Comment apprendre l'apprentissage automatique en 2024

Dans un monde de plus en plus dominé par les données et l'automatisation, l'apprentissage automatique se présente comme un parcours professionnel très gratifiant et lucratif. La demande de compétences en apprentissage automatique a explosé, le Forum économique mondial prévoyant que la demande de spécialistes de l'IA et de l'apprentissage automatique augmentera de 40 % entre 2023 et 2027. Cette montée en puissance souligne la pertinence et l'urgence pour les professionnels et les passionnés de se plonger dans les domaines de la ML.

Cet article explique comment démarrer avec l'apprentissage automatique, des compétences et technologies clés que vous devez acquérir à un plan d'étude dédié à l'apprentissage automatique, en passant par les certifications que vous pouvez passer.

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?

Un article complet est consacré à l'apprentissage automatique. Cependant, à la base, l'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle (IA) axée sur la construction de systèmes qui apprennent à partir de données.

En identifiant des modèles dans de vastes ensembles de données, les algorithmes de ML peuvent faire des prédictions ou prendre des décisions sans être explicitement programmés pour effectuer des tâches spécifiques. Cette capacité distingue la ML des logiciels traditionnels, dont les résultats sont prédéterminés par un ensemble de règles. Parmi les applications courantes de l'apprentissage automatique, on peut citer les voitures autopilotées, l'évaluation automatisée du crédit, et même des outils d'IA générative comme le ChatGPT.

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

Le monde des données et de l'IA est rempli de termes et d'acronymes, et si vous avez prêté attention à cet espace, vous avez peut-être vu des mots comme " intelligence artificielle ", " apprentissage automatique " et " apprentissage profond " utilisés de manière interchangeable. Il convient 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 sur les différences entre l'IA, la ML et la DL, mais pour résumer :

• L'intelligence artificielle représente un concept plus large de machines capables d'effectuer des tâches d'une manière que nous considérerions comme "intelligente". Dans ce contexte, une simple calculatrice peut être considérée comme une forme d'IA. Vous pouvez également lire notre guide sur l 'apprentissage de l'IA pour en savoir plus.
• L'apprentissage automatique, un sous-ensemble de l'IA, implique des algorithmes permettant aux ordinateurs d'apprendre et de prendre des décisions basées sur des données. Un bon exemple est le regroupement de clients en fonction de leur comportement d'achat.
• L'apprentissage profond est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux à plusieurs couches (d'où le terme "profond") pour analyser des 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 populaires. Le chatGPT et les voitures autopilotées sont des exemples d'apprentissage profond en action.

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

Au fur et à mesure que vous approfondissez l'apprentissage automatique, vous pouvez entendre 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 approfondi. Décortiquons-les 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 cherchons à modéliser, où l'algorithme est capable de prédire les résultats sur la base de nouvelles données d'entrée. Un bon exemple serait un algorithme de modèle de notation de crédit qui, lorsqu'il est entraîné sur les données financières des clients qui n'ont pas remboursé leur crédit, pourrait mieux prédire qui est susceptible de ne pas rembourser à l'avenir.
• Apprentissage non supervisé: Un paradigme de l'apprentissage automatique dans lequel les algorithmes apprennent les similitudes entre les données d'entrée et les regroupent en conséquence. Les algorithmes de segmentation de la clientèle, qui regroupent les clients en fonction de leurs caractéristiques d'achat et de leurs caractéristiques démographiques, en sont un bon exemple.

Pourquoi apprendre l'apprentissage automatique en 2024 ?

L'apprentissage automatique est un domaine en pleine expansion

Selon le Forum économique mondial, la demande de spécialistes de l'IA et de l'apprentissage automatique augmentera de 40 % entre 2023 et 2027. Ce n'est pas une surprise, car la croissance exponentielle de la production de données et la nécessité d'une prise de décision fondée sur les données dans tous les secteurs ont propulsé la demande d'expertise en matière d'apprentissage automatique.

