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Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ? Définition, types, outils et autres

Découvrez tout ce que vous devez savoir sur l'apprentissage automatique en 2023, y compris ses types, ses utilisations, les carrières et la façon de débuter dans le secteur.
Actualisé 4 oct. 2024  · 14 min lire

À l'ère de la transformation numérique, comprendre les technologies qui stimulent l'innovation n'est plus un luxe mais une nécessité. L'apprentissage automatique est une technologie qui a été à l'avant-garde de cette transformation. Cet article vise à démystifier l'apprentissage automatique, en fournissant un guide complet pour les débutants et les passionnés. Nous nous pencherons sur la définition de l'apprentissage automatique, ses types, ses applications et les outils utilisés dans ce domaine. Nous explorerons également les différents parcours de carrière dans l'apprentissage automatique et fournirons des conseils sur la façon de commencer votre voyage dans ce domaine passionnant.

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Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?

L'apprentissage automatique, souvent abrégé en ML, est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle (IA) qui se concentre sur le développement d'algorithmes informatiques qui s'améliorent automatiquement grâce à l'expérience et à l'utilisation de données. En termes plus simples, l'apprentissage automatique permet aux ordinateurs d'apprendre à partir de données et de prendre des décisions ou de faire des prédictions sans avoir été explicitement programmés pour le faire.

Au fond, l'apprentissage automatique consiste à créer et à mettre en œuvre des algorithmes qui facilitent ces décisions et ces prédictions. Ces algorithmes sont conçus pour améliorer leurs performances au fil du temps, devenant plus précis et plus efficaces au fur et à mesure qu'ils traitent davantage de données.

Dans la programmation traditionnelle, un ordinateur suit un ensemble d'instructions prédéfinies pour effectuer une tâche. En revanche, dans l'apprentissage automatique, l'ordinateur reçoit un ensemble d'exemples (données) et une tâche à accomplir, mais c'est à lui de trouver comment accomplir cette tâche sur la base des exemples qui lui sont donnés.

Par exemple, si nous voulons qu'un ordinateur reconnaisse des images de chats, nous ne lui donnons pas d'instructions spécifiques sur l'apparence d'un chat. Au lieu de cela, nous lui donnons des milliers d'images de chats et laissons l'algorithme d'apprentissage automatique déterminer les schémas et les caractéristiques communes qui définissent un chat. Au fil du temps, lorsque l'algorithme traite davantage d'images, il parvient à mieux reconnaître les chats, même lorsqu'on lui présente des images qu'il n'a jamais vues auparavant.

Cette capacité à apprendre à partir des données et à s'améliorer au fil du temps rend l'apprentissage automatique incroyablement puissant et polyvalent. C'est le moteur de nombreuses avancées technologiques que nous observons aujourd'hui, depuis les assistants vocaux et les systèmes de recommandation jusqu'aux voitures autonomes et à l'analyse prédictive.

Apprentissage automatique vs IA vs apprentissage profond

L'apprentissage automatique est souvent confondu avec l'intelligence artificielle ou l'apprentissage profond. Voyons en quoi ces termes diffèrent les uns des autres. Pour un examen plus approfondi, consultez nos guides de comparaison entre l'IA et l'apprentissage automatique et entre l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond. 

L'IA fait référence au développement de programmes qui se comportent de manière intelligente et imitent l'intelligence humaine par le biais d'un ensemble d'algorithmes. Le domaine se concentre sur trois compétences : l'apprentissage, le raisonnement et l'autocorrection afin d'obtenir une efficacité maximale. L'IA peut se référer à des programmes basés sur l'apprentissage automatique ou même à des programmes informatiques explicitement programmés.

L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'IA, qui utilise des algorithmes qui apprennent à partir de données pour faire des prédictions. Ces prédictions peuvent être générées par l'apprentissage supervisé, où les algorithmes apprennent des modèles à partir de données existantes, ou par l'apprentissage non supervisé, où ils découvrent des modèles généraux dans les données. Les modèles de ML peuvent prédire des valeurs numériques sur la base de données historiques, catégoriser des événements comme vrais ou faux, et regrouper des points de données sur la base de points communs.

