Comment se former au machine learning en 2026

Dans un monde de plus en plus axé sur les données et l'automatisation, l'apprentissage automatique se distingue comme un parcours professionnel très gratifiant et lucratif. La demande en compétences en apprentissage automatique a considérablement augmenté, le Forum économique mondial prévoyant une hausse de 40 % de la demande en spécialistes de l'IA et de l'apprentissage automatique entre 2023 et 2027. Cette augmentation souligne l'importance et l'urgence pour les professionnels et les passionnés de se plonger dans le domaine du ML.

Cet article présente les étapes pour débuter dans le domaine de l'apprentissage automatique, depuis les compétences et technologies clés à acquérir jusqu'à un programme d'études dédié et les certifications disponibles.

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?

Nous avons rédigé un article complet consacré à l'exploration de ce qu'est l'apprentissage automatique. Cependant, à la base, l'apprentissage automatique (ML) est une branche de l'intelligence artificielle (IA) qui se concentre sur la création de systèmes capables d'apprendre à partir de données.

En identifiant des modèles dans de vastes ensembles de données, les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent faire des prédictions ou prendre des décisions sans être explicitement programmés pour effectuer des tâches spécifiques. Cette capacité distingue le ML des logiciels traditionnels, où les résultats sont prédéterminés par un ensemble de règles. Les applications courantes de l'apprentissage automatique comprennent les véhicules autonomes, la notation de crédit automatisée et même les outils d'IA générative tels que chatGPT.

Les différences entre l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond

Le domaine des données et de l'IA regorge de termes et d'acronymes. Si vous vous êtes intéressé à ce domaine, vous avez peut-être remarqué que des expressions telles que « intelligence artificielle », « apprentissage automatique » et « apprentissage profond » sont utilisées de manière interchangeable. Il est important de définir ces termes plus en détail avant d'aborder la manière d'aborder votre parcours d'apprentissage du ML. Nous avons rédigé un article complet explorant les différences entre l'IA, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond, mais pour résumer :

• L'intelligence artificielle représente un concept plus large de machines capables d'effectuer des tâches d'une manière que nous considérons comme « intelligente ». Dans ce contexte, une simple calculatrice peut être considérée comme une forme d'IA. Vous pouvez également consulter notre guide sur la manière d'apprendre l'IA pour en savoir plus.
• L'apprentissage automatique, un sous-domaine de l'IA, implique des algorithmes permettant aux ordinateurs d'apprendre à partir de données et de prendre des décisions basées sur celles-ci. Un exemple pertinent est le regroupement des clients en fonction de leurs comportements d'achat.
• Le Deep Learning, qui est une sous-catégorie du ML, utilise des réseaux neuronaux à plusieurs couches (d'où le terme « deep ») pour analyser les modèles dans les données, imitant ainsi l'approche du cerveau humain en matière d'apprentissage. L'apprentissage profond est à l'origine des résultats impressionnants obtenus par l'IA dans les médias grand public. chatGPT et les véhicules autonomes sont des exemples concrets de l'application du deep learning.

La différence entre l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé

À mesure que vous approfondissez vos connaissances en apprentissage automatique, vous rencontrerez peut-être d'autres termes tels que «apprentissage supervisé »et «apprentissage non supervisé », qui font référence à différents paradigmes au sein de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond. Veuillez les examiner ci-dessous :

• Apprentissage supervisé: Paradigme de l'apprentissage automatique dans lequel les algorithmes apprennent les relations entre les données d'entrée et les résultats que nous souhaitons modéliser, l'algorithme étant capable de prédire les résultats à partir de nouvelles données d'entrée. Un bon exemple serait un algorithme de modèle de notation de crédit qui, une fois formé à partir des données financières de clients ayant fait défaut sur leur crédit, pourrait mieux prédire qui est susceptible de faire défaut à l'avenir.
• Apprentissage non supervisé: Paradigme de l'apprentissage automatique dans lequel les algorithmes identifient les similitudes entre les données d'entrée et les regroupent en conséquence. Un bon exemple est celui des algorithmes de segmentation de la clientèle qui regroupent les clients en fonction de leurs caractéristiques d'achat et démographiques.

Pourquoi se former au machine learning en 2026 ?

L'apprentissage automatique est un domaine en pleine expansion.

Selon le Forum économique mondial, la demande en spécialistes de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique augmentera de 40 % entre 2023 et 2027. Cela n'est pas surprenant, car la croissance exponentielle de la production de données et la nécessité de prendre des décisions fondées sur les données dans tous les secteurs ont stimulé la demande d'expertise en apprentissage automatique.

Le marché de l'emploi pour les professionnels du machine learning a connu une croissance substantielle, reflétant l'adoption croissante des technologies de machine learning dans divers secteurs.

L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique sont les domaines professionnels qui connaissent la plus forte croissance - Source de l'image

L'apprentissage automatique est un domaine professionnel très rémunérateur.

La demande accrue et la pénurie de talents entraînent une augmentation des rémunérations. Les postes dans le domaine de l'apprentissage automatique comptent parmi les mieux rémunérés du secteur technologique. Les données provenant de plateformes telles que Glassdoor mettent en évidence les salaires attractifs offerts par des postes tels que ceux de data scientist, d'ingénieur en intelligence artificielle et d'ingénieur en apprentissage automatique, ce qui en fait un parcours professionnel intéressant pour de nombreuses personnes.

