkauf anzieht).

TensorFlow ist für die einfache Verwendung konzipiert, Nutzende müssen nicht einmal programmieren können, um loszulegen.

• Dank seiner Flexibilität lässt es sich einfach in Ihre eigenen Anwendungen integrieren. Sie können es in Produktionsumgebungen oder als Spielwiese für neue Ideen in der Datenwissenschaft verwenden.

• Dank des integrierten Supports für standardmäßige maschinelle Lernmodelle lässt sich TensorFlow einfach in die Produkte Ihres Unternehmens einbetten, ohne dass Sie maßgeschneiderten Code schreiben oder Zeit für die Recherche des besten Modells aufwenden müssen.

• Mithilfe der großen, aktiven Community können Unternehmen einfach Antworten finden, sei es auf Fragen zur Implementierung eines bestimmten Modells oder zur Verfügbarkeit von Datenquellen für eine spezifische Aufgabe.

• Wie bereits erwähnt, läuft TensorFlow auf CPU-, GPU- oder mobilen Prozessoren, wodurch es mit jeglicher Hardware funktioniert, mit denen Sie Ihre eigenen Modelle trainieren. Die Programmiersprache lässt sich leicht erlernen und verwenden, sie ist also eine gute Wahl für Berufseinsteigende, die gerade erst mit der AI-Entwicklung beginnen.

• Mit den Data-Science-Tools in TensorFlow können Sie Ihre Daten auf verschiedenste Weise verarbeiten, vom Aufbau neuer Modelle über deren Training bis hin zur Auswertung deren Wirksamkeit. Sie können sogar Daten aus anderen Programmen oder Dateien in TensorFlow laden und es für das Training verwenden.

Maschinelles Lernen ist heutzutage ein wesentlicher Bestandteil vieler Unternehmensstrategien, da Firmen so Prognosen darüber anstellen können, was Nutzende, basierend auf ihrem bisherigen Verhalten, als nächstes tun werden. Damit können Sie Ihre E-Mail-Marketing-Kampagnen optimieren oder, anhand vergangener Käufe ihrer Kundschaft, sogar vorhersagen, welche Produkte sich am besten verkaufen werden.

Warum TensorFlow eine fantastische Qualifikation ist

TensorFlow wird in den modernsten Technologien eingesetzt. Mit Kenntnissen in dieser Software können Sie an Projekten arbeiten, die an vorderster Front der Innovation stehen.

TensorFlow wird auch oft im maschinellen Lernen eingesetzt – einem Gebiet, das lawinenartig anwächst und ein hohes Potenzial für künftiges Wachstum birgt. Für maschinelles Lernen gibt es sehr viele Anwendungsmöglichkeiten; Entwickelnden mit Kenntnissen in TensorFlow bieten sich daher unzählige Gelegenheiten.

Koroveshi nennt unter anderem folgende Gründe dafür, dass TensorFlow eine großartige Fähigkeit ist:

1. Hohe Nachfrage: TensorFlow wird von einer großen und wachsenden Anzahl von Unternehmen, Organisationen und Forschenden in verschiedenen Branchen, wie Gesundheits- und Finanzwesen sowie Einzelhandel, eingesetzt. Darum ist die Nachfrage nach Machine Learning Engineers mit Kenntnissen in TensorFlow hoch und es ist eine wertvolle Kompetenz auf dem Arbeitsmarkt.

2. Große Community: Es gibt eine große, aktive Community aus Entwickler:innen und Nutzenden, also sind viele Ressourcen und umfassender Support zur Erlernung und zur Verwendung der Bibliothek verfügbar.

3. Flexibilität: Es bietet eine flexible und modulare Plattform für die Entwicklung verschiedener maschineller Lernmodelle, einschließlich Deep-Learning-Modelle. Aufgrund dieser Flexibilität können Machine Learning Engineers einfach mit verschiedenen Architekturen und Techniken experimentieren, um den besten Lösungsansatz für ein Problem zu finden.

4. Skalierbarkeit: TensorFlow ist für eine einfache Skalierbarkeit konzipiert. So können Machine Learning Engineers Modelle trainieren und auf großen Datensätzen und mehreren Maschinen bereitstellen.