L'apprentissage profond, quant à lui, est un sous-domaine de l'apprentissage automatique qui traite des algorithmes basés essentiellement sur des réseaux neuronaux artificiels (RNA ) multicouches qui s'inspirent de la structure du cerveau humain.

Contrairement aux algorithmes d'apprentissage automatique classiques, les algorithmes d'apprentissage profond sont moins linéaires, plus complexes et hiérarchiques, capables d'apprendre à partir d'énormes quantités de données et de produire des résultats très précis. La traduction de langues, la reconnaissance d'images et les médicaments personnalisés sont quelques exemples d'applications d'apprentissage profond.

Comparaison des différents termes utilisés dans l'industrie

Comparaison des différents termes utilisés dans l'industrie

L'importance de l'apprentissage automatique

Au XXIe siècle, les données sont le nouveau pétrole, et l'apprentissage automatique est le moteur de ce monde axé sur les données. Il s'agit d'une technologie essentielle à l'ère numérique actuelle, dont l'importance ne saurait être surestimée. Cela se reflète dans les prévisions de croissance du secteur, le Bureau américain des statistiques du travail prévoyant une augmentation de 21 % du nombre d'emplois entre 2021 et 2031.

Voici quelques raisons pour lesquelles il est si essentiel dans le monde moderne :

  • Traitement des données. L'une des principales raisons de l'importance de l'apprentissage automatique est sa capacité à traiter et à interpréter de grands volumes de données. Avec l'explosion des données numériques provenant des médias sociaux, des capteurs et d'autres sources, les méthodes traditionnelles d'analyse des données sont devenues inadaptées. Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent traiter ces grandes quantités de données, découvrir des modèles cachés et fournir des informations précieuses pour la prise de décision.
  • Favoriser l'innovation. L'apprentissage automatique favorise l'innovation et l'efficacité dans divers secteurs. Voici quelques exemples :
    • Soins de santé. Les algorithmes sont utilisés pour prédire les épidémies, personnaliser les plans de traitement des patients et améliorer la précision de l'imagerie médicale.
    • Finance. L'apprentissage automatique est utilisé pour l'évaluation du crédit, le commerce algorithmique et la détection des fraudes.
    • Vente au détail. Les systèmes de recommandation, les chaînes d'approvisionnement et le service à la clientèle peuvent tous bénéficier de l'apprentissage automatique.
    • Les techniques utilisées trouvent également des applications dans des secteurs aussi divers que l'agriculture, l'éducation et le divertissement.
  • Permettre l'automatisation. L'apprentissage automatique est un élément clé de l'automatisation. En apprenant à partir des données et en s'améliorant au fil du temps, les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent effectuer des tâches auparavant manuelles, libérant ainsi les humains pour qu'ils se concentrent sur des tâches plus complexes et plus créatives. Cela permet non seulement d'accroître l'efficacité, mais aussi d'ouvrir de nouvelles possibilités d'innovation.

Comment fonctionne l'apprentissage automatique ?

Pour comprendre le fonctionnement de l'apprentissage automatique, il faut se plonger dans un processus étape par étape qui transforme les données brutes en informations précieuses. Décortiquons ce processus :

Guide du débutant sur le flux de travail de l'apprentissage automatique (Machine Learning Workflow)

Consultez le flux de travail complet ici

Étape 1 : Collecte de données

La première étape du processus d'apprentissage automatique est la collecte de données. Les données sont l'élément vital de l'apprentissage automatique - la qualité et la quantité de vos données peuvent avoir un impact direct sur les performances de votre modèle. Les données peuvent être collectées à partir de différentes sources telles que des bases de données, des fichiers texte, des images, des fichiers audio ou même des données extraites du web.

Une fois collectées, les données doivent être préparées pour l'apprentissage automatique. Ce processus implique d'organiser les données dans un format approprié, tel qu'un fichier CSV ou une base de données, et de s'assurer que les données sont pertinentes par rapport au problème que vous essayez de résoudre.

