Que font les ingénieurs en apprentissage automatique ? Ils construisent l'avenir. Ils sont les architectes des systèmes intelligents qui transforment le monde qui nous entoure. Ils conçoivent, développent et déploient les algorithmes d'apprentissage automatique qui alimentent tout, des voitures autonomes aux recommandations personnalisées. Ils sont le moteur de la révolution de l'intelligence artificielle, créant de nouvelles opportunités et possibilités qui faisaient autrefois partie de la science-fiction. Les ingénieurs en apprentissage automatique sont les visionnaires de notre époque, créant les systèmes intelligents qui façonneront l'avenir pour les générations à venir.

Que font les ingénieurs en apprentissage automatique ?

Dans le contexte d'une entreprise, les ingénieurs en apprentissage automatique sont chargés de créer des bots qui sont utilisés à des fins de chat ou de collecte de données. Ils développent également des algorithmes qui sont utilisés pour trier les données pertinentes et mettre à l'échelle des modèles prédictifs pour mieux s'adapter à la quantité de données pertinentes pour l'entreprise. Les fonctions d'un ingénieur en apprentissage automatique sont multiples et englobent un large éventail de tâches.

Un ingénieur en machine learning fait-il du codage ?

Les ingénieurs en apprentissage automatique sont des professionnels qui possèdent un mélange de compétences en génie logiciel et en science des données. Leur rôle principal est de tirer parti de leurs capacités de programmation et de codage pour collecter, traiter et analyser de gros volumes de données. Ces experts sont chargés de concevoir et de mettre en œuvre des algorithmes d'apprentissage automatique et des modèles prédictifs qui peuvent faciliter l'organisation efficace des données. Les systèmes d'apprentissage automatique développés par Machine Learning Engineers sont des composants cruciaux utilisés dans divers travaux de Big Data dans le pipeline de traitement des données.

Les responsabilités d'un ingénieur en apprentissage automatique impliquent le développement, la formation et la maintenance de systèmes d'apprentissage automatique, ainsi que la réalisation d'analyses statistiques pour affiner les résultats des tests. Ils mènent des expériences d'apprentissage automatique et rapportent leurs résultats, et sont compétents dans le développement de systèmes d'apprentissage en profondeur pour des scénarios basés sur des cas qui peuvent survenir dans un environnement professionnel. De plus, les ingénieurs en apprentissage automatique maîtrisent la mise en œuvre d'algorithmes d'IA ou de ML.

Les ingénieurs en apprentissage automatique jouent un rôle essentiel dans l'élaboration des algorithmes utilisés pour trier la pertinence d'une recherche sur Amazon ou prédire les films qu'un utilisateur de Netflix pourrait vouloir regarder ensuite. Ces algorithmes sont également à l'origine des moteurs de recherche utilisés quotidiennement, ainsi que des flux de médias sociaux fréquemment consultés. C'est grâce au travail assidu des ingénieurs en apprentissage automatique que ces systèmes d'apprentissage automatique sophistiqués sont développés et optimisés, permettant aux entreprises d'organiser et d'utiliser efficacement de gros volumes de données.

L'ingénierie ML est-elle un travail stressant ?

Selon Les estimations de Spacelift, plus de 40 % des professionnels DevOps ont admis ressentir un stress fréquent ou constant. Ce chiffre est supérieur aux 34 % de tous les professionnels de l'informatique qui ont signalé des niveaux de stress similaires. Les professionnels de l'informatique non DevOps ont également signalé des niveaux de stress élevés, environ 33 % d'entre eux admettant se sentir stressés souvent ou très souvent.

L'enquête a révélé que les professionnels de la science des données et de l'apprentissage automatique étaient les plus stressés parmi tous les professionnels de l'informatique, avec des niveaux de stress dépassant la moyenne du secteur informatique de 16.16 points de pourcentage. À l'inverse, les professionnels de la gestion de projets informatiques et de l'analyse commerciale étaient les moins stressés parmi les informaticiens.