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

L'IA et l'apprentissage automatique sont les emplois qui connaissent la plus forte croissance - Source de l'image

L'apprentissage automatique est un emploi bien rémunéré

L'augmentation de la demande et la raréfaction des talents s'accompagnent d'une hausse des rémunérations. Les postes dans le domaine de l'apprentissage automatique sont parmi les mieux rémunérés de l'industrie technologique. Les données de plateformes telles que Glassdoor mettent en évidence les salaires lucratifs commandés par des rôles tels que les scientifiques de données, les ingénieurs en IA et les ingénieurs en apprentissage automatique, ce qui en fait un cheminement de carrière attrayant pour de nombreuses personnes.

Voici les salaires pour les titres les plus courants dans ce domaine, avec les chiffres de Glassdoor

• Scientifique de données: 132 000 $ - 190 000
• Ingénieur en apprentissage automatique: $126K - $187K
• Ingénieur IA: 125K - 194K
• Chercheur scientifique: 116 000 $ - 176 000

Source de l'image

L'apprentissage automatique est un défi intellectuel

Ce n'est pas pour rien que les talents en matière d'apprentissage automatique sont rares à l'heure actuelle : ce n'est pas une compétence facile à acquérir. En dehors des incitations financières, l'apprentissage automatique présente un paysage riche en défis intellectuels. La nature dynamique de ce domaine, qui exige un apprentissage et une adaptation constants aux nouvelles technologies et méthodologies, en fait un domaine passionnant pour ceux qui cherchent à résoudre des problèmes et pour ceux qui sont passionnés par le fait de repousser les limites de ce que les machines peuvent faire.

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

Le chemin à parcourir pour maîtriser 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.

Cela peut prendre de quelques mois à plus d'un an pour acquérir une solide maîtrise des principes de la ML, de la programmation (notamment Python), des mathématiques et d'une variété d'algorithmes, les cours en ligne autodirigés, les tutoriels et les projets pratiques pouvant potentiellement accélérer le 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 offrent une formation approfondie à l'apprentissage automatique ainsi qu'à d'autres sujets connexes. Quelle que soit la voie choisie, la clé du succès dans l'apprentissage automatique réside dans l'apprentissage continu, l'application pratique et le suivi des derniers développements dans le domaine.

Il est important de noter que l'apprentissage automatique est une carrière d'apprentissage permanent, car de nouvelles technologies et méthodologies sont constamment développées.

Comment apprendre l'apprentissage automatique à partir de zéro en 2024

Se lancer dans l'apprentissage automatique est une aventure passionnante et complexe. Il s'agit d'un vaste domaine qui comprend de nombreux sous-domaines. Mais avec un plan clair, des ressources appropriées et une approche méthodique, le chemin devient gérable. Voici votre guide pour naviguer dans le monde impressionnant de l'apprentissage automatique en 2024 :

1. Réviser les conditions préalables

Avant de vous lancer dans l'apprentissage automatique, il est essentiel d'établir des bases solides dans des domaines clés. Ces compétences fondamentales sont les piliers de vos connaissances et capacités 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 as des mathématiques pour exceller dans 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 naviguer dans les algorithmes d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond.
• Statistiques de base. La compréhension des principes de la statistique vous permet de mieux appréhender l'apprentissage automatique. La capacité d'analyser les données et d'en extraire des informations pertinentes est indispensable dans ce domaine. La connaissance 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.
• La volonté d'apprendre. L'apprentissage automatique est une discipline en constante évolution, caractérisée par des innovations, des méthodologies et des technologies permanentes. Il est donc essentiel pour toute personne qui aspire à se faire une place ou à progresser dans le domaine de l'apprentissage automatique d'adopter une attitude tournée vers l'avenir et de s'efforcer d'apprendre et de s'adapter en permanence.