Étape 2 : Prétraitement des données

Le prétraitement des données est une étape cruciale du processus d'apprentissage automatique. Il s'agit de nettoyer les données (supprimer les doublons, corriger les erreurs), de traiter les données manquantes (soit en les supprimant, soit en les complétant) et de normaliser les données (mise à l'échelle des données dans un format standard).

Le prétraitement améliore la qualité de vos données et garantit que votre modèle d'apprentissage automatique peut les interpréter correctement. Cette étape peut améliorer considérablement la précision de votre modèle. Notre cours, Preprocessing for Machine Learning in Python, explore comment préparer vos données nettoyées pour la modélisation.

Étape 3 : Choisir le bon modèle

Une fois les données préparées, l'étape suivante consiste à choisir un modèle d'apprentissage automatique. Il existe de nombreux types de modèles parmi lesquels vous pouvez choisir, notamment la régression linéaire, les arbres de décision et les réseaux neuronaux. Le choix du modèle dépend de la nature de vos données et du problème que vous essayez de résoudre.

Les facteurs à prendre en compte lors du choix d'un modèle comprennent la taille et le type de vos données, la complexité du problème et les ressources informatiques disponibles. Vous pouvez en savoir plus sur les différents modèles d'apprentissage automatique dans un autre article.

Étape 4 : Formation du modèle

Après avoir choisi un modèle, l'étape suivante consiste à l'entraîner à l'aide des données préparées. L'entraînement consiste à introduire les données dans le modèle et à lui permettre d'ajuster ses paramètres internes afin de mieux prédire les résultats.

Au cours de la formation, il est important d'éviter le surajustement (lorsque le modèle fonctionne bien sur les données de formation mais mal sur les nouvelles données) et le sous-ajustement (lorsque le modèle fonctionne mal à la fois sur les données de formation et sur les nouvelles données). Vous pouvez en apprendre davantage sur le processus complet d'apprentissage automatique dans notre parcours de compétences Machine Learning Fundamentals with Python, qui explore les concepts essentiels et la manière de les appliquer.

Étape 5 : Évaluation du modèle

Une fois le modèle formé, il est important d'évaluer ses performances avant de le déployer. Il s'agit de tester le modèle sur de nouvelles données qu'il n'a pas vues pendant la formation.

Les mesures courantes d'évaluation des performances d'un modèle comprennent la précision (pour les problèmes de classification), la précision et le rappel (pour les problèmes de classification binaire) et l'erreur quadratique moyenne (pour les problèmes de régression). Nous couvrons ce processus d'évaluation de manière plus détaillée dans notre webinaire sur l'IA responsable.

Étape 6 : Réglage et optimisation des hyperparamètres

Après avoir évalué le modèle, vous devrez peut-être ajuster ses hyperparamètres pour améliorer ses performances. Ce processus est connu sous le nom de réglage des paramètres ou d'optimisation des hyperparamètres.

Les techniques de réglage des hyperparamètres comprennent la recherche en grille (où vous essayez différentes combinaisons de paramètres) et la validation croisée (où vous divisez vos données en sous-ensembles et entraînez votre modèle sur chaque sous-ensemble pour vous assurer qu'il fonctionne bien sur des données différentes).

Nous avons un article séparé sur l'optimisation des hyperparamètres dans les modèles d'apprentissage automatique, qui couvre le sujet plus en détail.

Étape 7 : Prévisions et déploiement

Une fois le modèle formé et optimisé, il est prêt à faire des prédictions sur de nouvelles données. Ce processus consiste à introduire de nouvelles données dans le modèle et à utiliser les résultats du modèle pour la prise de décision ou une analyse plus approfondie.

Le déploiement du modèle consiste à l'intégrer dans un environnement de production où il peut traiter des données réelles et fournir des informations en temps réel. Ce processus est souvent connu sous le nom de MLOps. Pour en savoir plus sur les MLOps, consultez un autre didacticiel.