Compétences essentielles d'ingénieur en apprentissage automatique

En tant qu'ingénieur en apprentissage automatique, vous serez responsable de la conception, de la construction et du déploiement de systèmes d'apprentissage automatique complexes pouvant évoluer pour répondre aux besoins de l'entreprise. Pour réussir dans ce domaine, vous devez posséder une combinaison unique de compétences techniques et analytiques, ainsi que la capacité de travailler en collaboration avec les parties prenantes. Décrivons les compétences essentielles dont vous avez besoin pour devenir un ingénieur en apprentissage automatique performant et exceller dans ce domaine passionnant.

Statistique

Dans le domaine de l'apprentissage automatique, les outils et les tables jouent un rôle essentiel dans la création de modèles à partir de données. De plus, les statistiques et leurs diverses branches, y compris l'analyse de variance et les tests d'hypothèses, sont fondamentales pour construire des algorithmes efficaces. Comme les algorithmes d'apprentissage automatique sont construits sur des modèles statistiques, il est évident à quel point les statistiques sont cruciales dans le domaine de l'apprentissage automatique.

Par conséquent, avoir une solide compréhension des outils statistiques est primordial pour accélérer sa carrière dans l'apprentissage automatique. En acquérant une expertise dans les techniques statistiques, les professionnels de l'apprentissage automatique peuvent développer des algorithmes plus avancés et sophistiqués, ce qui peut conduire à de meilleurs résultats dans l'analyse et la prédiction des données.

Probabilité

La théorie des probabilités joue un rôle crucial dans l'apprentissage automatique car elle nous permet de prédire les résultats potentiels d'événements incertains. De nombreux algorithmes d'apprentissage automatique sont conçus pour fonctionner dans des conditions incertaines, où ils doivent prendre des décisions fiables basées sur des distributions de probabilité.

L'incorporation d'équations mathématiques dans les probabilités, telles que les techniques dérivées, les réseaux de Bayes et les décisions de Markov, peut améliorer les capacités prédictives de l'apprentissage automatique. Ces techniques peuvent être utilisées pour estimer la probabilité d'événements futurs et éclairer le processus de prise de décision. En tirant parti de la théorie des probabilités, les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent devenir plus précis et précis, ce qui conduit finalement à de meilleurs résultats dans diverses applications telles que la reconnaissance d'images, la reconnaissance vocale et le traitement du langage naturel.

Compétences en programmation

Pour exceller dans l'apprentissage automatique, il faut maîtriser les langages de programmation tels que Python, R, Java et C++, ainsi que des connaissances en statistiques, en théorie des probabilités, en algèbre linéaire et en calcul différentiel. Une connaissance des cadres d'apprentissage automatique, des structures de données et des algorithmes est également essentielle. De plus, une expertise dans les technologies de mégadonnées, les systèmes de gestion de bases de données, les plateformes d'informatique en nuage, la résolution de problèmes, la pensée critique et la collaboration est nécessaire.

L'apprentissage automatique nécessite des calculs sur de grands ensembles de données, ce qui signifie qu'une base solide dans les compétences fondamentales telles que l'architecture informatique, les algorithmes, les structures de données et la complexité est cruciale. Il est essentiel de se plonger profondément dans les livres de programmation et d'explorer de nouveaux concepts pour acquérir un avantage concurrentiel dans le domaine.

Pour affiner les compétences en programmation et faire progresser les connaissances, on peut s'inscrire à des cours qui couvrent des concepts de programmation avancés tels que les systèmes distribués, l'informatique parallèle et les techniques d'optimisation. De plus, suivre des cours sur les algorithmes et les cadres d'apprentissage automatique peut également fournir une meilleure compréhension du domaine.

En investissant du temps et des efforts dans l'amélioration des compétences en programmation et l'acquisition de nouvelles connaissances, on peut améliorer sa maîtrise de l'apprentissage automatique et contribuer au développement d'algorithmes plus sophistiqués qui peuvent avoir un impact significatif dans diverses applications.