Il convient de préciser que le niveau d'expertise et de compétence requis dans ces domaines fondamentaux varie en fonction de la fonction d'apprentissage automatique que vous visez. Par exemple, un scientifique des données peut ne pas avoir besoin d'une connaissance exhaustive de tous les principes mathématiques appliqués à l'apprentissage automatique, alors qu'un chercheur qui se concentre sur le développement de nouveaux modèles d'apprentissage automatique 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 entre les différentes matières.

2. Commencez à développer vos compétences en apprentissage automatique

L'apprentissage automatique est un vaste domaine qui englobe diverses sous-compétences, chacune étant essentielle à la maîtrise du domaine. Nous décomposons ici ces compétences et fournissons des ressources pour approfondir votre compréhension.

Statistiques

Les statistiques sont essentielles dans l'apprentissage automatique pour analyser les données, faire des prédictions et tirer des conclusions. Il s'agit de comprendre les distributions de données, les tests statistiques et les théories de la probabilité, qui sont essentiels pour construire et évaluer les modèles d'apprentissage automatique. Voici quelques ressources qui peuvent vous aider à vous familiariser avec les statistiques pour l'apprentissage automatique :

• Les fondamentaux de la statistique avec le cursus Python
• Cours d'introduction aux statistiques
• Les données démystifiées : 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 de ML, 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 la section ci-dessous, nous vous présentons les meilleurs outils et progiciels d'apprentissage automatique dans ces deux langages.

• Le cursus de compétences en programmation Python
• Le cursus de compétences en programmation R
• Introduction aux paradigmes de programmation Cours

Structures de données

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

• Cours d'introduction aux structures de données et aux algorithmes
• Tutoriel sur les structures de données en Python avec des exemples primitifs et non primitifs

Manipulation de données

La manipulation des données consiste à nettoyer, transformer et préparer les données pour l'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 le cursus Python
• Manipulation de données dans le cours SQL
• Manipulation de données avec le cursus R

Apprentissage automatique

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

• Scientifique en apprentissage automatique avec le cursus Python
• Les fondamentaux de l'apprentissage automatique avec le cursus Python
• Scientifique en apprentissage automatique avec un cursus de compétences en R.

Apprentissage en profondeur

L'apprentissage profond, un sous-ensemble de l'apprentissage automatique, implique la formation de réseaux neuronaux profonds. Cette compétence est particulièrement utile pour les tâches complexes telles que la reconnaissance d'images et de la parole, le traitement du langage naturel, etc.

• Cours d'introduction à l'apprentissage profond en Python
• Cours d'introduction à l'apprentissage profond avec Keras
• Introduction à l'apprentissage profond dans le cours PyTorch

Génie logiciel

Les compétences en ingénierie logicielle sont indispensables, en particulier lorsqu'il s'agit de déployer des modèles d'apprentissage automatique dans un environnement de production. Il s'agit notamment de comprendre les systèmes de contrôle de version comme Git, les pratiques d'intégration et de livraison continues (CI/CD), les technologies de conteneurisation comme Docker et les outils d'orchestration comme Kubernetes. La familiarité avec les services cloud (AWS, GCP, Azure) pour le déploiement et la mise à l'échelle des applications et la connaissance des API et des services web sont également cruciales pour l'intégration des modèles ML dans les systèmes logiciels existants.

• Cours de génie logiciel pour les scientifiques des données en Python.
• La science des données rencontre l'ingénierie logicielle

Le sens des affaires

L'un des principaux écueils auxquels sont confrontés les praticiens de l'apprentissage automatique 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 apporter de la valeur. Il s'agit de comprendre comment la ML peut résoudre des problèmes commerciaux concrets, améliorer l'efficacité et stimuler l'innovation.

• Cours sur l'analyse des processus d'affaires en R
• Le cursus SQL pour les analystes d'entreprise

3. Apprenez les outils et progiciels d'apprentissage automatique essentiels

Pour maîtriser l'apprentissage automatique, il faut se familiariser avec une série d'outils et de progiciels qui facilitent le traitement des données, la construction de modèles et la mise en œuvre d'algorithmes. Alors que Python est certainement le langage de programmation le plus populaire pour l'apprentissage automatique, nous explorons les paquets les plus pivots au sein des écosystèmes Python et R, chacun servant des objectifs distincts dans le flux de travail de ML.