Types d'apprentissage automatique

L'apprentissage automatique peut être classé en trois grandes catégories en fonction de la nature du système d'apprentissage et des données disponibles : l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé et l'apprentissage par renforcement. Nous allons nous pencher sur chacun d'entre eux :

Apprentissage supervisé

L'apprentissage supervisé est le type le plus courant d'apprentissage automatique. Dans cette approche, le modèle est formé sur un ensemble de données étiquetées. En d'autres termes, les données sont accompagnées d'une étiquette que le modèle tente de prédire. Il peut s'agir d'une étiquette de catégorie ou d'un nombre à valeur réelle.

Le modèle apprend une correspondance entre l'entrée (caractéristiques) et la sortie (étiquette) au cours du processus de formation. Une fois entraîné, le modèle peut prédire la sortie pour de nouvelles données inédites.

Parmi les exemples courants d'algorithmes d'apprentissage supervisé, on peut citer la régression linéaire pour les problèmes de régression et la régression logistique, les arbres de décision et les machines à vecteurs de support pour les problèmes de classification. En termes pratiques, cela pourrait ressembler à un processus de reconnaissance d'images, dans lequel un ensemble de données d'images où chaque image est étiquetée comme "chat", "chien", etc., un modèle supervisé peut reconnaître et catégoriser les nouvelles images avec précision.

Apprentissage non supervisé

L'apprentissage non supervisé, quant à lui, consiste à former le modèle sur un ensemble de données non étiquetées. Le modèle est laissé à lui-même pour trouver des modèles et des relations dans les données.

Ce type d'apprentissage est souvent utilisé pour le regroupement et la réduction de la dimensionnalité. La classification consiste à regrouper des points de données similaires, tandis que la réduction de la dimensionnalité consiste à réduire le nombre de variables aléatoires considérées en obtenant un ensemble de variables principales.

Parmi les exemples courants d'algorithmes d'apprentissage non supervisé, on peut citer les k-means pour les problèmes de regroupement et l'analyse en composantes principales (ACP) pour les problèmes de réduction de la dimensionnalité. Concrètement, dans le domaine du marketing, l'apprentissage non supervisé est souvent utilisé pour segmenter la clientèle d'une entreprise. En examinant les habitudes d'achat, les données démographiques et d'autres informations, l'algorithme peut regrouper les clients dans des segments qui présentent des comportements similaires sans aucune étiquette préexistante.

Comparaison entre l'apprentissage supervisé et non supervisé

Comparaison entre l'apprentissage supervisé et non supervisé

Apprentissage par renforcement

L'apprentissage par renforcement est un type d'apprentissage automatique dans lequel un agent apprend à prendre des décisions en interagissant avec son environnement. L'agent est récompensé ou pénalisé (par des points) pour les actions qu'il entreprend, et son objectif est de maximiser la récompense totale.

Contrairement à l'apprentissage supervisé et non supervisé, l'apprentissage par renforcement est particulièrement adapté aux problèmes où les données sont séquentielles et où la décision prise à chaque étape peut affecter les résultats futurs.

Les jeux, la robotique, la gestion des ressources et bien d'autres sont des exemples courants d'apprentissage par renforcement.

Comprendre l'impact de l'apprentissage automatique

L'apprentissage automatique a eu un impact transformateur dans diverses industries, révolutionnant les processus traditionnels et ouvrant la voie à l'innovation. Examinons quelques-uns de ces impacts :

"L'apprentissage automatique est la technologie la plus transformatrice de notre époque. Il va transformer toutes les verticales."

- Satya Nadella, PDG de Microsoft

Soins de santé

Dans le domaine de la santé, l'apprentissage automatique est utilisé pour prédire les épidémies, personnaliser les plans de traitement des patients et améliorer la précision de l'imagerie médicale. Par exemple, DeepMind Health de Google collabore avec des médecins pour élaborer des modèles d'apprentissage automatique afin de détecter les maladies plus tôt et d'améliorer les soins aux patients.

Finances

Le secteur de la finance a également grandement bénéficié de l'apprentissage automatique. Il est utilisé pour l'évaluation du crédit, le commerce algorithmique et la détection des fraudes. Selon une enquête récente, 56 % des dirigeants mondiaux ont déclaré que l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique ont été mis en œuvre dans les programmes de conformité en matière de criminalité financière.