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Bibliothèques et algorithmes ML

En tant qu'ingénieur en machine learning, il n'est pas nécessaire de réinventer la roue ; à la place, vous pouvez exploiter des algorithmes et des bibliothèques qui ont déjà été développés par d'autres organisations et développeurs. Il existe une large gamme de packages et de bibliothèques d'API disponibles sur le marché, notamment CNTK de Microsoft, MLlib d'Apache Spark et Google TensorFlow, entre autres.

Cependant, l'utilisation de ces technologies nécessite une compréhension claire des différents concepts et de la manière dont ils peuvent être intégrés dans différents systèmes. De plus, il faut être conscient des pièges qui peuvent survenir en cours de route. Comprendre les forces et les faiblesses des différents algorithmes et bibliothèques est essentiel pour en tirer le meilleur parti.

Conception de logiciels

Pour tirer pleinement parti du potentiel de l'apprentissage automatique, il est essentiel de l'intégrer à diverses autres technologies. En tant qu'ingénieur en apprentissage automatique, vous devez développer des algorithmes et des systèmes capables de s'intégrer et de communiquer de manière transparente avec d'autres technologies existantes. Par conséquent, vous devez avoir de solides compétences en interface utilisateur d'application (API) de différentes saveurs, y compris les API Web, les bibliothèques dynamiques et statiques, etc. De plus, la conception d'interfaces capables de supporter les changements futurs est également essentielle.

En développant des interfaces robustes, les ingénieurs en apprentissage automatique peuvent s'assurer que leurs algorithmes et systèmes peuvent communiquer efficacement avec d'autres technologies, offrant une solution plus holistique et complète. Cette approche permet également une intégration plus facile des solutions d'apprentissage automatique dans les systèmes existants, réduisant ainsi le temps et les efforts nécessaires à la mise en œuvre. De plus, la conception d'interfaces flexibles capables de s'adapter aux changements futurs garantit que les solutions d'apprentissage automatique restent adaptables et pertinentes au fil du temps.

La modélisation des données

L'une des principales tâches de l'apprentissage automatique consiste à analyser des modèles de données non structurés, ce qui nécessite une base solide en modélisation de données. La modélisation des données consiste à identifier les structures de données sous-jacentes, à identifier les modèles et à combler les lacunes là où les données sont inexistantes.

Avoir une compréhension approfondie des concepts de modélisation des données est essentiel pour créer des algorithmes d'apprentissage automatique efficaces. Grâce à ces connaissances, les ingénieurs en apprentissage automatique peuvent développer des modèles qui représentent avec précision les structures de données sous-jacentes et identifier efficacement les modèles qui mènent à des informations précieuses. De plus, la possibilité de combler les lacunes dans les données permet de réduire les inexactitudes et d'améliorer l'efficacité globale des algorithmes d'apprentissage automatique.

Langages de programmation ML

Les connaissances et les compétences en programmation sont essentielles pour les projets d'apprentissage automatique, mais il existe souvent une confusion quant au langage de programmation à apprendre. L'apprentissage automatique n'est pas limité à un langage de programmation spécifique et peut être développé dans n'importe quel langage qui répond aux composants requis. Voyons comment certains des langages de programmation populaires peuvent être utilisés pour développer des projets d'apprentissage automatique.

Python

Python est un langage de programmation populaire dans divers domaines, en particulier parmi les scientifiques des données et les ingénieurs en apprentissage automatique. Sa large gamme de bibliothèques utiles permet un traitement efficace des données et du calcul scientifique.

Python prend également en charge de nombreuses bibliothèques d'apprentissage automatique, notamment Theano, TensorFlow et sci-kit-learn, qui facilitent la formation des algorithmes. Ces bibliothèques offrent un large éventail de fonctionnalités et d'outils, facilitant la création de modèles complexes et la réalisation d'analyses de données. De plus, la syntaxe facile à apprendre de Python et sa documentation complète en font un choix attrayant pour les débutants dans le domaine de l'apprentissage automatique.

Avec sa vaste gamme de bibliothèques et d'outils, Python est devenu le langage incontournable pour les applications d'apprentissage automatique et de science des données. Sa nature conviviale et sa compatibilité avec d'autres langages de programmation en font un choix populaire parmi les développeurs, et son développement et ses mises à jour continus garantissent qu'il restera un acteur de premier plan dans le domaine de l'apprentissage automatique pour les années à venir.

