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L'apprentissage automatique (ML) est un domaine tr猫s recherch茅 qui tend 脿 锚tre bien r茅mun茅r茅. D茅velopper les comp茅tences n茅cessaires pour entrer ou faire progresser une carri猫re dans l'apprentissage automatique est possible par de nombreuses voies, notamment des cours en ligne, des certifications et des programmes de dipl么mes.

Dans cet article, nous allons discuter des comp茅tences essentielles en apprentissage automatique que vous devriez envisager de d茅velopper lorsque vous 锚tes int茅ress茅 par ce type de carri猫re et comment vous lancer dans ce domaine lucratif. Ensuite, envisagez de vous inscrire 脿 la Sp茅cialisation en apprentissage automatique de Stanford et DeepLearning.AI si vous souhaitez commencer 脿 explorer l'apprentissage automatique.

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?

Le ML est une sous-cat茅gorie de l'intelligence artificielle (IA) qui se concentre sur l'utilisation d'algorithmes et de 诲辞苍苍茅别蝉 d'entra卯nement pour reproduire la fa莽on dont les humains apprennent. Cela est accompli gr芒ce 脿 l'utilisation de r茅seaux de neurones, parfois appel茅s r茅seaux de neurones artificiels, car ils sont con莽us pour simuler les syst猫mes neuronaux du cerveau. L'objectif est que le programme am茅liore sa capacit茅 脿 accomplir une t芒che 脿 mesure qu'il re莽oit plus de 诲辞苍苍茅别蝉, de la m锚me mani猫re que les humains am茅liorent leurs comp茅tences par la pratique et l'茅tude. Les algorithmes de ML peuvent 锚tre aussi simples qu'une liste de recommandations sur une application de streaming ou aussi complexes que des voitures autonomes.

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滨苍驳茅苍颈别谤颈别 de l'apprentissage automatique vs. ing茅nierie logicielle

La diff茅rence la plus significative entre la programmation traditionnelle et celle de l'apprentissage automatique est l'automatisation. En ing茅nierie logicielle, l'ordinateur analyse et ex茅cute le code selon les instructions du d茅veloppeur. Bien qu'il puisse y avoir des bogues ou des d茅fauts 脿 r茅soudre dans le r茅sultat, l'ordinateur ne fera rien en dehors de l'instruction directe que le programmeur lui fournit. 脌 l'inverse, le ML utilise des processus automatis茅s pour apprendre 脿 r茅pondre 脿 une entr茅e par lui-m锚me en fonction des r猫gles du d茅veloppeur. Avec le temps, les programmes de ML apprennent 脿 reconna卯tre des mod猫les et 脿 adapter leur sortie en cons茅quence.

Quelles sont les conditions pr茅alables pour un ing茅nieur en apprentissage automatique ?

Certaines des exigences pour un ing茅nieur en apprentissage automatique sont des comp茅tences math茅matiques de base, comme l'alg猫bre, le codage et l'analyse.

颁辞尘辫茅迟别苍肠别蝉 fondamentales en apprentissage automatique

Les concepts essentiels en ML impliquent souvent l'analyse statistique et la manipulation math茅matique des 诲辞苍苍茅别蝉. Les professionnels de l'apprentissage automatique excellent dans des comp茅tences techniques telles que l'ing茅nierie logicielle et la science des 诲辞苍苍茅别蝉, ainsi que dans des comp茅tences non techniques comme la communication et la r茅solution de probl猫mes.

4 comp茅tences techniques essentielles

Dans les quelques sections suivantes, vous trouverez de br猫ves explications sur les comp茅tences techniques essentielles pour les professionnels de l'apprentissage automatique et des recommandations sur la fa莽on de commencer 脿 les d茅velopper.

1. 滨苍驳茅苍颈别谤颈别 logicielle

Les concepts les plus importants en apprentissage automatique impliquent souvent l'analyse statistique et la manipulation math茅matique des 诲辞苍苍茅别蝉. Quelques exemples en ing茅nierie logicielle seraient l'茅criture d'algorithmes capables de rechercher, trier et organiser des ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉. Le d茅veloppement d'algorithmes est essentiel pour travailler avec la taille des ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 souvent impliqu茅s dans l'apprentissage automatique. Il serait utile de se familiariser avec des structures de 诲辞苍苍茅别蝉 telles que les piles, les files d'attente, les graphes, les arbres et les tableaux multidimensionnels.

Par o霉 commencer : Certificat professionnel Google IT Automation with Python : Ce cours adapt茅 aux d茅butants offre un aper莽u du langage de programmation Python et comment l'utiliser pour automatiser des t芒ches du monde r茅el.