Transport

L'apprentissage automatique est au cœur de la révolution de la voiture autonome. Des entreprises comme Tesla et Waymo utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique pour interpréter les données des capteurs en temps réel, ce qui permet à leurs véhicules de reconnaître des objets, de prendre des décisions et de naviguer sur les routes de manière autonome. De même, l'administration suédoise des transports a récemment commencé à travailler avec des spécialistes de la vision par ordinateur et de l'apprentissage automatique afin d'optimiser la gestion des infrastructures routières du pays.

Quelques applications de l'apprentissage automatique

Les applications d'apprentissage automatique nous entourent, travaillant souvent dans l'ombre pour améliorer notre vie quotidienne. Voici quelques exemples concrets :

Systèmes de recommandation

Les systèmes de recommandation sont l'une des applications les plus visibles de l'apprentissage automatique. Des entreprises comme Netflix et Amazon utilisent l'apprentissage automatique pour analyser votre comportement passé et vous recommander des produits ou des films susceptibles de vous plaire. Apprenez à construire un moteur de recommandation en Python avec notre cours en ligne.

Assistants vocaux

Les assistants vocaux tels que Siri, Alexa et Google Assistant utilisent l'apprentissage automatique pour comprendre vos commandes vocales et fournir des réponses pertinentes. Ils apprennent continuellement de vos interactions afin d'améliorer leurs performances.

Détection de la fraude

Les banques et les sociétés de cartes de crédit utilisent l'apprentissage automatique pour détecter les transactions frauduleuses. En analysant les modèles de comportements normaux et anormaux, ils peuvent signaler les activités suspectes en temps réel. Nous avons un cours sur la détection des fraudes en Python, qui explore le concept plus en détail.

Médias sociaux

Les plateformes de médias sociaux utilisent l'apprentissage automatique pour toute une série de tâches, de la personnalisation de votre flux au filtrage des contenus inappropriés.

Notre guide de l'apprentissage automatique couvre les différents algorithmes et leurs utilisations.

Notre guide de l'apprentissage automatique couvre les différents algorithmes et leurs utilisations.

Outils d'apprentissage automatique

Dans le monde de l'apprentissage automatique, il est tout aussi important de disposer des bons outils que de comprendre les concepts. Ces outils, qui comprennent des langages de programmation et des bibliothèques, fournissent les éléments nécessaires à la mise en œuvre et au déploiement d'algorithmes d'apprentissage automatique. Explorons quelques-uns des outils les plus populaires dans le domaine de l'apprentissage automatique :

Python pour l'apprentissage automatique

Python est un langage populaire pour l'apprentissage automatique en raison de sa simplicité et de sa lisibilité, ce qui en fait un excellent choix pour les débutants. Il dispose également d'un solide écosystème de bibliothèques adaptées à l'apprentissage automatique.

Des bibliothèques telles que NumPy et Pandas sont utilisées pour la manipulation et l'analyse des données, tandis que Matplotlib est utilisé pour la visualisation des données. Scikit-learn fournit une large gamme d'algorithmes d'apprentissage automatique, et TensorFlow et PyTorch sont utilisés pour construire et entraîner des réseaux neuronaux.

Ressources pour vous aider à démarrer

R pour l'apprentissage automatique

R est un autre langage largement utilisé dans l'apprentissage automatique, en particulier pour l'analyse statistique. Il dispose d'un riche écosystème de paquets qui facilitent la mise en œuvre d'algorithmes d'apprentissage automatique.

Des packages tels que caret, mlr et randomForest fournissent une variété d'algorithmes d'apprentissage automatique, allant de la régression et de la classification au regroupement et à la réduction de la dimensionnalité.

Ressources pour vous aider à démarrer

TensorFlow

TensorFlow est une puissante bibliothèque open-source de calcul numérique, particulièrement adaptée à l'apprentissage automatique à grande échelle. Il a été développé par l'équipe Google Brain et prend en charge à la fois les CPU et les GPU.