5. Integration: Es lässt sich in andere beliebte Programmiersprachen und Bibliotheken, wie Python, Java und C++ integrieren, was die Einbindung in bestehende Projekte und Workflows erleichtert.

6. Innovation: Es wird kontinuierlich weiterentwickelt und mit neuen Funktionen und Fähigkeiten aktualisiert. Die Machine Learning Engineers, die TensorFlow erlernen und verwenden, können demnach mit den neusten Fortschritten in der maschinellen Lerntechnologie Schritt halten.

Die Vorteile von TensorFlow

TensorFlow funktioniert in erster Linie mithilfe zweier Komponenten: der TensorFlow-API zur Erstellung neuronaler Netze und TensorBoard, mit dem sich die Ergebnisse von Trainingsaufgaben visualisieren lassen. Gemeinsam bieten diese beiden Komponenten eine umfassende Lösung für viele der schwierigsten Aspekte bei der Entwicklung maschineller Lernanwendungen.

Im Grunde ist TensorFlow eine Software für die Ausführung von Berechnungen; es kann jedoch einfach mit neuen Funktionen aus bestehenden Paketen oder individuellen, in Python geschriebenen Modulen erweitert werden. Durch diese Erweiterbarkeit kann TensorFlow nahezu endlos an die eigenen Bedürfnisse angepasst werden und individuelle Probleme lösen.

Die Verwendung von TensorFlow bietet viele Vorteile. Mithilfe von TensorFlow können Sie komplizierte Algorithmen für Deep Learning ausführen, die mehrere Schritte und Berechnungen mit Tensor-Daten-Arrays umfassen. Koroveshi nennt folgende Anwendungsgebiete:

• Bild- und Spracherkennung,

• Verarbeitung natürlicher Sprache,

• prädiktive Modellierung,

• Empfehlungsdienste,

• Reinforcement Learning,

• Robotik.

„Mit TensorFlow können Entwickler:innen mit verschiedenen Modellen und Architekturen experimentieren, um den besten Ansatz für genau ihre Anwendung zu finden. Es bietet darüber hinaus ein breites Spektrum an APIs, wodurch es sich einfach in andere Tools und Plattformen integrieren lässt.“

Jezuina Koroveshi

• Es ist auf eine optimale Performance ausgelegt und kann Hardwarebeschleunigung verwenden, z. B. GPUs und TPUs. Dadurch lassen sich die Modelle schneller und effizienter trainieren, was bei Großanwendungen besonders wichtig ist.

• TensorFlow-Modelle können auf verschiedenen Plattformen ausgeführt werden, einschließlich auf Desktops, Servern, mobilen Geräten und in der Cloud. Entwickler:innen können Modelle also schnell in verschiedenen Umgebungen bereitstellen, was die Durchführung von Tests sowie die Skalierung von Anwendungen vereinfacht. Zur Ausführung der Inferenz auf Mobile- oder Edge-Geräten kann TensorFlow Lite verwendet werden. Beim Training und der Bereitstellung von Modellen in JavaScript-Umgebungen kommt TensorFlow.js zum Einsatz.

Qualifikationen und Kompetenzen, die ein TensorFlow-Talent unbedingt benötigt

Wenn Sie eine:n TensorFlow-Entwickler:in engagieren, müssen Sie sicherstellen, dass die Bewerbenden die notwendigen Qualifikationen und Fähigkeiten besitzen, darunter die folgenden:

• Abschluss in Computer Science, Mathematik oder einem verwandten Fach,
• Erfahrung in der Programmiersprache Python,
• Kenntnisse in maschinellen Lernkonzepten und -algorithmen,
• Vertrautheit mit Deep Learning Frameworks, darunter TensorFlow, Keras und PyTorch,
• Erfahrung in der Entwicklung und dem Deployment von maschinellen Lernmodellen.