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2. Science des 诲辞苍苍茅别蝉

Les langages de science des 诲辞苍苍茅别蝉 comme Python, SQL, C++, R et Java sont 茅galement utiles pour la mod茅lisation des 诲辞苍苍茅别蝉 et l'analyse statistique. Les comp茅tences en math茅matiques, probabilit茅s et statistiques sont une autre fa莽on de d茅velopper vos connaissances en apprentissage automatique.

Par o霉 commencer : Python pour la science des 诲辞苍苍茅别蝉, l'IA et le d茅veloppement : Vous pouvez d茅velopper simultan茅ment vos comp茅tences en programmation et en science des 诲辞苍苍茅别蝉 avec ce cours en ligne adapt茅 aux d茅butants propos茅 par IBM.

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3. Connaissance du domaine

Les emplois de d茅veloppement et d'ing茅nierie ML n茅cessitent la conception de logiciels automatis茅s avec des solutions intuitives que les clients utilisent. Les ing茅nieurs doivent comprendre avec pr茅cision et concevoir des syst猫mes qui r茅pondent 脿 leurs besoins. Le programmeur doit comprendre les domaines en profondeur pour cr茅er des fonctionnalit茅s et des solutions fiables pour le client.

Par o霉 commencer : Google Cybersecurity Professional Certificate : Dirig茅 par un leader de l'industrie technologique, ce programme de certificat professionnel se concentre sur l'architecture r茅seau, la s茅curit茅 de l'information (InfoSec) et les cadres de cybers茅curit茅 pour que vous puissiez apprendre 脿 concevoir des syst猫mes informatiques s茅curis茅s.

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4. R茅seaux de neurones

Les r茅seaux de neurones sont des programmes de ML en couches qui prennent des d茅cisions et sont donc cruciaux pour les mod猫les d'apprentissage profond. Ils apprennent comment prendre une d茅cision gr芒ce 脿 des 诲辞苍苍茅别蝉 d'entra卯nement qui leur enseignent des sorties pr茅cises pour l'entr茅e demand茅e. Gr芒ce 脿 la vitesse 脿 laquelle ils op猫rent et 脿 la pr茅cision qu'ils peuvent atteindre apr猫s un entra卯nement significatif, ils peuvent regrouper des 诲辞苍苍茅别蝉 脿 des rythmes fantastiques.

Par o霉 commencer : Sp茅cialisation en apprentissage automatique appliqu茅 de Johns Hopkins. Dans cette s茅rie de trois cours, vous continuerez 脿 茅largir votre base de ML en apprenant 脿 construire des r茅seaux de neurones 脿 partir de z茅ro et 脿 les appliquer 脿 des ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 r茅els comme MNIST.

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3 comp茅tences professionnelles essentielles

脡galement connues sous le nom de comp茅tences non techniques ou interpersonnelles, les comp茅tences professionnelles sont une partie essentielle de la bo卯te 脿 outils du professionnel de l'apprentissage automatique. Les sections suivantes d茅crivent quelques-unes des comp茅tences professionnelles les plus cruciales pour les professions ML.

1. Communication

Les ing茅nieurs en apprentissage automatique travaillent souvent avec une 茅quipe d'autres scientifiques des 诲辞苍苍茅别蝉, analystes et d茅veloppeurs pour collaborer sur des projets. De nombreuses 茅quipes de d茅veloppement Agile d茅ployant des logiciels de mani猫re coh茅rente devront travailler en conjonction avec d'autres membres et devraient 锚tre capables de communiquer de mani猫re appropri茅e avec les membres de l'茅quipe.

2. R茅solution de probl猫mes

L'apprentissage automatique exige que les d茅veloppeurs abordent les d茅fis de mani猫re critique et d茅veloppent des solutions cr茅atives. Les d茅veloppeurs d'apprentissage automatique doivent analyser les probl猫mes et utiliser leurs connaissances pour les aborder efficacement.

3. Travail d'茅quipe

Les ing茅nieurs sont souvent la pierre angulaire du d茅veloppement des projets. Les 茅quipes de d茅veloppement Agile sont souvent constitu茅es d'autres math茅maticiens, ing茅nieurs, sp茅cialistes du marketing et designers, donc les ing茅nieurs doivent int茅grer harmonieusement les autres membres de l'茅quipe dans les op茅rations pour collaborer sur un projet.

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Comment d茅buter une carri猫re en apprentissage automatique

Il existe plusieurs fa莽ons de commencer 脿 poursuivre une carri猫re dans l'apprentissage automatique.

Exigences de formation

Les exigences 茅ducatives pour les professionnels du ML varient en fonction de l'industrie, de l'entreprise et des responsabilit茅s du r么le. En g茅n茅ral, vous devriez avoir une solide base en statistiques, algorithmes, big data et langages de programmation. Des exemples de dipl么mes pour les aspirants professionnels de l'apprentissage automatique comprennent l'informatique, la science des 诲辞苍苍茅别蝉 ou un domaine connexe. De nombreux emplois ML exigent un dipl么me de bachelor, mais vous pourriez avoir besoin d'un master ou d'un doctorat pour des r么les plus avanc茅s ou des emplois dans le domaine acad茅mique.