Principaux logiciels d'apprentissage automatique Python

Pandas

Python est une pierre angulaire de la manipulation et de l'analyse des données en Python, offrant des structures de données robustes comme DataFrame, facilitant le nettoyage, le filtrage et l'agrégation de grands ensembles de données, ce qui constitue une étape préliminaire à tout projet d'apprentissage automatique.

• Manipulation de données avec pandas Cours
• Tutoriel Python pandas : Le guide ultime pour les débutants
• L'antisèche Pandas pour la science des données en Python

Numpy

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

• Cours d'introduction à NumPy
• NumPy Crash Course Code-Along
• NumPy Cheat Sheet : 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 la dimensionnalité, avec une conception qui s'intègre parfaitement à d'autres bibliothèques Python comme Numpy et Pandas.

• Cours sur l'apprentissage automatique avec scikit-learn
• Python Machine Learning : Tutoriel Scikit-Learn
• Scikit-Learn Cheat Sheet : Apprentissage automatique Python

XGBoost

XGBoost est réputé pour ses performances et sa rapidité dans les compétitions d'apprentissage automatique. Il s'agit d'une implémentation d'arbres de décision boostés par le gradient, conçue pour la vitesse et la performance, ce qui est crucial pour de nombreuses tâches d'apprentissage automatique.

• Cours sur le renforcement du gradient extrême avec XGBoost
• Apprenez XGBoost en Python : Un tutoriel étape par étape

Tensorflow

Tensorflow est une puissante bibliothèque de calcul numérique et d'apprentissage automatique qui permet aux développeurs de créer des modèles d'apprentissage profond sophistiqués. Sa flexibilité et son évolutivité en font un outil adapté à la fois à la recherche et à la production.

• Cours d'introduction à TensorFlow en Python
• Tutoriel TensorFlow pour les débutants
• Tutoriel sur les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) en Python avec TensorFlow

Keras

Keras est conçu pour permettre une expérimentation rapide des réseaux neuronaux profonds, en fournissant une API conviviale de haut niveau qui peut s'exécuter au-dessus de TensorFlow, ce qui permet de concevoir et d'expérimenter facilement des modèles.

• Cours d'introduction à l'apprentissage profond avec Keras
• Cours sur l'apprentissage profond avancé avec Keras
• Tutoriel Keras : Apprentissage profond en Python

PyTorch

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

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

Top R Machine Learning Packages (en anglais)

Tidymodels

Tidymodels est une collection de packages R pour la modélisation et 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 flux de travail d'apprentissage automatique, du prétraitement des données à la mise au point et à la validation des modèles.

• Modélisation avec tidymodels en R Cours
• Ingénierie des caractéristiques pour prédire les réservations d'hôtel avec les tidymodèles
• Analyse des scores de crédit avec tidymodels en R

Caret

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

• Apprentissage automatique avec caret en R

randomForest

Ce paquetage implémente l'algorithme de la forêt aléatoire, connu pour sa précision et sa robustesse, en particulier dans les tâches de classification et de régression.

XGBoost

XGBoost en R offre une implémentation efficace et évolutive des frameworks de gradient boosting, connus pour leurs performances élevées et leur rapidité dans les compétitions d'apprentissage automatique et les applications du monde réel.

• Cours sur le renforcement du gradient extrême avec XGBoost

Tensorflow

Tensorflow for R permet aux utilisateurs d'exploiter les puissantes fonctionnalités d'apprentissage profond de TensorFlow directement dans R, permettant le développement de modèles sophistiqués avec la familiarité de l'interface de R.

• Construction de modèles de réseaux neuronaux (NN) en R
• Tutoriel TensorFlow pour les 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 avec des abstractions de réseaux neuronaux de haut niveau.