Besonders aussagekräftig sind meist das Portfolio und die Projekte der TensorFlow-Kandidat:innen, da Sie daraus Schlüsse über deren Erfahrungsgrad, Expertise und Kreativität ziehen können. Achten Sie u. a. auf Folgendes:

• die Komplexität und Vielfalt der Projekte,
• die Fähigkeit, Modelle auf verschiedenen Plattformen zu entwickeln und bereitzustellen,
• die Fähigkeit, an verschiedenen Datensätzen und Modellen zu arbeiten,
• die Fähigkeit, Modelle für Leistungsfähigkeit und Genauigkeit zu optimieren.

Vorteile der Zusammenarbeit mit TensorFlow-Profis

Mit einem TensorFlow-Talent im Team kann Ihr Unternehmen verschiedene Vorteile erzielen. Zunächst bringen TensorFlow-Entwickler:innen Expertise im maschinellen Lernen mit, was zum Erfolg verschiedenster Projekte beitragen kann. In Koroveshis Worten:

„TensorFlow-Entwickler:innen verfügen über fundierte Kenntnisse und ein tiefgreifendes Verständnis von maschinellen Lernkonzepten und -algorithmen. Mit diesem Wissen können sie maßgeschneiderte maschinelle Lernmodelle entwickeln, um die Lösung komplexer Geschäftsprobleme zu unterstützen, maschinelle Lernmodelle schneller bereitzustellen und dem Unternehmen zu ermöglichen, neue Produkte und Dienstleistungen in kürzerer Zeit auf den Markt zu bringen als die Konkurrenz.“

Jezuina Koroveshi

Zweitens können TensorFlow-Entwickelnde ein Unternehmen bei der Analyse großer Datensätze unterstützen und Erkenntnisse über das Verhalten der Kundschaft und Markttrends sowie weitere wertvolle Informationen gewinnen. Dadurch kann das Unternehmen datengestützte Entscheidungen treffen und der Konkurrenz immer einen Schritt voraus sein.

Drittens können Unternehmen mithilfe der von TensorFlow-Talenten entwickelten maschinellen Lernmodellen eine bessere Kundschaftserfahrung bieten, indem es personalisierte Empfehlungen abgibt, die Suchergebnisse verbessert und sich wiederholende Aufgaben automatisiert. Das wiederum kann zu einer verbesserten Bindung und Zufriedenheit der Kundschaft führen.

Was Sie bei der Rekrutierung beachten sollten

Wenn Sie auf der Suche nach einem TensorFlow-Talent sind, sollten Sie unbedingt folgende Aspekte berücksichtigen:

• Umfang der Erfahrung mit TensorFlow (Anzahl der Projekte, an denen sie gearbeitet haben und Dauer der Projekte),

• Kenntnisse über die Funktionsweise von TensorFlow (Interaktion mit anderen Tools, dessen Rolle in Projekten und Herausforderungen, vor denen die Bewerbenden bei der Verwendung standen bzw. wie sie diese lösten),

• gute Kommunikationsfähigkeiten mit anderen Teammitgliedern – insbesondere bei der Arbeit in einem größeren Team.

Anforderungen

TensorFlow-Entwickler:innen nehmen im Data Science Team eines Unternehmens eine kritische Position ein. Sie sind für die Implementierung maschineller Lernmodelle, deren Training in großen Datensätzen und die Auswertung von deren Leistung zuständig.

Wenn Sie auf der Suche nach einem TensorFlow-Talent sind, müssen Sie wissen, welche Anforderungen bei Ihren Kandidat:innen unverzichtbar sind. Die Anforderungen sind je nach Kompetenzniveau unterschiedlich, hier folgt jedoch eine Liste über die wichtigsten:

Technische Fähigkeiten

TensorFlow-Entwickler:innen sollten über die folgenden technischen Fähigkeiten verfügen:

• Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python oder C++,

• maschinelles Lernen und maschinelle Lernbibliotheken (z. B. NumPy, Scikit-learn, Theano),

• Deep-Learning-Modelle (z. B. CNNs, RNNs, LSTMs) und -Techniken (z. B. Gradientenverfahren),

• Entwurfsmuster für datenintensive Probleme,

• GPU-Berechnung,

• Kenntnisse der Struktur und des Prozesses der Computerprogrammierung,

• Kenntnisse der Prinzipien, Praktiken und Tools des Software Engineering,

• Erfahrung mit der Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP),

• Verständnis der Funktionsweise der zugrundeliegenden Technologie und deren Möglichkeiten,

• Erfahrung mit der Arbeit mit großen Datensätzen, z. B. der Arbeit mit Datenbanken und Streaming-Datensätzen,

• Fähigkeit, Code zu schreiben, der in Produktionsumgebungen läuft,

• Durchführung von Debugging-Tasks, wenn Fehler auftreten, damit das Team diese schnell beheben kann.