Outils et programmes essentiels

En tant que personne travaillant avec la technologie d'apprentissage automatique, vous devez 锚tre familier avec les plateformes d'apprentissage automatique pour construire des programmes et r茅soudre des probl猫mes. Celles-ci peuvent inclure :

• Amazon SageMaker

• Microsoft Azure Machine Learning Studio

• Google Cloud AI Platform

• IBM Watson

• KNIME Analytics Platform

• SAS Viya

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D茅velopper ou faire progresser les comp茅tences ML

Pour continuer 脿 d茅velopper votre ensemble de comp茅tences fondamentales et 脿 faire progresser ce que vous savez, vous pourriez vouloir vous inscrire 脿 des cours en ligne ou des certificats con莽us pour continuer 脿 renforcer vos connaissances. 脌 la fin, vous obtenez souvent un certificat partageabb 脿 ajouter 脿 votre CV ML ou profil LinkedIn. Voici quelques exemples pour vous aider 脿 d茅marrer :

Programmes pour d茅butants :

• L'IA pour tous, DeepLearning.AI

• Sp茅cialisation en apprentissage automatique, Stanford University & DeepLearning.AI

• Math茅matiques pour l'apprentissage automatique, Imperial College of London

• L'apprentissage automatique pour tous, University of London

• Introduction 脿 l'apprentissage automatique pour tous, IBM

• Sp茅cialisation en IA pour les entreprises, University of Pennsylvania

• Apprentissage automatique supervis茅 : R茅gression et classification, Stanford & DeepLearning.AI

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Programmes interm茅diaires :

• Sp茅cialisation en apprentissage automatique appliqu茅, Johns Hopkins University

• Certificat professionnel en apprentissage automatique, IBM

• Certificat professionnel en ing茅nierie de l'IA, IBM

• Math茅matiques pour l'apprentissage automatique et la science des 诲辞苍苍茅别蝉, Stanford & DeepLearning.AI

• Sp茅cialisation en apprentissage profond, Stanford & DeepLearning.AI

• Apprentissage automatique sur Google Cloud, Google

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Emplois en apprentissage automatique

Avec une formation en apprentissage automatique, vous pouvez poursuivre diverses carri猫res ax茅es sur l'intelligence artificielle et la science des 诲辞苍苍茅别蝉. Consid茅rez comment ce qui suit s'aligne avec vos int茅r锚ts et vos objectifs de carri猫re.

Ing茅nieur en apprentissage automatique

L'un des emplois les plus demand茅s dans l'apprentissage automatique est celui d'ing茅nieur en apprentissage automatique. Ce poste se classe huiti猫me dans les meilleurs emplois de Indeed pour 2023, sur la base des mesures de croissance d'emploi et de salaire. Les ing茅nieurs ML testent des logiciels, effectuent des analyses statistiques et fa莽onnent des applications et infrastructures ML en fonction des besoins d'un client. Ils doivent 锚tre familiers avec les techniques et algorithmes d'apprentissage automatique et 锚tre capables de rechercher et de mettre en 艙uvre ces outils avec pr茅cision et efficacit茅. Il est 茅galement essentiel qu'ils restent 脿 jour avec le domaine et am茅liorent et 茅largissent continuellement leurs connaissances.

Data scientist

Les data scientists examinent quelles questions doivent 锚tre r茅pondues et comment trouver les 诲辞苍苍茅别蝉 connexes. Ils doivent 茅valuer les d茅fis d'une entreprise et d茅terminer comment acqu茅rir les 诲辞苍苍茅别蝉 pertinentes pour r茅soudre ces probl猫mes.

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Ing茅nieur de 诲辞苍苍茅别蝉

Les ing茅nieurs de 诲辞苍苍茅别蝉 construisent des syst猫mes pour collecter, g茅rer et convertir les 诲辞苍苍茅别蝉 en un ensemble de 诲辞苍苍茅别蝉 complet pour que les data scientists et les analystes puissent les interpr茅ter. Ils essaient de simplifier les 诲辞苍苍茅别蝉 autant que possible pour qu'elles puissent 锚tre dig茅r茅es et utilis茅es pour des solutions.

Ing茅nieur en intelligence artificielle (IA)

Un ing茅nieur en IA doit d茅velopper des algorithmes intelligents capables d'automatisation, d'apprentissage et d'analyse en tant que syst猫mes autonomes. Ils tentent de cr茅er des syst猫mes capables de logique et de raisonnement comme les humains.