Voici les salaires pour les postes courants dans ce domaine, selon les données fournies par Glassdoor.

• Data Scientist: 132 000 $ - 190 000 $
• Ingénieur en apprentissage automatique: 126 000 $ - 187 000 $
• Ingénieur en intelligence artificielle: 125 000 $ - 194 000 $
• Chercheur scientifique: 116 000 $ - 176 000 $

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L'apprentissage automatique représente un défi intellectuel.

Il existe une raison pour laquelle les talents en apprentissage automatique sont actuellement rares : il ne s'agit pas d'une compétence facile à acquérir. Au-delà des incitations financières, l'apprentissage automatique offre un vaste champ de défis intellectuels. La nature dynamique de ce domaine, qui exige un apprentissage continu et une adaptation constante aux nouvelles technologies et méthodologies, en fait un secteur passionnant pour les personnes qui aiment résoudre des problèmes et celles qui souhaitent repousser les limites des capacités des machines.

Combien de temps faut-il pour maîtriser l'apprentissage automatique ?

Le parcours menant à la maîtrise de l'apprentissage automatique varie considérablement en fonction de votre approche. Pour les autodidactes, le délai peut varier considérablement en fonction des connaissances existantes, du niveau d'engagement et des ressources à votre disposition.

Il peut être nécessaire de consacrer de quelques mois à plus d'un an pour acquérir une solide maîtrise des principes du ML, de la programmation (notamment Python), des mathématiques et de divers algorithmes. Des cours en ligne autodirigés, des tutoriels et des projets pratiques peuvent accélérer ce processus.

Opter pour une formation formelle, telle qu'un diplôme universitaire en informatique, en science des données ou dans un domaine connexe, implique généralement un engagement de trois à quatre ans. Ces programmes proposent une formation approfondie en apprentissage automatique ainsi que dans des domaines connexes. Quelle que soit la voie choisie, la clé du succès dans le domaine de l'apprentissage automatique réside dans l'apprentissage continu, l'application pratique et le fait de se tenir informé des dernières avancées dans ce domaine.

Il est important de noter que l'apprentissage automatique est un domaine qui nécessite un apprentissage continu tout au long de la vie, car de nouvelles technologies et méthodologies sont constamment développées.

Comment acquérir des connaissances en apprentissage automatique à partir de zéro en 2026

Se lancer dans l'apprentissage automatique est une aventure passionnante, mais complexe. Il s'agit d'un vaste domaine qui englobe de nombreux sous-domaines. Cependant, avec un plan clair, des ressources adéquates et une approche méthodique, le chemin devient plus facile à parcourir. Voici votre guide pour explorer le monde fascinant de l'apprentissage automatique en 2026 :

1. Veuillez vous assurer de remplir les conditions préalables.

Avant de vous lancer dans l'apprentissage automatique, il est essentiel de disposer de bases solides dans les domaines clés. Ces compétences fondamentales constituent les piliers de vos connaissances et aptitudes en matière d'intelligence artificielle :

• Mathématiques de base. L'apprentissage automatique est profondément ancré dans les principes mathématiques. Bien qu'il ne soit pas nécessaire d'être un expert en mathématiques pour exceller dans le domaine de l'apprentissage automatique, il est essentiel de maîtriser les bases de l'algèbre linéaire, du calcul et des statistiques. Par exemple, la compréhension des opérations matricielles et des transformations linéaires en algèbre linéaire est essentielle pour maîtriser les algorithmes d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond.
• Statistiques de base. La maîtrise des principes statistiques améliore votre compréhension de l'apprentissage automatique. La capacité à analyser des données et à en extraire des informations pertinentes est indispensable dans ce domaine. La maîtrise de concepts tels que la signification statistique, les distributions, l'analyse de régression et les estimations de probabilité est essentielle pour appliquer efficacement diverses techniques d'apprentissage automatique.
• Une volonté d'apprendre. L'apprentissage automatique est une discipline en constante évolution, caractérisée par des innovations, des méthodologies et des technologies permanentes. Par conséquent, il est essentiel d'adopter une attitude tournée vers l'avenir et de faire preuve d'un enthousiasme pour l'apprentissage et l'adaptation continus pour toute personne souhaitant se démarquer ou progresser dans le domaine de l'apprentissage automatique.

Il est important de noter que le niveau d'expertise et de compétence requis dans ces domaines fondamentaux varie en fonction du poste spécifique que vous visez dans le domaine de l'apprentissage automatique. Par exemple, un data scientist n'a pas nécessairement besoin d'une connaissance approfondie de tous les principes mathématiques appliqués au machine learning, tandis qu'un chercheur scientifique spécialisé dans le développement de nouveaux modèles de machine learning peut avoir besoin d'une compréhension mathématique plus approfondie.

En fin de compte, il est essentiel d'adapter votre parcours d'apprentissage à vos objectifs de carrière et de moduler l'intensité de vos études dans les différentes matières.