Soft Skills

Neben technischen Qualifikationen und Fähigkeiten spielen auch die Soft Skills eines TensorFlow-Talents eine große Rolle. Mit Soft Skills sind persönliche Eigenschaften gemeint, mithilfe derer eine Person effektiv und harmonisch mit anderen Menschen interagieren kann. Auf folgende Soft Skills sollten Sie achten:

• Kommunikationsfähigkeiten: Ein:e TensorFlow-Entwickler:in sollte in der Lage sein, effektiv mit anderen Teammitgliedern und Stakeholdern zu kommunizieren.

„Gute Kommunikationsfähigkeiten sind wichtig, um nicht technisch versierten Stakeholdern technische Konzepte zu erklären und mit anderen Teammitgliedern zusammenzuarbeiten.“

Jezuina Koroveshi

• Problemlösungsfähigkeiten: Ein TensorFlow-Talent sollte Probleme erkennen und lösen können, die während des Entwicklungsprozesses auftreten.
• Kooperationsfähigkeiten: Ein:e TensorFlow-Entwickler:in sollte in der Lage sein, im Team zu arbeiten und effektiv mit anderen Teammitgliedern zu kooperieren.
• Anpassungsfähigkeit: Ein TensorFlow-Profi sollte in der Lage sein, sich an neue Technologien, Tools und Methoden anzupassen.

Darüber hinaus zählt Koroveshi Kreativität, Zeitmanagement und ein Auge fürs Detail zu den unverzichtbaren Soft Skills, die Kandidat:innen für eine erfolgreiche Arbeit benötigen.

TensorFlow-Entwickler:innen sollten kreativ und offen für unkonventionelle Ansätze sein, damit sie innovative Lösungen finden und umsetzen können. Die Deadlines von TensorFlow-Projekten sind oft knapp bemessen und ein effektives Zeitmanagement sowie die Priorisierung von Aufgaben unerlässlich.

Last but not least:

„TensorFlow-Entwickler:innen sollten bei der Datenvorverarbeitung, dem Training von Modellen und der Softwareentwicklung detailgenau und akribisch vorgehen.“

Jezuina Koroveshi

Fähigkeiten, die erfolgreiche Developer ausmachen

Das Engagement eines TensorFlow-Profis ist eine spannende Neuerung für Ihr Unternehmen, die bestimmt Früchte tragen wird. Es ist jedoch wichtig, darauf zu achten, dass die Person über die entscheidenden Fähigkeiten für diese Position verfügt. Koroveshi führt folgende Fähigkeiten auf:

Ein solides Verständnis der zugrundeliegenden Konzepte und Techniken des maschinellen Lernens und von Deep Learning: TensorFlow ist ein leistungsstarkes Tool für die Implementierung maschineller Lernalgorithmen. Eine effektive Verwendung erfordert jedoch ein solides Verständnis der zugrundeliegenden Konzepte. Entwickelnde sollten gute Kenntnisse über überwachtes und unüberwachtes Lernen, neuronale Netze und Optimierungsalgorithmen haben.

Kenntnisse in neuronalen Netzen und Deep-Learning-Konzepten, wie z. B. faltungsneuronalen Netzen (convolutional neural networks; CNN), rekurrenten neuronalen Netzen (RNN) und LSTM-Netzen (LSTM = Long short-term memory).