• keras : Apprentissage profond en R
• Cours d'introduction à l'apprentissage profond avec Keras

Un exemple de plan d'apprentissage de l'apprentissage automatique

Ce plan d'apprentissage est conçu comme un parcours de base, adaptable en fonction des objectifs personnels et des rôles dans le domaine. Veillez à en tirer parti et à l'adapter comme vous l'entendez !

Mois 1-3 : Construire les bases de l'apprentissage automatique

• Renforcer les connaissances en mathématiques et en statistiques: Essentiel pour comprendre les algorithmes et l'analyse des données. L'algèbre linéaire, le calcul et les probabilités constituent l'épine dorsale des modèles ML.
• Apprenez les bases de la programmation: Python est recommandé en raison de son support étendu et de ses bibliothèques pour le ML. Les compétences en programmation sont essentielles pour mettre en œuvre et tester les algorithmes de ML.
• Commencez à travailler avec des données: Familiarisez-vous avec les techniques de manipulation et de visualisation des données. La compréhension et le prétraitement des données sont des étapes clés avant l'application d'un modèle de ML.

Ressources recommandées

• Les fondamentaux de la statistique avec le cursus Python
• Le cursus de compétences en programmation Python
• Le cursus de visualisation de données avec Python
• 60+ projets Python pour tous les niveaux d'expertise

Mois 4-6 : Plonger dans l'apprentissage automatique

• Comprendre les concepts de base de l'apprentissage automatique : Faites la différence entre l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé. Cette distinction est essentielle pour choisir la bonne approche pour les différents problèmes.
• Construire et évaluer des modèles simples: Commencez par des modèles tels que la régression linéaire et les arbres de décision pour comprendre les processus de construction et d'évaluation des modèles.
• Appliquer les connaissances sur des ensembles de données réels: L'expérience pratique consolide les connaissances théoriques et améliore les compétences en matière de résolution de problèmes.

Ressources recommandées

• Scientifique en apprentissage automatique avec le cursus Python
• Les fondamentaux de l'apprentissage automatique avec le cursus Python
• Introduction à la régression avec statsmodels en Python Cours
• 25 projets d'apprentissage automatique pour tous les niveaux

Mois 7-9 : Approfondissez vos connaissances

• Plongez dans l'apprentissage en profondeur: Explorez les complexités des réseaux neuronaux, qui sont des outils puissants pour des tâches telles que la reconnaissance d'images et de la parole.
• Comprendre les MLOps : Apprendre à déployer efficacement des modèles en production est essentiel pour les applications du monde réel.
• Participez à des projets ou à des concours: Les défis permettent d'améliorer les compétences et offrent un aperçu des applications pratiques de ML et des meilleures pratiques de la communauté.

Ressources recommandées

• Cours d'introduction à l'apprentissage profond en Python
• Principes de base des MLOps
• Apprentissage automatique, pipelines, déploiement et tutoriel MLOps
• L'apprentissage automatique

Mois 10+ : Continuez à apprendre et à vous spécialiser

• Choisissez une spécialisation: Se concentrer sur un domaine comme la PNL ou la vision par ordinateur permet d'acquérir une expertise et une compréhension plus approfondies.
• Participez à des projets de logiciels libres: La collaboration et la contribution à des projets peuvent offrir une expérience concrète et un engagement communautaire.
• Tenez-vous au courant des recherches en cours: En restant informé des nouveaux développements, 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
• 7 projets PNL pour tous les niveaux

Les 5 meilleurs conseils pour apprendre l'apprentissage automatique

1. Choisissez une discipline

L'apprentissage automatique est un vaste domaine qui comporte 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 la ML à des secteurs spécifiques tels que la santé ou la finance, le fait d'avoir un objectif clair rationalisera votre parcours d'apprentissage. La personnalisation de votre parcours rend non seulement l'apprentissage plus facile à gérer, mais vous permet également de développer une expertise dans les domaines qui vous tiennent le plus à cœur.