TensorFlow vous permet de construire et d'entraîner des réseaux neuronaux complexes, ce qui en fait un choix populaire pour les applications d'apprentissage profond.

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Scikit-learn

Scikit-learn est une bibliothèque Python qui fournit une large gamme d'algorithmes d'apprentissage automatique pour l'apprentissage supervisé et non supervisé. Il est connu pour son API claire et sa documentation détaillée.

Scikit-learn est souvent utilisé pour l'exploration et l'analyse de données, et il s'intègre bien avec d'autres bibliothèques Python comme NumPy et Pandas.

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Keras

Keras est une API de réseaux neuronaux de haut niveau, écrite en Python et capable de fonctionner au-dessus de TensorFlow, CNTK ou Theano. Il a été développé pour permettre une expérimentation rapide.

Keras offre une interface conviviale pour la construction et l'entraînement de réseaux neuronaux, ce qui en fait un excellent choix pour les débutants en apprentissage profond.

Ressources pour vous aider à démarrer

PyTorch

PyTorch est une bibliothèque d'apprentissage automatique open-source basée sur la bibliothèque Torch. Il est connu pour sa flexibilité et son efficacité, ce qui le rend populaire auprès des chercheurs.

PyTorch prend en charge un large éventail d'applications, de la vision par ordinateur au traitement du langage naturel. L'une de ses principales caractéristiques est le graphe de calcul dynamique, qui permet des calculs flexibles et optimisés.

Ressources pour vous aider à démarrer

Les meilleures carrières en Machine Learning en 2023

L'apprentissage automatique a ouvert un large éventail d'opportunités de carrière. De la science des données à l'ingénierie de l'IA, les professionnels ayant des compétences en apprentissage automatique sont très demandés. Explorons quelques-uns de ces parcours de carrière :

Scientifique des données

Un data scientist utilise des méthodes, des processus, des algorithmes et des systèmes scientifiques pour extraire des connaissances et des idées à partir de données structurées et non structurées. L'apprentissage automatique est un outil clé dans l'arsenal d'un scientifique des données, lui permettant de faire des prédictions et de découvrir des modèles dans les données.

Compétences clés :

  • Analyse statistique
  • Programmation (Python, R)
  • Apprentissage automatique
  • Visualisation des données
  • Résolution de problèmes

Outils indispensables :

  • Python
  • R
  • SQL
  • Hadoop
  • Etincelle
  • Tableau

Ingénieur en apprentissage automatique

L'ingénieur en apprentissage automatique conçoit et met en œuvre des systèmes d'apprentissage automatique. Ils réalisent des expériences d'apprentissage automatique à l'aide de langages de programmation tels que Python et R, travaillent avec des ensembles de données et appliquent des algorithmes et des bibliothèques d'apprentissage automatique.

Compétences clés :

  • Programmation (Python, Java, R)
  • Algorithmes d'apprentissage automatique
  • Statistiques
  • Conception du système

Outils indispensables :

  • Python
  • TensorFlow
  • Scikit-learn
  • PyTorch
  • Keras

Chercheur

Un chercheur en apprentissage automatique mène des recherches pour faire progresser le domaine de l'apprentissage automatique. Ils travaillent à la fois dans le milieu universitaire et dans l'industrie, développant de nouveaux algorithmes et de nouvelles techniques.

Compétences clés :

  • Compréhension approfondie des algorithmes d'apprentissage automatique
  • Programmation (Python, R)
  • Méthodologie de recherche
  • Solides compétences en mathématiques

Outils indispensables :

  • Python
  • R
  • TensorFlow
  • PyTorch
  • MATLAB

Carrière

Compétences clés

Outils essentiels

Scientifique des données

Analyse statistique, Programmation (Python, R), Apprentissage automatique, Visualisation des données, Résolution de problèmes

Python, R, SQL, Hadoop, Spark, Tableau

Ingénieur en apprentissage automatique

Programmation (Python, Java, R), algorithmes d'apprentissage automatique, statistiques, conception de systèmes

Python, TensorFlow, Scikit-learn, PyTorch, Keras

Chercheur scientifique

Compréhension approfondie des algorithmes d'apprentissage automatique, programmation (Python, R), méthodologie de recherche, compétences mathématiques solides.