2. Commencez à développer vos compétences en apprentissage automatique.

L'apprentissage automatique est un vaste domaine qui englobe diverses compétences secondaires, chacune étant essentielle à la maîtrise du domaine. Nous allons ici détailler ces compétences et vous fournir des ressources pour approfondir vos connaissances.

Statistiques

Les statistiques sont essentielles dans l'apprentissage automatique pour analyser les données, faire des prévisions et tirer des conclusions. Cela implique la compréhension des distributions de données, des tests statistiques et des théories probabilistes, qui sont fondamentaux pour la construction et l'évaluation des modèles d'apprentissage automatique. Voici quelques ressources qui peuvent vous aider à vous familiariser avec les statistiques pour l'apprentissage automatique :

• Principes fondamentaux des statistiques avec Python cursus de compétences
• Cours d'introduction aux statistiques
• Les données expliquées de manière accessible : Aperçu des statistiques descriptives

Mathématiques

Les mathématiques, en particulier l'algèbre linéaire, le calcul et les probabilités, sont essentielles pour comprendre les principes sous-jacents des algorithmes d'apprentissage automatique. Ces concepts mathématiques sont directement appliqués dans diverses techniques d'apprentissage automatique, de l'optimisation des algorithmes à la compréhension de la structure des réseaux neuronaux.

• Démystifier les concepts mathématiques pour l'apprentissage profond
• Cours d'algèbre linéaire pour la science des données en R

Programmation

La programmation est l'outil qui donne vie aux modèles d'apprentissage automatique. Python est le langage le plus répandu en raison de sa simplicité et des nombreuses bibliothèques disponibles pour la science des données et l'apprentissage automatique, telles que NumPy, Pandas et Scikit-learn. Cependant, de nombreux praticiens utilisent également R pour l'apprentissage automatique. Dans une section ci-dessous, nous présenterons les principaux outils et packages d'apprentissage automatique dans ces deux langages.

• Cursus de compétences en programmation Python
• Cursus de compétences en programmation R
• Cours d'introduction aux paradigmes de programmation

Structures de données

Les structures de données sont indispensables pour stocker, accéder et manipuler efficacement les données dans le domaine de l'apprentissage automatique. Une bonne maîtrise des tableaux, des listes, des arbres et des graphes, ainsi que de leurs algorithmes, peut considérablement optimiser les performances des modèles d'apprentissage automatique.

• Introduction au cours sur les structures de données et les algorithmes
• Tutoriel sur les structures de données Python avec des exemples primitifs et non primitifs

Manipulation des données

La manipulation des données implique le nettoyage, la transformation et la préparation des données en vue de leur analyse. Cette compétence est essentielle pour l'apprentissage automatique, car la qualité et le format des données ont un impact direct sur les performances des modèles.

• Manipulation de données avec Python - Cursus de compétences
• Manipulation des données dans le cours SQL
• Manipulation de données avec R cursus de compétences

Apprentissage automatique

La compréhension des principes, des algorithmes et des applications de l'apprentissage automatique est essentielle dans ce domaine. Cela englobe l'apprentissage supervisé et non supervisé, l'évaluation des modèles et le réglage.

• Scientifique en apprentissage automatique avec Python - cursus professionnel
• Fondamentaux du machine learning avec Python - cursus de compétences
• Chercheur en apprentissage automatique avec cursus en R

Apprentissage profond

L'apprentissage profond, un sous-ensemble de l'apprentissage automatique, implique la formation de réseaux neuronaux profonds. Cette compétence est particulièrement pertinente pour des tâches complexes telles que la reconnaissance d'images et vocale, le traitement du langage naturel, et bien d'autres encore.

• Cours d'introduction au Deep Learning en Python
• Introduction au Deep Learning avec Keras
• Introduction au cours sur l'apprentissage profond dans PyTorch

Génie logiciel

Les compétences en génie logiciel sont indispensables, en particulier lorsqu'il s'agit de déployer des modèles d'apprentissage automatique dans un environnement de production. Cela implique notamment de maîtriser les systèmes de contrôle de version tels que Git, les pratiques d'intégration et de livraison continues (CI/CD), les technologies de conteneurisation telles que Docker et les outils d'orchestration tels que Kubernetes. La maîtrise des services cloud (AWS, GCP, Azure) pour le déploiement et la mise à l'échelle d'applications, ainsi que la connaissance des API et des services web, sont également essentielles pour intégrer des modèles d'apprentissage automatique dans des systèmes logiciels existants.

• Cours d'ingénierie logicielle pour les scientifiques des données en Python
• La science des données rencontre le génie logiciel

Sens des affaires

L'un des principaux défis auxquels sont confrontés les praticiens du machine learning aujourd'hui est le développement de modèles qui ne sont finalement jamais utilisés en production. Il est essentiel de comprendre les implications commerciales des solutions d'apprentissage automatique pour créer de la valeur. Il s'agit de comprendre comment le ML peut résoudre des problèmes commerciaux concrets, améliorer l'efficacité et stimuler l'innovation.