2. Commencer à apprendre

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

3. Testez vos compétences avec des projets

La théorie est essentielle, mais rien ne vaut l'expérience pratique. Commencez par de petits projets 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 capacités et de votre aptitude à résoudre des problèmes réels à l'aide de solutions d'apprentissage automatique.

4. S'inscrire à une communauté

La communauté de l'apprentissage automatique est vaste et incroyablement solidaire. Participez à des forums, des rencontres et des hackathons pour entrer en contact avec des pairs et des experts. Ces communautés offrent des ressources inestimables, des possibilités de mentorat et de collaboration à des projets. L'engagement dans la communauté accélère l'apprentissage, maintient la motivation et ouvre de nouvelles perspectives de développement personnel et professionnel.

5. Restez informé

L'apprentissage automatique est un domaine en constante évolution, c'est pourquoi la formation continue est cruciale. Restez informé des dernières recherches, des outils et des meilleures pratiques. Expérimentez de nouvelles techniques, demandez un retour d'information et tirez les leçons des échecs. L'itération est un principe fondamental de l'apprentissage automatique lui-même, et l'application de cet état d'esprit 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 2024

De nombreuses ressources sont disponibles pour vous aider à apprendre l'apprentissage automatique, qu'il s'agisse de cours structurés, de manuels ou de projets pratiques. Choisir la bonne ressource peut vous aider à prendre un bon départ dans vos études. Voici nos meilleurs choix pour vous aider à démarrer votre parcours d'apprentissage automatique :

Suivez les meilleurs cours sur les machines pour commencer

DataCamp est une excellente plateforme qui propose des cours interactifs spécifiquement adaptés aux data scientists en herbe. Les cours vont du niveau débutant au niveau avancé et sont assortis d'exercices pratiques. Voici quelques-unes des meilleures formations liées à l'apprentissage automatique sur DataCamp :

• Principes de base de Python
• Manipulation de données avec Python
• Principes fondamentaux de l'apprentissage automatique avec Python
• Scientifique en apprentissage automatique avec Python
• Introduction à l'apprentissage profond avec PyTorch

Projets complets d'apprentissage automatique

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

Commencez par identifier un projet adéquat en fonction de votre niveau de compétence et examinez les outils appropriés, tels que Python et ses vastes bibliothèques, pour vos projets. La compréhension et la préparation de vos données sont cruciales, car elles ont un impact direct sur l'efficacité de votre modèle.

Vous trouverez ci-dessous quelques idées de projets d'IA que vous pouvez mettre en place pour vous aider à maîtriser l'IA. N'oubliez pas de consulter nos articles sur les projets d'apprentissage automatique pour tous les niveaux pour plus d'informations.

• Dans le cadre du projet Predict Taxi Fares, vous devrez prédire le lieu et le moment où vous gagnerez le plus d'argent en utilisant l'ensemble de données sur les taxis new-yorkais. Vous utilisez tidyverse pour le traitement et la visualisation des données. Pour prédire le lieu et l'heure, vous expérimenterez un modèle à base d'arbres, tels que l'arbre de décision et la forêt aléatoire.
• Sur le site Give Life : Prédire les dons de sang projet, vous allez prédire si un donneur va ou non donner son sang dans un laps de temps donné. Dans ce projet, vous traitez des données brutes et les introduisez dans l'outil AutoML(Automated Machine Learning) de Python.
• Dans le projet Find Movie Similarity from Plot Sum maries, vous utiliserez divers outils de NLP (Natural Language Processing) et KMeans pour prédire la similarité entre les films sur la base de l'intrigue tirée d'IMDB et de Wikipedia. Vous apprendrez à combiner les données, à effectuer la tokenisation et le stemming du 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 dendrogramme.

Lisez quelques-uns des meilleurs livres sur l'apprentissage automatique

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

• 15 meilleurs livres sur l'apprentissage automatique à lire en 2024
• Les 11 meilleurs livres sur l'apprentissage profond à lire en 2024

N'oubliez pas que la clé de l'apprentissage automatique est la cohérence et la pratique. N'ayez pas peur de commencer modestement et d'évoluer progressivement vers des concepts et des projets plus complexes. Vous serez étonné de voir tout ce que vous pouvez apprendre en consacrant chaque jour un peu de temps à l'étude.