R

R est un autre langage de programmation populaire pour l'apprentissage automatique. Il dispose d'un riche écosystème de packages d'apprentissage automatique et est couramment utilisé pour le calcul statistique, la visualisation de données et l'analyse de données. R est particulièrement populaire dans le milieu universitaire et la recherche.

Java

Java est un langage de programmation largement utilisé qui est couramment utilisé dans les applications d'entreprise. Il dispose d'un riche écosystème de bibliothèques d'apprentissage automatique, telles que Weka et Deeplearning4j. Java est connu pour son évolutivité et sa robustesse.

C + +

C++ est un langage de programmation puissant et efficace qui est largement utilisé dans l'apprentissage automatique pour sa rapidité et ses performances. C++ est couramment utilisé dans le développement de bibliothèques et de frameworks d'apprentissage automatique, tels que TensorFlow et Caffe.

MATLAB

MATLAB est un langage de programmation et un environnement de développement couramment utilisé dans le calcul scientifique et l'ingénierie. Il propose une gamme de bibliothèques et d'outils d'apprentissage automatique, tels que la boîte à outils de réseau de neurones et la boîte à outils de statistiques et d'apprentissage automatique.

Julia

Julia est un langage de programmation relativement nouveau conçu pour le calcul numérique et scientifique. Julia a une syntaxe simple et offre des performances élevées, ce qui la rend bien adaptée aux applications d'apprentissage automatique.

Scala

Scala est un langage de programmation conçu pour être hautement évolutif et efficace. Il est couramment utilisé dans le développement de frameworks d'apprentissage automatique, tels qu'Apache Spark. Scala offre des fonctionnalités de programmation fonctionnelles et dispose d'un système de type fort.

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Comment devenir ingénieur en machine learning ?

L'ingénierie de l'apprentissage automatique est un cheminement de carrière passionnant et enrichissant qui implique la construction et le déploiement de systèmes complexes d'apprentissage automatique. Avec la demande croissante d'apprentissage automatique dans diverses industries, il existe un besoin croissant d'ingénieurs qualifiés en apprentissage automatique. Cependant, le chemin pour devenir un ingénieur en apprentissage automatique peut être difficile, avec un large éventail de compétences et de connaissances requises. Dans ce guide, nous décrirons les étapes clés que vous pouvez suivre pour devenir un ingénieur en apprentissage automatique et réussir dans ce domaine dynamique.

Maîtriser les bases du codage Python

La première étape pour devenir ingénieur en apprentissage automatique est d'apprendre à coder en utilisant Python, qui est le langage de programmation le plus couramment utilisé dans le domaine de l'apprentissage automatique. Vous pouvez commencer par suivre des cours en ligne ou lire des tutoriels sur la programmation Python.

Acquérir une expertise dans les techniques d'apprentissage automatique

Une fois que vous avez une base solide en programmation Python, vous devez vous inscrire à un cours d'apprentissage automatique pour apprendre les bases des algorithmes et des techniques d'apprentissage automatique. Cela vous aidera à mieux comprendre les principes et les concepts qui sous-tendent l'apprentissage automatique.

Appliquer les concepts d'apprentissage automatique à un projet réel

Après avoir terminé un cours d'apprentissage automatique, vous devriez essayer de travailler sur un projet personnel d'apprentissage automatique pour acquérir une expérience pratique. Cela vous aidera à appliquer les concepts que vous avez appris et à développer vos compétences dans un environnement réel.

Développer les compétences de collecte et de prétraitement des données

Un aspect crucial de l'apprentissage automatique est la capacité à collecter et à prétraiter les bonnes données pour vos modèles. Vous devez apprendre à identifier les sources de données pertinentes, à prétraiter les données et à les préparer pour une utilisation dans des modèles d'apprentissage automatique.