• Cours sur l'analyse des processus métier dans R
• Cursus de compétences SQL pour les analystes commerciaux

3. Apprenez à utiliser les outils et les packages essentiels du machine learning.

La maîtrise de l'apprentissage automatique nécessite une bonne connaissance d'une gamme d'outils et de progiciels qui facilitent le traitement des données, la création de modèles et la mise en œuvre d'algorithmes. Bien que Python soit incontestablement le langage de programmation le plus populaire pour l'apprentissage automatique, nous examinons les packages les plus importants des écosystèmes Python et R, chacun servant des objectifs distincts dans le flux de travail de l'apprentissage automatique.

Principaux paquets Python pour l'apprentissage automatique

Pandas

Pandas est un outil essentiel pour la manipulation et l'analyse de données en Python. Il offre des structures de données robustes telles que les DataFrame, facilitant ainsi le nettoyage, le filtrage et l'agrégation de grands ensembles de données, ce qui constitue une étape préliminaire dans tout projet d'apprentissage automatique.

• Manipulation de données avec pandas Cours
• Tutoriel Python pandas : Le guide complet pour les débutants
• Aide-mémoire Pandas pour la science des données en Python

Numpy

Numpy fournit la structure de tableau fondamentale et les fonctions mathématiques indispensables au calcul scientifique en Python. Son efficacité dans les calculs numériques le rend indispensable pour le traitement des données multidimensionnelles utilisées dans les algorithmes d'apprentissage automatique.

• Introduction au cours NumPy
• Cours intensif sur NumPy avec exercices pratiques
• Aide-mémoire NumPy : Analyse de données en Python

Scikit-learn

Scikit-Learn est un outil polyvalent qui simplifie les tâches courantes d'apprentissage automatique, notamment la classification, la régression, le regroupement et la réduction de dimensionnalité. Sa conception s'intègre parfaitement à d'autres bibliothèques Python telles que Numpy et Pandas.

• Cours sur l'apprentissage automatique avec scikit-learn
• Apprentissage automatique avec Python : Tutoriel Scikit-Learn
• Aide-mémoire Scikit-Learn : Apprentissage automatique avec Python

XGBoost

XGBoost est réputé pour ses performances et sa rapidité dans les concours d'apprentissage automatique. Il s'agit d'une implémentation d'arbres de décision à gradient boosté conçue pour offrir vitesse et performances, ce qui est essentiel pour de nombreuses tâches d'apprentissage automatique.

• Cours sur le renforcement par gradient extrême avec XGBoost
• Apprenez XGBoost en Python : Tutoriel étape par étape

Tensorflow

Tensorflow est une bibliothèque performante pour le calcul numérique et l'apprentissage automatique qui permet aux développeurs de créer des modèles d'apprentissage profond sophistiqués. Sa flexibilité et son évolutivité le rendent adapté à la fois à la recherche et à la production.

• Cours d'introduction à TensorFlow en Python
• Tutoriel TensorFlow pour débutants
• Réseaux neuronaux convolutifs (CNN) en Python avec TensorFlow - Tutoriel

Keras

Keras est conçu pour permettre une expérimentation rapide avec les réseaux neuronaux profonds. Il fournit une API de haut niveau et conviviale qui peut fonctionner sur TensorFlow, facilitant ainsi la conception et l'expérimentation de modèles.

• Introduction au Deep Learning avec Keras
• Cours avancé sur l'apprentissage profond avec Keras
• Tutoriel Keras : Apprentissage profond en Python

PyTorch

PyTorch est reconnu pour son graphe de calcul dynamique et son interface conviviale, ce qui en fait un choix privilégié pour les chercheurs et les développeurs travaillant sur des modèles d'apprentissage automatique de pointe, en particulier dans le domaine de l'apprentissage profond.

• Introduction au cours sur l'apprentissage profond dans PyTorch
• Cours intermédiaire sur l'apprentissage profond avec PyTorch
• Tutoriel PyTorch : Construire un réseau neuronal simple à partir de zéro
• Aide-mémoire sur l'apprentissage profond avec PyTorch

Les meilleurs packages d'apprentissage automatique

Modèles soignés

Tidymodels est une collection de paquets R destinés à la modélisation et à l'apprentissage automatique qui partagent des principes communs et sont conçus pour fonctionner ensemble de manière transparente. Il simplifie de nombreuses tâches courantes dans un processus d'apprentissage automatique, du prétraitement des données à l'ajustement et à la validation des modèles.

• Cours sur la modélisation avec tidymodels dans R
• Ingénierie des caractéristiques pour prédire les réservations hôtelières avec tidymodels
• Analyse des cotes de crédit à l'aide de tidymodels dans R

Caret

Le package Caret dans R constitue une solution complète pour la création et l'évaluation de modèles d'apprentissage automatique. Il fournit une interface unifiée à des centaines d'algorithmes d'apprentissage automatique, facilitant ainsi l'entraînement des modèles, la réalisation de prédictions et l'évaluation de leurs performances, le tout dans un cadre cohérent.

• Apprentissage automatique avec caret dans R

randomForest

Ce package implémente l'algorithme Random Forest, réputé pour sa précision et sa robustesse, en particulier dans les tâches de classification et de régression.