Fähigkeit, mit Daten zu arbeiten: TensorFlow ist ein datengesteuertes Tool, daher sollten Profis eine hohe Affinität zur Arbeit mit Daten in verschiedenen Formaten, wie Bild-, Text- und numerischen Daten, haben. Sie sollten außerdem in der Lage sein, die Vorverarbeitung und Bereinigung von Daten auszuführen, um sicherzustellen, dass sich diese für die Verwendung mit TensorFlow eignen.

Kenntnisse in TensorFlow-APIs und -Tools: TensorFlow bietet eine Vielzahl an APIs und Tools zum Aufbau, Training und zur Auswertung maschineller Lernmodelle. Entwickelnde sollten ein solides Verständnis dieser APIs und Tools mitbringen und sie effektiv einzusetzen wissen.

Gute Programmierpraktiken: Entwickelnde sollten über ein gutes Verständnis von Programmierpraktiken verfügen, darunter Paketverwaltung, Testing und Dokumentation, um sicherzustellen, dass ihr TensorFlow-Code robust und wartbar ist.

Kontinuierliches Lernen: Das Gebiet des maschinellen Lernens verändert sich in rasendem Tempo; ständig werden neue Technologien und Tools entwickelt. Erfolgreiche TensorFlow-Developer sollten bereit sein, ständig dazuzulernen und sich an neue Entwicklungen auf diesem Gebiet anzupassen.

Kreativität und Innovation: Erfolgreiche TensorFlow-Entwickler:innen denken sich oft neue und innovative Anwendungsmöglichkeiten für das Tool aus, um praktische Probleme zu lösen.

Kurz gesagt benötigt ein Profi für die erfolgreiche Verwendung von TensorFlow eine Kombination aus technischen Fähigkeiten, Problemlösungsfähigkeiten, Kreativität und einer Bereitschaft, ständig dazuzulernen und sich neuen Herausforderungen zu stellen.

So unterscheiden Sie ein fantastisches TensorFlow-Talent von einem guten

Koroveshi zufolge sollte ein fantastischer TensorFlow-Profi folgende Fähigkeiten mitbringen:

• Fundierte Kenntnisse in den Grundlagen des maschinellen Lernens: umfassendes Verständnis der grundlegenden Konzepte und Theorien des maschinellen Lernens, u. a. der statistischen Inferenz, linearen Algebra und Optimierung. Darüber hinaus profunde Kenntnisse in verschiedenen maschinellen Lernalgorithmen und -techniken, wie z. B. Regression, Klassifikation und Deep Learning, und die Fähigkeit, die passenden Algorithmen für verschiedene Anwendungsfälle auszuwählen und diese anzuwenden.

• Expertise in der Datenvorbereitung und im Feature Engineering: qualifiziert in der Datenvorbereitung, Datenbereinigung und im Feature Engineering, die für die Entwicklung effektiver maschineller Lernmodelle entscheidend sind.

• Fähigkeit, mit Stakeholdern zusammenzuarbeiten, z. B. mit Geschäftsführenden, Projektmanager:innen und anderen Mitgliedern des Entwicklungsteams. Da die technischen Kenntnisse dieser Stakeholder sehr unterschiedlich sind, ist es wichtig, dass fantastische Entwickelnde komplexe technische Konzepte klar, prägnant und für alle verständlich erklären können. Außerdem sollten sie aktiv zuhören, wenn sie Feedback von Stakeholdern erhalten, und ihre Vorgehensweise entsprechend anpassen.

• Kenntnisse über die Best Practices des Software Engineering: Ein fantastischer Machine Learning Engineer kennt die bewährten Vorgehensweisen des Software Engineerings, wie z. B. Paketverwaltung, Testing und Code-Überprüfung, und kann skalier- und wartbaren Code entwickeln.

Fragen für das Vorstellungsgespräch und erwartete Antworten

1. Wie viele Arten von Tensoren gibt es?

Erwartete Antwort: Es gibt drei Arten von Tensoren, die für die Erstellung neuronaler Netzmodelle verwendet werden:

• Constant Tensor

Konstante Tensoren erstellen einen Knoten, der einen Wert annimmt und diesen nicht verändert. Ein konstanter Tensor wird folgendermaßen erstellt: tf.constant. tf.constant(value, dtype=None, shape=None, name='Const', verify_shape=False) Er nimmt die fünf Argumente an.