Rejoignez une communauté de passionnés d'apprentissage automatique partageant les mêmes idées

Rejoindre des communautés d'apprentissage automatique en ligne, telles que des forums, des forums de discussion ou des groupes de médias sociaux, peut vous aider à rester au courant des dernières tendances, des meilleures pratiques et des techniques dans le domaine. Vous pouvez également participer à des concours d'apprentissage automatique, qui peuvent vous fournir une expérience précieuse et une exposition à des problèmes du monde réel.

Bénévole pour des projets d'apprentissage automatique

Vous devez postuler à des stages ou à des emplois en apprentissage automatique pour acquérir une expérience pratique et faire progresser votre carrière. Vous pouvez rechercher des offres d'emploi en ligne ou assister à des événements de réseautage pour rencontrer des employeurs et des collègues potentiels dans le domaine.

Comment devenir ingénieur en machine learning sans diplôme ?

L'apprentissage automatique est un domaine en pleine croissance avec une forte demande de professionnels qualifiés. Bien que de nombreux ingénieurs en apprentissage automatique détiennent des diplômes d'études supérieures en informatique, en statistiques ou dans des domaines connexes, un diplôme n'est pas toujours une exigence pour percer dans le domaine. Avec la bonne combinaison de compétences, d'expérience et de détermination, il est possible de devenir un ingénieur en apprentissage automatique performant sans diplôme. Dans ce guide, nous décrirons les étapes clés que vous pouvez suivre pour devenir un ingénieur en apprentissage automatique sans diplôme.

Afin de poursuivre une carrière dans l'apprentissage automatique, il est impératif d'avoir une base solide dans les techniques et les outils utilisés dans ce domaine. Une maîtrise des compétences en apprentissage automatique, y compris la programmation, les structures de données, les algorithmes, SQL, l'algèbre linéaire, le calcul et les statistiques, est essentielle pour exceller dans les entretiens et les postes sécurisés.

Meilleures formations d'ingénieur en machine learning

Pour augmenter vos connaissances et votre expertise dans ce domaine, il est recommandé de suivre des cours qui fournissent une compréhension complète des différents modèles d'apprentissage automatique et de leurs applications. À cette fin, nous vous suggérons d'explorer les trois cours suivants qui peuvent vous aider à apprendre efficacement l'apprentissage automatique.

Coursera : Apprentissage automatique par Andrew Ng

Le Certification en apprentissage automatique offert par le célèbre expert en IA et ML Andrew Ng, en partenariat avec l'Université de Stanford, est un programme très recherché qui se termine par un certificat d'achèvement. Le programme offre une formation complète sur divers sujets liés à l'apprentissage automatique, avec des évaluations rigoureuses qui testent la compréhension des apprenants de chaque sujet.

Le programme de certification est conçu pour doter les apprenants d'une compréhension approfondie des principes mathématiques sous-jacents aux différents algorithmes d'apprentissage automatique, les rendant plus compétents dans leur rôle de développeurs.

En plus de cela, le cours propose une formation pratique sur la création d'algorithmes d'apprentissage en profondeur en Python, dirigée par des experts de l'industrie en apprentissage automatique et en science des données. En tirant parti d'exemples et d'applications du monde réel, les apprenants peuvent acquérir une expérience pratique de l'apprentissage en profondeur, ce qui en fait un programme de premier ordre dans ce domaine.

Datacamp : Comprendre l'apprentissage automatique

Ce cours est idéal pour les professionnels qui ont déjà travaillé avec le langage de programmation R. Le programme est conçu pour transmettre des connaissances précieuses sur la formation efficace de modèles à l'aide de techniques d'apprentissage automatique.

Le programme du cours est très engageant et interactif, avec quelques modules gratuits disponibles pour les apprenants. Cependant, pour accéder au cours complet, un abonnement mensuel de 25 $ est requis.

De plus, pour les personnes qui souhaitent apprendre la programmation R à partir de zéro, il existe plusieurs cours gratuits disponibles qui peuvent les aider à acquérir les connaissances et les compétences requises. Une liste de ces cours est également fournie à titre de référence aux apprenants.

Udacity : introduction à l'apprentissage automatique

Cette complète cours d'apprentissage automatiquev offre aux apprenants une formation complète sur les aspects théoriques et pratiques du sujet. Ce qui distingue ce programme, c'est qu'il est dirigé par Sebastian, le cerveau derrière le développement des voitures autonomes, ajoutant une couche supplémentaire d'intrigue et de fascination à l'expérience d'apprentissage.