XGBoost

XGBoost dans R offre une implémentation efficace et évolutive des frameworks de gradient boosting, réputés pour leurs performances et leur rapidité élevées dans les concours de machine learning et les applications concrètes.

• Cours sur le renforcement par gradient extrême avec XGBoost

Tensorflow

Tensorflow pour R permet aux utilisateurs de tirer parti des puissantes fonctionnalités d'apprentissage profond de TensorFlow directement dans R, ce qui facilite le développement de modèles sophistiqués grâce à l'interface familière de R.

• Création de modèles de réseaux neuronaux (NN) dans R
• Tutoriel TensorFlow pour débutants

Keras

Keras in R apporte la simplicité et la flexibilité de l'API Keras aux utilisateurs de R, rendant l'apprentissage profond plus accessible et plus facile à mettre en œuvre grâce à des abstractions de réseaux neuronaux de haut niveau.

• Keras : Apprentissage profond dans R
• Introduction au Deep Learning avec Keras

Exemple de plan d'apprentissage en apprentissage automatique

Ce programme d'apprentissage du ML est conçu comme un parcours fondamental, adaptable en fonction des objectifs personnels et des rôles au sein du domaine. Veuillez en tirer parti et l'ajuster selon vos besoins.

Mois 1 à 3 : Établir les bases de l'apprentissage automatique

• Renforcer les connaissances en mathématiques et en statistiques: Indispensable pour la compréhension des algorithmes et l'analyse des données. L'algèbre linéaire, le calcul et les probabilités constituent la base des modèles d'apprentissage automatique.
• Apprenez les bases de la programmation: Python est recommandé en raison de son assistance étendue et de ses bibliothèques pour le ML. Les compétences en programmation sont essentielles pour la mise en œuvre et le test des algorithmes d'apprentissage automatique.
• Commencez à travailler avec les données: Veuillez vous familiariser avec les techniques de manipulation et de visualisation des données. La compréhension et le prétraitement des données constituent des étapes essentielles avant l'application de tout modèle d'apprentissage automatique.

Ressources recommandées

• Principes fondamentaux des statistiques avec Python cursus de compétences
• Cursus de compétences en programmation Python
• Cursus de visualisation de données avec Python
• Plus de 60 projets Python pour tous les niveaux d'expertise

Mois 4 à 6 : Plongée dans l'apprentissage automatique

• Comprenez les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique: Veuillez distinguer l'apprentissage supervisé de l'apprentissage non supervisé. Cette distinction est essentielle pour choisir l'approche appropriée à différents problèmes.
• Construire et évaluer des modèles simples: Commencez par des modèles tels que la régression linéaire et les arbres de décision afin de comprendre les processus de construction et d'évaluation des modèles.
• Appliquer les connaissances à des ensembles de données réels: L'expérience pratique renforce les connaissances théoriques et améliore les compétences en matière de résolution de problèmes.

Ressources recommandées

• Scientifique en apprentissage automatique avec Python - cursus professionnel
• Fondamentaux du machine learning avec Python - cursus de compétences
• Introduction à la régression avec statsmodels en Python
• 25 projets d'apprentissage automatique pour tous les niveaux

Mois 7 à 9 : Approfondissez vos connaissances

• Explorez l'apprentissage profond: Découvrez la complexité des réseaux neuronaux, qui constituent des outils puissants pour des tâches telles que la reconnaissance d'images et de la parole.
• Comprendre le MLOps: Il est essentiel d'apprendre à déployer efficacement les modèles en production pour les applications concrètes.
• Participez à des projets ou à des concours: Les défis contribuent à améliorer les compétences et offrent un aperçu des applications pratiques du ML et des meilleures pratiques communautaires.

Ressources recommandées

• Cours d'introduction au Deep Learning en Python
• Principes fondamentaux du MLOps
• Tutoriel sur l'apprentissage automatique, les pipelines, le déploiement et les MLOps
• Aide-mémoire sur l'apprentissage automatique

Plus de 10 mois : Continuez à vous former et à vous spécialiser

• Veuillez sélectionner une spécialisation: Se concentrer sur un domaine tel que le traitement du langage naturel ou la vision par ordinateur permet d'approfondir ses connaissances et sa compréhension.
• Participez à des projets open source: La collaboration et la contribution à des projets peuvent offrir une expérience concrète et favoriser l'engagement communautaire.
• Restez informé des dernières recherches: En vous tenant informé des dernières évolutions, vous vous assurez que vos compétences restent pertinentes et à la pointe de la technologie.

Ressources recommandées

• Traitement du langage naturel en Python
• Traitement d'images avec Python
• Sept projets de PNL pour tous les niveaux

Les 5 meilleurs conseils pour apprendre le machine learning

1. Veuillez sélectionner une discipline

L'apprentissage automatique est un domaine vaste qui comprend de nombreuses spécialisations. Commencez par identifier les domaines qui correspondent à vos intérêts et à vos aspirations professionnelles. Qu'il s'agisse de développer des algorithmes, de travailler sur des réseaux neuronaux ou d'appliquer le ML à des secteurs spécifiques tels que la santé ou la finance, avoir un objectif clair vous permettra de rationaliser votre parcours d'apprentissage. Personnaliser votre parcours facilite non seulement l'apprentissage, mais vous permet également de développer une expertise dans les domaines qui vous intéressent le plus.