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Ing茅nieur logiciel

Les ing茅nieurs logiciels con莽oivent et cr茅ent des logiciels qui peuvent attaquer des probl猫mes. Ils con莽oivent du code pour aborder un d茅fi et d茅veloppent une solution intuitive pour leurs clients.

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Analystes de business intelligence

Un analyste de business intelligence examine les 诲辞苍苍茅别蝉 pour des rapports financiers et des informations marketing. Ces rapports 茅tablissent des mod猫les et 茅valuent les tendances 茅conomiques pour influencer les d茅cisions, les op茅rations et les objectifs d'une entreprise.

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Scientifique en NLP

Un scientifique en traitement du langage naturel travaille 脿 concevoir et 脿 cr茅er des machines qui reproduisent avec pr茅cision les mod猫les de la parole et du langage humains.

Ing茅nieur en robotique

Un ing茅nieur en robotique d茅veloppe, configure, teste et d茅bogue des robots et des logiciels automatis茅s. Ils travaillent avec l'installation et l'茅talonnage des machines pour s'assurer que les dispositifs robotiques fonctionnent correctement et en toute s茅curit茅.

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Pourquoi travailler dans l'apprentissage automatique ?

L'apprentissage automatique est un domaine tr猫s demand茅 avec des salaires comp茅titifs et des opportunit茅s de travailler avec les derni猫res technologies. Consid茅rez les avantages suivants du d茅veloppement de vos machine learning skills :

• La demande de machine learning skills est 茅lev茅e : Le d茅veloppement de l'apprentissage automatique est une comp茅tence tr猫s recherch茅e que de nombreuses entreprises recherchent mais commencent seulement 脿 recruter. La familiarit茅 et l'expertise dans ces syst猫mes feront qu'un employ茅 se d茅marquera aupr猫s d'un employeur ou d'un client potentiel.

• Opportunit茅s d'apprentissage continu : De nombreuses ressources sont disponibles pour vous aider 脿 poursuivre vos connaissances et 脿 d茅velopper votre ensemble de comp茅tences gr芒ce 脿 des cours en ligne, des boot camps, des certifications et des ateliers. 糖心vlog官网观看 propose de nombreux cours pertinents des meilleures universit茅s sur des sujets tels que l'IA, l'apprentissage automatique et divers langages de codage.

• Travaillez 脿 la pointe de la technologie : L'apprentissage automatique et l'IA changent v茅ritablement la fa莽on dont le calcul, les math茅matiques et la technologie fonctionnent dans le monde r茅el. L'apprentissage automatique optimise et change toutes les facettes de l'industrie, et se familiariser avec ces pratiques vous aidera 脿 rester en avance sur le d茅veloppement futur de cette technologie. Poursuivre une carri猫re dans ce domaine vous assurera de travailler avec les derni猫res technologies.

• Les carri猫res en apprentissage automatique offrent de la vari茅t茅 : Vous pouvez poursuivre diverses carri猫res avec une formation en apprentissage automatique. Un ensemble de comp茅tences o霉 vous 锚tes comp茅tent dans le d茅veloppement de l'apprentissage automatique et le cycle de vie des projets am茅liorera la s茅curit茅 de l'emploi. En raison de la forte demande de professionnels de l'apprentissage automatique, vous familiariser avec ces pratiques pourrait mener 脿 de nombreuses carri猫res passionnantes et enrichissantes.

D茅veloppez vos machine learning skills avec 糖心vlog官网观看

Que vous envisagiez encore une carri猫re dans l'apprentissage automatique, que vous entriez juste dans le domaine ou que vous travailliez dans un domaine connexe, augmenter vos connaissances en apprentissage automatique est b茅n茅fique.

• Lancez-vous dans l'apprentissage automatique avec la de Stanford et DeepLearning.AI. Cette s茅rie de trois cours est adapt茅e aux d茅butants. Vous apprendrez 脿 appliquer les meilleures pratiques pour le d茅veloppement ML et 脿 utiliser des techniques d'apprentissage non supervis茅 pour l'apprentissage non supervis茅, y compris le clustering et la d茅tection d'anomalies.

• Pr茅parez-vous 脿 une carri猫re dans l'apprentissage automatique avec le . Dans cette s茅rie de six cours, vous continuerez 脿 茅largir vos connaissances en ML, notamment en apprenant 脿 comparer et 脿 contraster diff茅rents algorithmes d'apprentissage automatique en cr茅ant des syst猫mes de recommandation en Python.

• Continuez 脿 faire progresser vos comp茅tences ML avec la . Dans cette s茅rie de trois cours, vous apprendrez des m茅thodes avanc茅es dans les applications d'apprentissage automatique et travaillerez en 茅troite collaboration avec des r茅seaux et des mod猫les neuronaux.

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