• Variable Tensor

Variable Tensoren sind die Knoten, die ihren derzeitigen Wert als Output liefern. Das bedeutet, dass sie ihren Wert über mehrere Ausführungen eines Graphen beibehalten können.

• Place Holder Tensor

Platzhalter-Tensoren werden verwendet, um zu einem späteren Zeitpunkt Daten zuzuweisen. Platzhalter sind die Knoten, deren Wert zum Zeitpunkt der Ausführung eingespeist wird.

2. Erklären Sie TensorBoard.

Erwartete Antwort: TensorBoard ist eine Sammlung von Visualisierungstools, um die Ausführungen und Graphen von TensorFlow zu beobachten und besser zu verstehen. Es plottet quantitative Kennzahlen über das Diagramm mit zusätzlichen Daten wie Bildern, um es zu passieren. TensorBoard unterstützt derzeit fünf Visualisierungstechniken: Skalaren, Bilder, Audio, Histogramme und Graphen. Es verbessert die Genauigkeit und den Flow des Graphen.

3. Zählen Sie einige Einschränkungen von TensorFlow auf.

Erwartete Antwort:

• Es unterstützt OpenCL (Open Computing Language) nicht.

• Vorkenntnisse in fortgeschrittener Infinitesimalrechnung und linearer Algebra sowie ein fortgeschrittenes Verständnis des maschinellen Lernens sind erforderlich.

• Es hat GPU-Speicher, was mit Theano im Konflikt steht, wenn es im selben Umfang importiert wird.

4. Was sind die drei Komponenten der TensorFlow-Architektur?

Erwartete Antwort: Die TensorFlow-Architektur besteht aus drei Teilen:

• Vorverarbeitung der Daten,
• Aufbau des Modells,
• Training und Schätzung des Modells.

5. Beschreiben Sie die üblichen Schritte für die meisten TensorFlow-Algorithmen?

Erwartete Antwort:

• Datenimport, Datengenerierung oder Einrichtung einer Datenpipeline mithilfe von Platzhaltern,
• Einspeisung der Daten durch den Berechnungsgraphen,
• Auswertung des Outputs auf der Verlustfunktion,
• Verwendung der Backpropagation zur Modifizierung der Variablen,
• Wiederholung bis zur Stoppbedingung.

6. Nennen Sie einige Methoden zum Umgang mit der Überpassung (Overfitting) in TensorFlow.

Erwartete Antwort:

• Dropout-Technik,
• Regularisierung,
• Batch-Normalisierung.

7. In welchen Bereichen kommt TensorFlow hauptsächlich zum Einsatz?

Erwartete Antwort: TensorFlow wird in allen Bereichen des maschinellen Lernens und des Deep Learning verwendet. Für die folgenden typischen Anwendungsfälle ist TensorFlow das wichtigste Tool:

• Zeitreihenanalyse,
• Bilderkennung,
• Videoerkennung,
• Video-Upscaling,
• testbasierte Anwendungen.

8. Wie funktioniert die Python-API mit TensorFlow?

Erwartete Antwort: Python ist die vorrangige Sprache für die Arbeit mit TensorFlow. TensorFlow bietet in der Verwendung mit der API mehrere Funktionalitäten, unter anderem folgende:

• automatische Checkpoints,
• automatisches Logging,
• einfache Training Distribution,
• Methoden für das Queue-Runner-Design.

9. Wie wird Audio im Audio-Dashboard gespeichert?

Erwartete Antwort: Das Audio-Dashboard hilft Nutzenden bei der Einbettung abspielbarer Widgets, die primär in Dateien gespeichert sind. Diese Dateien werden mit Tf.summary.audio gespeichert und das Tagging-System bindet die neuesten Audios auf Grundlage der Speicherrichtlinien ein.

10. Wie wird das Histogramm-Dashboard in TensorFlow verwendet?

Erwartete Antwort: Histogramm-Dashboards werden üblicherweise dazu verwendet, komplexe statistische Verteilungen eines Tensors darzustellen. Jedes Histogramm enthält einen Datenabschnitt, der die Daten des Tensors am Punkt der Darstellung anzeigt.