Python, R, TensorFlow, PyTorch, MATLAB

Comment débuter dans l'apprentissage automatique

Se lancer dans l'apprentissage automatique peut sembler intimidant, mais avec la bonne approche et les bonnes ressources, tout le monde peut apprendre ce domaine passionnant. Voici quelques étapes pour vous aider à démarrer :

Comprendre les bases

Avant de se lancer dans l'apprentissage automatique, il est important d'avoir de solides bases en mathématiques (en particulier en statistiques et en algèbre linéaire) et en programmation (Python est un choix populaire en raison de sa simplicité et de la disponibilité de bibliothèques d'apprentissage automatique).

De nombreuses ressources sont disponibles pour apprendre ces bases. Des plateformes en ligne comme Khan Academy et Coursera proposent des cours de mathématiques et de programmation. Des livres comme "Think Stats" et "Python Crash Course" sont également de bons points de départ.

Choisissez les bons outils

Le choix des bons outils est crucial dans le domaine de l'apprentissage automatique. Python, avec des bibliothèques comme NumPy, Pandas et Scikit-learn, est un choix populaire en raison de sa simplicité et de sa polyvalence.

Pour commencer à utiliser ces outils, vous pouvez suivre des tutoriels en ligne ou des cours sur des plateformes telles que DataCamp. Notre parcours de compétences Machine Learning Fundamentals est l'endroit idéal pour commencer.

Apprendre les algorithmes d'apprentissage automatique

Une fois que vous maîtrisez les bases, vous pouvez commencer à vous familiariser avec les algorithmes d'apprentissage automatique. Commencez par des algorithmes simples comme la régression linéaire et les arbres de décision avant de passer à des algorithmes plus complexes comme les réseaux neuronaux.

Travailler sur des projets

Travailler sur des projets est un excellent moyen d'acquérir une expérience pratique et de renforcer ce que vous avez appris. Commencez par des projets simples, comme la prévision des prix de l'immobilier ou la classification des espèces d'iris, puis passez progressivement à des projets plus complexes. Nous avons un article explorant 25 projets d'apprentissage automatique pour tous les niveaux, qui peut vous aider à trouver quelque chose d'approprié.

Restez informé

L'apprentissage automatique est un domaine qui évolue rapidement, il est donc important de se tenir au courant des derniers développements. Suivre des blogs pertinents, assister à des conférences et participer à des communautés en ligne peut vous aider à rester informé. Le podcast DataFramed, nos webinaires et nos formations en direct sont un excellent moyen de se tenir au courant des sujets d'actualité dans le secteur.

Réflexions finales

Des soins de santé à la finance en passant par les transports et le divertissement, les algorithmes d'apprentissage automatique favorisent l'innovation et l'efficacité dans divers secteurs. Comme nous l'avons vu, pour se lancer dans l'apprentissage automatique, il faut des bases solides en mathématiques et en programmation, une bonne compréhension des algorithmes d'apprentissage automatique et une expérience pratique de travail sur des projets.

Que vous souhaitiez devenir data scientist, ingénieur en apprentissage automatique, spécialiste de l'IA ou chercheur, le domaine de l'apprentissage automatique offre de nombreuses possibilités. Avec les bons outils et les bonnes ressources, tout le monde peut apprendre l'apprentissage automatique et contribuer à ce domaine passionnant.

N'oubliez pas que l'apprentissage de l'apprentissage automatique est un voyage. Il s'agit d'un domaine en constante évolution, il est donc important de se tenir au courant des derniers développements. Suivez des blogs pertinents, assistez à des conférences et participez à des communautés en ligne pour continuer à apprendre et à vous développer.

L'apprentissage automatique n'est pas seulement un mot à la mode - c'est un outil puissant qui change notre façon de vivre et de travailler. En comprenant ce qu'est l'apprentissage automatique, comment il fonctionne et comment commencer, vous faites le premier pas vers un avenir où vous pourrez exploiter la puissance de l'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes complexes et avoir un impact réel.