2. Commencer l'apprentissage

Commencez votre parcours d'apprentissage par des cours fondamentaux qui couvrent les principes essentiels du machine learning, des statistiques et de la programmation. Utilisez les plateformes en ligne, les cours universitaires et les ateliers pour établir une base solide. Au fur et à mesure de votre progression, explorez des sujets et des technologies plus avancés. Une approche structurée, combinant connaissances théoriques et connaissances pratiques, est essentielle pour maîtriser les complexités de l'apprentissage automatique.

3. Évaluez vos compétences à travers des projets

La théorie est essentielle, mais rien ne remplace l'expérience pratique. Commencez par des projets modestes pour mettre en pratique ce que vous avez appris, puis relevez progressivement des défis plus complexes. Les projets renforcent vos connaissances et mettent en valeur vos compétences auprès d'employeurs potentiels. Ils fournissent des preuves tangibles de vos compétences et de votre capacité à résoudre des problèmes concrets à l'aide de solutions d'apprentissage automatique.

4. Inscrivez-vous à une communauté

La communauté du machine learning est vaste et extrêmement solidaire. Participez à des forums, des rencontres et des hackathons pour entrer en contact avec vos pairs et des experts. Ces communautés offrent des ressources inestimables, du mentorat et des opportunités de collaboration sur des projets. S'engager auprès de la communauté accélère l'apprentissage, vous aide à rester motivé et vous ouvre de nouvelles opportunités de développement personnel et professionnel.

5. Restez informé

L'apprentissage automatique est un domaine en constante évolution, il est donc essentiel de se former en permanence. Restez informé des dernières recherches, des outils et des meilleures pratiques. Testez de nouvelles techniques, sollicitez des commentaires et tirez des leçons de vos échecs. L'itération est un principe fondamental de l'apprentissage automatique lui-même, et l'application de cette approche à votre processus d'apprentissage améliorera considérablement vos compétences et votre capacité d'adaptation dans ce domaine dynamique.

Les meilleures ressources pour apprendre le machine learning en 2026

Il existe de nombreuses ressources pour vous aider à apprendre le machine learning, allant de cours structurés et manuels à des projets pratiques. Choisir la bonne ressource peut vous aider à prendre un bon départ dans vos études. Voici nos principales recommandations pour vous aider à démarrer votre parcours dans le domaine de l'apprentissage automatique :

Suivez les meilleurs cours sur les machines pour vous initier

DataCamp est une excellente plateforme qui propose des cours interactifs spécialement conçus pour les futurs scientifiques des données. Les cours vont du niveau débutant au niveau avancé et sont conçus avec des exercices pratiques. Voici quelques-uns des meilleurs cours liés à l'apprentissage automatique proposés sur DataCamp :

• Principes fondamentaux de Python
• Manipulation de données avec Python
• Principes fondamentaux de l'apprentissage automatique avec Python
• Chercheur en apprentissage automatique avec Python
• Introduction au Deep Learning avec PyTorch

Réaliser des projets d'apprentissage automatique

L'apprentissage du machine learning va au-delà de la compréhension des théories et des techniques de codage. Cela implique une pratique concrète, et c'est là que la réalisation de projets entre en jeu.

Commencez par identifier un projet adapté à votre niveau de compétence et examinez les outils appropriés, tels que Python et ses nombreuses bibliothèques, pour vos projets. Il est essentiel de bien comprendre et préparer vos données, car cela influe directement sur l'efficacité de votre modèle.

Vous trouverez ci-dessous quelques suggestions de projets d'IA que vous pouvez développer pour vous aider à maîtriser l'IA. Nous vous invitons à consulter nos articles sur les projets d'apprentissage automatique pour tous les niveaux afin d'obtenir de plus amples informations.

• Dans le cadre du projet « Predict Taxi Fares », vous serez amené à prédire le lieu et le moment les plus propices pour obtenir le tarif le plus élevé à partir de l'ensemble de données sur les taxis new-yorkais. Vous utilisez tidyverse pour le traitement et la visualisation des données. Pour prédire l'emplacement et l'heure, vous expérimenterez avec un modèle d'arbre de base tel que l'arbre de décision et la forêt aléatoire.
• Dans l', offrez la vie : Projet « Predict Blood Donations » (Prédire les dons de sang) de l', vous prédirez si un donneur fera ou non un don de sang dans un intervalle de temps donné. Dans le cadre de ce projet, vous traitez des données brutes et les transmettez à l'outil TPOT Python AutoML (apprentissage automatique).
• Dans le cadre du projet « Trouver des similitudes entre films à partir de résumés d'intrigues », vous utiliserez divers outils de traitement du langage naturel (NLP) et KMeans pour prédire la similitude entre des films en vous basant sur les intrigues fournies par IMDB et Wikipédia. Vous apprendrez à combiner les données, à effectuer la tokenisation et le stemming sur le texte, à le transformer à l'aide de TfidfVectorizer, à créer des clusters à l'aide de l'algorithme KMeans et enfin à tracer le graphique dendrogramme.

Veuillez consulter certains des meilleurs ouvrages sur l'apprentissage automatique.