Découvrez les meilleures fiches d'apprentissage automatique

Notre sélection d'antisèches sur la science des données peut servir de guide de référence rapide sur une grande variété de sujets liés à l'apprentissage automatique :

• L'apprentissage automatique
• Python : l'aide-mémoire pour les débutants
• Apprentissage automatique supervisé
• Apprentissage automatique non supervisé
• ChatGPT - Aide-mémoire pour la science des données
• Apprentissage profond avec PyTorch - Aide-mémoire

Notre cheat sheet sur l'apprentissage automatique couvre la plupart des algorithmes et leurs utilisations.

Les différents métiers de l'apprentissage automatique aujourd'hui

Les compétences en apprentissage automatique sont de plus en plus demandées dans différents rôles. Voici quatre postes clés où ces compétences sont particulièrement appréciées :

Scientifique des données

Les Data Scientists plongent dans les données de l'organisation pour en extraire des informations significatives, et communiquent ces résultats aux parties prenantes non techniques. Ils maîtrisent les flux de travail d'apprentissage automatique, les reliant aux applications commerciales, et travaillent principalement avec des outils de codage pour l'analyse, s'engageant souvent avec des outils de big data.

Leur rôle consiste à passer les données au crible, à gérer de vastes ensembles de données et à intégrer différents points de données afin de dégager des tendances. En employant des compétences analytiques, statistiques et de programmation, ils analysent et interprètent de grands ensembles de données afin de concevoir des solutions basées sur les données pour des défis commerciaux complexes, y compris le développement d'algorithmes de ML pour la génération d'idées, l'automatisation des processus ou l'amélioration de la valeur pour le client.

Les compétences clés sont les suivantes

• Maîtrise de Python, R et SQL
• Compréhension des concepts de ML et d'IA
• Compétences en matière d'analyse statistique et de modélisation prédictive
• Techniques de visualisation des données et d'établissement de rapports
• Solides capacités de communication et de présentation

Les outils essentiels comprennent

• Outils d'analyse de données tels que Pandas et NumPy
• Bibliothèques de ML telles que Scikit-learn
• Outils de visualisation tels que Matplotlib et Tableau
• Les frameworks de big data, notamment Airflow et Spark.
• Outils de ligne de commande tels que Git et Bash

Ingénieur en apprentissage automatique

Les ingénieurs en apprentissage automatique sont spécialisés dans le développement et la mise à l'échelle de modèles d'apprentissage automatique pour la production. Ils comblent le fossé entre la science des données et l'ingénierie logicielle, en veillant à ce que les modèles soient non seulement précis, mais aussi efficacement intégrés dans les applications et les systèmes destinés aux utilisateurs.

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

Les compétences clés sont les suivantes

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

Les outils essentiels comprennent

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

Développeur IA

Les développeurs en IA associent l'ingénierie logicielle à l'intelligence artificielle, élaborant des algorithmes qui permettent aux machines d'effectuer des tâches qui requièrent habituellement l'intelligence humaine. Ce poste associe une expertise en programmation à une compréhension des principes de l'IA et de la ML pour créer des applications qui apprennent, s'adaptent et prennent des décisions. Les compétences comprennent la programmation avancée, le développement d'algorithmes et l'intégration de systèmes. Les outils essentiels comprennent des cadres 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 sont les suivantes

• Programmation avancée dans des langages tels que Python et C++.
• Maîtrise des bibliothèques et des frameworks d'IA et d'apprentissage automatique.
• Forte compréhension du développement d'algorithmes et des structures de données
• Capacité à intégrer l'IA dans les applications et les systèmes
• Compétences en matière de collaboration pour travailler au sein d'équipes de développement de logiciels