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FAQ sur l'apprentissage automatique

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?

Une branche de l'intelligence artificielle qui fournit des algorithmes permettant aux machines d'apprendre des modèles à partir de données historiques afin de pouvoir ensuite faire des prédictions sur des données inédites sans être explicitement programmées.

Quelle est la différence entre l'IA et l'apprentissage automatique ?

L'apprentissage automatique est un sous-domaine de l'IA. Alors que l'IA consiste à faire en sorte que les machines simulent les capacités cognitives et les actions humaines sans l'aide de l'homme, l'apprentissage automatique consiste à faire en sorte que les machines apprennent des modèles à partir des données disponibles afin qu'elles puissent ensuite faire des prédictions sur des données inédites.

Quelle est la différence entre l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond ?

L'apprentissage profond est un sous-domaine de l'apprentissage automatique qui traite des algorithmes basés sur des réseaux neuronaux artificiels multicouches. Contrairement aux algorithmes d'apprentissage automatique classiques, les algorithmes d'apprentissage profond sont moins linéaires, plus complexes et hiérarchiques, capables d'apprendre à partir d'énormes quantités de données et de produire des résultats très précis.

Puis-je apprendre l'apprentissage automatique en ligne ?

Absolument ! Pensez aux parcours professionnels en ligne complets, Machine Learning Scientist with Python et Machine Learning Scientist with R at DataCamp, où vous apprendrez et pratiquerez sur des données réelles et acquerrez toutes les compétences nécessaires pour décrocher votre premier emploi dans le domaine de l'apprentissage automatique.

Dois-je aller à l'université pour devenir ingénieur en apprentissage automatique ?

Non, ce n'est pas le cas. Ce qui intéresse vraiment un employeur potentiel, ce n'est pas votre diplôme universitaire en apprentissage automatique, mais plutôt vos compétences réelles et vos connaissances pertinentes démontrées dans votre portefeuille de projets réalisés sur des données réelles.

Pourquoi Python est-il le langage préféré pour l'apprentissage automatique ?

Python devient de plus en plus populaire parce qu'il a une syntaxe intuitive, une faible barrière à l'entrée, une énorme communauté de soutien, et offre le meilleur choix de bibliothèques d'apprentissage automatique spécialisées, bien documentées, complètes et à jour qui peuvent être facilement intégrées dans n'importe quel projet d'apprentissage automatique.

Qu'est-ce qu'un modèle d'apprentissage automatique ?

Expression d'un algorithme qui a été entraîné sur les données pour trouver des modèles ou faire des prédictions.

Comment devenir ingénieur en apprentissage automatique ?

Pour devenir ingénieur en apprentissage automatique, vous devez acquérir de solides bases en mathématiques et en programmation, acquérir de l'expérience dans les algorithmes et les cadres d'apprentissage automatique, et apprendre en permanence et vous adapter à l'évolution du domaine en participant à des projets et en vous tenant au courant des dernières avancées. Une carrière dans le domaine de l'apprentissage automatique est à la fois exigeante et stimulante, mais elle offre de nombreuses récompenses, notamment un potentiel salarial élevé.

Comment puis-je me préparer à un entretien sur l'apprentissage automatique ?

Pour vous préparer à un entretien sur l'apprentissage automatique, revoyez les concepts fondamentaux des statistiques, de l'algèbre linéaire et des algorithmes d'apprentissage automatique, entraînez-vous à coder et à mettre en œuvre des modèles d'apprentissage automatique et préparez-vous à discuter en détail de vos projets antérieurs et de vos méthodes de résolution de problèmes. En outre, familiarisez-vous avec les questions d'entretien les plus courantes en matière d'apprentissage automatique et entraînez-vous à y répondre de manière concise et efficace.


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Matt Crabtree
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Rédacteur et éditeur de contenu dans le domaine des technologies de l'information et de la communication. Vous êtes déterminé à explorer les tendances en matière de données et enthousiaste à l'idée d'apprendre la science des données.

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