Le cours offre aux apprenants l'occasion d'acquérir une expérience de programmation en Python, enrichissant davantage leurs compétences. Bien que le cours soit gratuit, aucune certification n'est délivrée à la fin.

Bien que le cours précédent que nous avons recommandé soit mieux adapté aux personnes qui souhaitent obtenir une certification, nous recommandons également fortement ce cours en raison de son contenu passionnant et de la possibilité d'apprendre d'un expert dans le domaine.

Comment les data scientists apprivoisent le Big Data ?

Ingénieur en apprentissage automatique contre data scientist

Bien que les termes « scientifique des données » et « ingénieur en apprentissage automatique » soient souvent utilisés de manière interchangeable, ce sont deux rôles distincts avec des responsabilités uniques. À un niveau élevé, la distinction entre scientifiques et ingénieurs est évidente, car ils ont des domaines d'expertise et des compétences différents. Bien que les deux rôles impliquent de travailler avec de grands ensembles de données et nécessitent une maîtrise de la modélisation de données complexes, leurs fonctions diffèrent au-delà de ce point.

Les scientifiques des données produisent généralement des informations et des recommandations sous forme de rapports ou de graphiques, tandis que les ingénieurs en apprentissage automatique se concentrent sur le développement de logiciels capables d'automatiser des modèles d'apprentissage automatique prédictifs. Le rôle de l'ingénieur ML est un sous-ensemble du rôle du scientifique des données, agissant comme agent de liaison entre les tâches de création de modèles et le développement de plates-formes, de systèmes et de services d'apprentissage automatique prêts pour la production.

L'une des différences significatives entre les data scientists et les ingénieurs ML réside dans les questions qu'ils posent pour résoudre un problème métier. Un scientifique des données demandera : "Quel est le meilleur algorithme d'apprentissage automatique pour résoudre ce problème ?" et testera diverses hypothèses pour trouver la réponse. En revanche, un ingénieur ML demandera : "Quel est le meilleur système pour résoudre ce problème ?" et trouvera une solution en créant un processus automatisé pour accélérer le test des hypothèses.

Les scientifiques des données et les ingénieurs en apprentissage automatique jouent un rôle essentiel dans le cycle de vie d'un projet Big Data, travaillant en collaboration pour compléter l'expertise de chacun et assurer la livraison d'une valeur commerciale rapide et efficace.

Mot de la fin

Revenons à notre question initiale : que font les ingénieurs en machine learning ? Les ingénieurs en machine learning sont les pionniers des systèmes intelligents qui transforment notre monde. Ils possèdent un ensemble unique de compétences et de connaissances qui leur permettent de développer des modèles et des algorithmes d'apprentissage automatique complexes capables d'apprendre et de s'adapter aux conditions changeantes. Avec la demande croissante de systèmes intelligents dans diverses industries, les ingénieurs en apprentissage automatique jouent un rôle essentiel dans l'élaboration de l'avenir de la technologie.

Ils travaillent avec de gros volumes de données, conçoivent des algorithmes sophistiqués et déploient des systèmes intelligents capables de résoudre des problèmes réels. Alors que nous continuons à libérer la puissance de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique, les ingénieurs en apprentissage automatique joueront un rôle de plus en plus important dans le façonnement du monde de demain. Ce sont les visionnaires et les pionniers de notre époque, créant de nouvelles opportunités et possibilités qui faisaient autrefois partie de la science-fiction.

Nous ne pouvons qu'imaginer quelles nouvelles percées et découvertes nous attendent, mais une chose est certaine : les ingénieurs en apprentissage automatique continueront de repousser les limites de ce qui est possible avec les systèmes intelligents et de façonner l'avenir de l'humanité.

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• PlatoAiStream. Intelligence des données Web3. Connaissance Amplifiée. Accéder ici.
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• La source: https://dataconomy.com/2023/05/02/what-do-machine-learning-engineers-do/