Les outils essentiels comprennent

• Des frameworks d'IA tels que TensorFlow et PyTorch pour la construction et l'entraînement de modèles.
• Environnements de développement tels que Jupyter Notebooks pour l'expérimentation du code
• Systèmes de contrôle de version tels que Git pour la gestion du code et la collaboration au sein de l'équipe
• Outils de débogage et de visualisation pour analyser et améliorer les performances du modèle

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 des résultats et contribuent à la compréhension de l'IA et de la ML par la communauté scientifique. Leur travail implique souvent une exploration théorique et une application pratique, ce qui nécessite une connaissance approfondie des mathématiques, des statistiques et de l'informatique.

Les compétences clés sont les suivantes

• Expertise en modélisation mathématique et statistique
• Maîtrise des langages de programmation tels que Python et R.
• Expérience des techniques avancées d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond
• Capacité à mener des recherches scientifiques rigoureuses et à publier les résultats.
• Pensée critique et compétences en matière de résolution de problèmes

Les outils essentiels comprennent

• Cadres d'apprentissage profond (comme TensorFlow, PyTorch)
• Outils de calcul scientifique (comme MatLab, Mathematica)
• Logiciels de rédaction et de présentation (comme LaTeX, Google Slides)
• Ressources de calcul dans le cloud (comme 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 un diplôme universitaire traditionnel peut s'avérer difficile, mais réalisable grâce à des voies alternatives.

Continuez à vous informer sur le domaine

Immergez-vous dans la communauté ML en assistant à des webinaires et à des conférences et en écoutant des podcasts du secteur, comme le podcast DataFrame de DataCamp. Cela vous permet d'améliorer vos connaissances et de vous tenir au courant des dernières technologies et méthodologies en matière de ML, ce qui témoigne de votre engagement en faveur de la croissance professionnelle. Voici quelques-unes de nos conférences et podcasts préférés que vous pouvez consulter !

Développer un portefeuille

La création d'un portefeuille 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 un impact significatif, car ils sont attrayants pour les employeurs potentiels. Nous vous encourageons également à consulter les portfolios DataCamp, qui sont un moyen gratuit et très facile de créer de beaux portfolios.

Obtenir un certificat

L'obtention de certifications en apprentissage automatique auprès d'institutions reconnues peut renforcer votre CV. Ces certifications constituent une preuve de votre expertise et de votre engagement dans le domaine, en complément de l'absence d'un diplôme officiel. Vous pouvez en savoir plus sur les certifications en science des données et les certifications en IA dans nos articles distincts.

Rédiger un curriculum vitae efficace

Rédigez votre CV de manière à mettre en évidence vos compétences, projets et certifications en matière de ML. Utilisez des mots-clés pertinents pour les fonctions d'apprentissage automatique et veillez à ce que le texte soit structuré de manière à passer les contrôles de l'ATS tout en étant convaincant pour les responsables du recrutement.

Créez des réseaux et démarquez-vous

La participation active à des communautés en ligne, à des forums et à des réseaux professionnels peut considérablement accroître votre visibilité. Partagez vos projets, participez aux discussions et dialoguez avec des professionnels de la ML afin de nouer des liens précieux qui pourraient déboucher sur des opportunités d'emploi.

Notes de clôture

Se lancer dans l'apprentissage automatique est à la fois stimulant et gratifiant. Au fur et à mesure que vous progressez, n'oubliez pas que l'apprentissage continu et l'application pratique sont essentiels. Restez curieux, relevez les défis et tirez parti de la communauté pour obtenir soutien et inspiration. Votre parcours dans la ML est unique ; adaptez votre apprentissage à vos objectifs et à vos intérêts. Avec de l'engagement et de la persévérance, vous trouverez votre place dans le paysage en constante évolution de l'apprentissage automatique.

Commencez dès aujourd'hui votre voyage vers la maîtrise de l'apprentissage automatique avec le cursus de compétences Machine Learning Fundamentals with Python de DataCamp.