Les ouvrages offrent des connaissances approfondies et des perspectives d'experts dans le domaine. Voici quelques-uns des ouvrages les plus influents sur l'IA qui pourraient vous être utiles :

• Les 15 meilleurs ouvrages sur l'apprentissage automatique à lire en 2026
• Les 11 meilleurs ouvrages sur l'apprentissage profond à lire en 2026

N'oubliez pas que la clé pour apprendre le machine learning réside dans la constance et la pratique. N'hésitez pas à commencer modestement et à progresser graduellement vers des concepts et des projets plus complexes. Vous serez surpris de voir tout ce que vous pouvez apprendre en consacrant chaque jour un peu de temps à l'étude.

Découvrez les meilleures fiches pratiques sur l'apprentissage automatique.

Notre sélection d'aide-mémoire sur la science des données peut servir de guide de référence rapide sur un large éventail de sujets liés à l'apprentissage automatique :

• Aide-mémoire sur l'apprentissage automatique
• Fiche pratique Python pour débutants
• Fiche de référence sur l'apprentissage automatique supervisé
• Aide-mémoire sur l'apprentissage automatique non supervisé
• Guide pratique chatGPT pour la science des données
• Aide-mémoire sur l'apprentissage profond avec PyTorch

Notre aide-mémoire sur l'apprentissage automatique couvre divers algorithmes et leurs applications.

Les différentes carrières dans le domaine de l'apprentissage automatique aujourd'hui

Les compétences en apprentissage automatique sont de plus en plus recherchées dans divers rôles. Voici quatre postes clés où ces compétences sont particulièrement valorisées :

Spécialiste en science des données

Les scientifiques des données analysent en profondeur les données organisationnelles afin d'en extraire des informations pertinentes, qu'ils communiquent ensuite aux parties prenantes non techniques. Ils maîtrisent les processus d'apprentissage automatique, les relient aux applications commerciales et travaillent principalement avec des outils de codage pour l'analyse, en utilisant souvent des outils de mégadonnées.

Leur rôle consiste à analyser des données, à gérer de grands ensembles de données et à intégrer divers points de données afin de discerner les tendances. En utilisant leurs compétences en analyse, en statistiques et en programmation, ils analysent et interprètent de grands ensembles de données afin d'élaborer des solutions basées sur les données pour relever des défis commerciaux complexes, notamment en développant des algorithmes d'apprentissage automatique pour générer des informations, automatiser des processus ou améliorer la valeur client.

Les compétences clés comprennent:

• Maîtrise de Python, R et SQL
• Compréhension des concepts du ML et de l'IA
• Compétences en analyse statistique et en modélisation prédictive
• Techniques de visualisation des données et de reporting
• Solides compétences en communication et en présentation

Les outils essentiels comprennent:

• Outils d'analyse de données tels que Pandas et NumPy
• Bibliothèques ML telles que Scikit-learn
• Outils de visualisation tels que Matplotlib et Tableau
• Cadres de mégadonnées, y compris Airflow et Spark
• Outils en ligne de commande tels que Git et Bash

Ingénieur en apprentissage automatique

Les ingénieurs en apprentissage automatique se spécialisent dans le développement et la mise à l'échelle de modèles d'apprentissage automatique destinés à la production. Ils comblent le fossé entre la science des données et le génie logiciel, garantissant que les modèles sont non seulement précis, mais également intégrés de manière efficace dans les applications et les systèmes destinés aux utilisateurs.

Ce poste exige une compréhension approfondie des algorithmes d'apprentissage automatique, des pratiques de développement logiciel et la capacité à travailler avec des systèmes de données à grande échelle. Les ingénieurs ML jouent un rôle essentiel dans l'automatisation de la formation, de la gestion des versions, du déploiement et de la surveillance des modèles, en optimisant leurs performances et leur évolutivité.

Les compétences clés comprennent:

• Programmation avancée en Python et connaissance approfondie des pratiques de développement logiciel.
• Compréhension approfondie des algorithmes et des cadres de travail liés à l'apprentissage automatique
• Expérience avec les outils de gestion des pipelines de données et des flux de travail
• Connaissance des services cloud et des technologies de conteneurisation
• Compétences en optimisation des performances et en dépannage

Les outils essentiels comprennent:

• Cadres d'apprentissage automatique (TensorFlow, PyTorch)
• Outils de conteneurisation (Docker, Kubernetes)
• Plateformes de cloud (AWS, GCP, Azure)
• Outils d'intégration et de déploiement continus (Jenkins, GitLab CI)
• Outils de surveillance et de journalisation pour les modèles d'apprentissage automatique

Développeur IA

Les développeurs IA combinent l'ingénierie logicielle et l'intelligence artificielle pour créer des algorithmes qui permettent aux machines d'effectuer des tâches qui nécessitent généralement l'intelligence humaine. Ce poste combine une expertise en programmation et une compréhension des principes de l'IA et du ML afin de créer des applications capables d'apprendre, de s'adapter et de prendre des décisions. Les compétences requises comprennent la programmation avancée, le développement d'algorithmes et l'intégration de systèmes. Les outils essentiels comprennent des frameworks d'IA tels que TensorFlow, des environnements de développement tels que Jupyter et le contrôle de version avec Git, garantissant une collaboration et un déploiement efficaces des solutions d'IA.