11. Was bedeutet Deep Speech?

Erwartete Antwort: Deep Speech ist eine quelloffene Speech-to-Text-Engine, die TensorFlow verwendet. Sie wird auf der Grundlage maschineller Lerntechniken trainiert und verwendet eine einfache Syntax, um Sprache von einem Input zu verarbeiten und einen Output in Textform zu erzeugen.

Mit der folgenden Syntax lassen sich alle CLI-Optionen für Deep Speech anzeigen:

./deepspeech.py

12. Ist bei der Verwendung von TensorFlow Leistung immer wichtiger als Genauigkeit?

Erwartete Antwort: Nein, die Leistung ist manchmal wichtiger als die Genauigkeit. Das hängt letztlich von der Art der Anforderung ab und davon, was mit dem Modell erreicht werden soll. Die allgemeine Faustregel besagt, dass Genauigkeit und Leistung des Modells eine gleichwertige Gewichtung erhalten sollen.

Sollten alle Unternehmen TensorFlow verwenden?

Koroveshi antwortet:

Nein, nicht unbedingt. Nicht jedes Unternehmen sollte TensorFlow oder ein anderes Machine Learning Framework verwenden. Ob TensorFlow verwendet werden sollte, hängt von mehreren Faktoren ab, u. a. der Geschäftstätigkeit des Unternehmens, den Datenanforderungen, Ressourcen und Zielen.

„TensorFlow eignet sich insbesondere für großformatige maschinelle Lernanwendungen wie die Bild- und Spracherkennung, die Verarbeitung natürlicher Sprache und Empfehlungsdienste. Doch nicht alle Unternehmen benötigen die Komplexität und den Umfang des maschinellen Lernens, das TensorFlow bietet. Für kleine Unternehmen oder Firmen, in denen Datenanalysen eine untergeordnete Rolle spielen, gibt es andere, passendere Lösungen.“

Jezuina Koroveshi

Ein Unternehmen mit einem kleinen Datensatz und relativ kleinen Modellen könnte beispielsweise einfachere Frameworks und Tools verwenden, die geringere Rechnerkapazitäten erfordern, z. B. Scikit-learn oder Caffe. Arbeitet ein Unternehmen dagegen mit komplexen Daten wie Bildern, Videos oder natürlicher Sprache, ist das TensorFlow-Framework vermutlich die beste Option.

„Bevor sich ein Unternehmen für TensorFlow entscheidet, sollte es seine Ziele und Anforderungen sorgfältig prüfen, seine bestehende Infrastruktur und Qualifikationen auswerten und die potenziellen Vorteile und Risiken der Verwendung des Frameworks beurteilen.“

Jezuina Koroveshi

Fazit

In unserer Zeit gewinnen maschinelles Lernen und Artificial Intelligence immer mehr an Bedeutung. TensorFlow ist heute die beliebteste quelloffene maschinelle Lernbibliothek für Datenwissenschaftler:innen. Für ML-Lösungen werden Milliarden Dollar ausgegeben und so ist es wenig verwunderlich, das AI allmählich die Welt erobert.

Obwohl es noch relativ neu ist, kommt TensorFlow aufgrund seiner starken Leistung, hohen Flexibilität und Bedienfreundlichkeit bereits in vielen Produktionsumgebungen zum Einsatz.

Das richtige TensorFlow-Talent zu finden, kann jedoch schwierig sein. Für CTOs ist es entscheidend, die richtigen Leute in ihr Team zu holen, denn nur so können sie das Potenzial neuer Technologien voll ausschöpfen. TensorFlow-Kompetenzen in Ihrem Unternehmen steigern Ihre Wettbewerbsfähigkeit und Sie sind Ihrer Konkurrenz bei der Entwicklung neuer Produkte, die von TensorFlow profitieren, einen Schritt voraus. Wenn Sie der Meinung sind, dass es an der Zeit ist, einen TensorFlow-Profi zu engagieren, dann kontaktieren Sie uns jetzt!