Les compétences clés comprennent:

• Programmation avancée dans des langages tels que Python et C++
• Maîtrise des bibliothèques et des cadres de travail liés à l'intelligence artificielle et à l'apprentissage automatique
• Excellente compréhension du développement d'algorithmes et des structures de données
• Capacité à intégrer l'IA dans des applications et des systèmes
• Compétences collaboratives pour travailler au sein d'équipes de développement logiciel

Les outils essentiels comprennent:

• Cadres d'IA tels que TensorFlow et PyTorch pour la création et l'entraînement de modèles
• Environnements de développement tels que Jupyter Notebooks pour l'expérimentation de code
• Systèmes de contrôle de version tels que Git pour la gestion du code et la collaboration en équipe
• Outils de débogage et de visualisation pour analyser et améliorer les performances des modèles

Chercheur scientifique

Les chercheurs en apprentissage automatique repoussent les limites de l'IA en développant de nouveaux algorithmes et modèles. Ils mènent des expériences, publient leurs résultats et contribuent à la compréhension de l'IA et du ML par la communauté scientifique. Leur travail implique souvent une exploration théorique et une application pratique, ce qui nécessite une compréhension approfondie des mathématiques, des statistiques et de l'informatique.

Les compétences clés comprennent:

• Expertise en modélisation mathématique et statistique
• Maîtrise des langages de programmation tels que Python et R
• Expérience dans les techniques avancées d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond
• Capacité à mener des recherches scientifiques rigoureuses et à publier les résultats
• Esprit critique et aptitude à résoudre des problèmes

Les outils essentiels comprennent:

• Cadres d'apprentissage profond (tels que TensorFlow, PyTorch)
• Outils de calcul scientifique (tels que MatLab, Mathematica)
• Logiciels de rédaction et de présentation (tels que LaTeX, Google Slides)
• Ressources informatiques dans le cloud (telles que AWS, Google Cloud Platform)

Comment trouver un emploi dans le domaine de l'apprentissage automatique aujourd'hui

Obtenir un emploi dans le domaine de l'apprentissage automatique sans diplôme universitaire traditionnel peut s'avérer difficile, mais cela reste possible en empruntant d'autres voies.

Continuez à approfondir vos connaissances dans ce domaine.

Immergez-vous dans la communauté ML en participant à des webinaires et à des conférences et en écoutant des podcasts spécialisés, tels que le podcast DataFrame de DataCamp. Cela vous permet d'approfondir vos connaissances et de rester informé des dernières technologies et méthodologies en matière d'apprentissage automatique, démontrant ainsi votre engagement envers votre développement professionnel. Voici quelques-unes de nos conférences et podcasts préférés que nous vous invitons à découvrir.

Élaborer un portfolio

La création d'un portfolio de projets démontre vos compétences pratiques dans l'application de l'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes. Mettez en avant les projets qui présentent des solutions innovantes ou qui ont eu un impact significatif, car ceux-ci sont particulièrement intéressants pour les employeurs potentiels. Nous vous recommandons également vivement de consulter DataCamp Portfolios, car il s'agit d'un moyen gratuit et très simple de créer de superbes portfolios.

Obtenir une certification

L'obtention de certifications en apprentissage automatique délivrées par des institutions reconnues peut renforcer votre CV. Ces certifications attestent de votre expertise et de votre engagement dans le domaine, et compensent l'absence de diplôme officiel. Vous pouvez en savoir plus sur les certifications en science des données et en intelligence artificielle dans nos articles séparés.

Élaborez un CV efficace

Veuillez rédiger votre CV de manière à mettre en avant vos compétences en apprentissage automatique, vos projets et vos certifications. Veuillez utiliser des mots-clés pertinents pour les postes liés à l'apprentissage automatique et assurez-vous que votre CV est structuré de manière à passer les contrôles ATS tout en étant convaincant pour les responsables du recrutement.

Développez votre réseau et démarquez-vous de la concurrence

Une participation active aux communautés en ligne, aux forums et aux réseaux professionnels peut considérablement accroître votre visibilité. Partagez vos projets, participez aux discussions et échangez avec des professionnels du ML afin de nouer des relations précieuses qui pourraient déboucher sur des opportunités d'emploi.

Remarques finales

Se lancer dans l'apprentissage automatique est à la fois stimulant et gratifiant. Au fur et à mesure de votre progression, veuillez garder à l'esprit que l'apprentissage continu et la mise en pratique sont essentiels. Restez curieux, relevez les défis et tirez parti de la communauté pour obtenir soutien et inspiration. Votre parcours dans le domaine du ML est unique ; adaptez votre apprentissage à vos objectifs et à vos centres d'intérêt. Avec dévouement et persévérance, vous trouverez votre place dans le paysage en constante évolution de l'apprentissage automatique.

Commencez dès aujourd'hui votre parcours vers la maîtrise du machine learning avec le cursus « Machine Learning Fundamentals with Python » (Principes fondamentaux du machine learning avec Python) de DataCamp.