Concepts de base du machine learning, un métier qui rapporte jusqu'à 310 000 $

Ce sont quelques termes que toute personne intéressée à travailler dans le domaine de l’apprentissage automatique devrait connaître pour obtenir des salaires compétitifs dans le secteur technologique.

Pour comprendre les concepts de base du machine learning, il est essentiel de se familiariser avec les termes et principes suivants :

1. Apprentissage supervisé et non supervisé

-Supervisé : Algorithmes qui apprennent à partir de données étiquetées, où les entrées et sorties souhaitées sont connues.

- Non supervisé : algorithmes qui trouvent des modèles dans des données non étiquetées, telles que des regroupements ou des associations.

2. Modèle d'apprentissage automatique

Représentation mathématique du problème que l'algorithme tente de résoudre. Il peut s'agir d'une fonction simple ou d'un modèle plus complexe qui s'adapte aux données.

3. Formation et évaluation du modèle

Formation : processus d'ajustement du modèle aux données de formation afin qu'il apprenne des modèles.

Évaluation : mesure de la capacité du modèle à se généraliser à des données nouvelles et invisibles.

4. Caractéristique

Variables individuelles qui constituent l'entrée du modèle d'apprentissage automatique. Ils peuvent être numériques, catégoriques ou textuels.

5. Surajustement et sous-ajustement

Surajustement : le modèle surajuste les données d'entraînement et ne se généralise pas bien aux nouvelles données.

Sous-ajustement : le modèle est trop simple pour capturer les modèles sous-jacents dans les données d'entraînement.

Pour ceux qui souhaitent approfondir l’apprentissage automatique, il existe plusieurs options pédagogiques accessibles et efficaces, telles que les cours en ligne proposés par Google. Ces cours sont un excellent moyen d’acquérir des connaissances depuis les principes fondamentaux de base jusqu’aux techniques avancées d’apprentissage automatique.

Les cours Google comprennent généralement un contenu théorique soutenu par des études de cas pratiques et des exercices interactifs qui permettent aux étudiants d'appliquer ce qu'ils ont appris dans des projets réels. De plus, ces programmes sont généralement flexibles en termes d’horaires, ce qui permet de s’adapter plus facilement aux différents rythmes d’apprentissage et responsabilités personnelles.

Il existe une grande variété d’emplois liés à l’apprentissage automatique en raison de ses applications dans de nombreux secteurs. Certains des emplois les plus courants et les plus demandés sont :

- Data scientist : utilise des techniques d'apprentissage automatique pour analyser de grands volumes de données et extraire des détails qui aident à prendre des décisions commerciales.

- Ingénieur en apprentissage automatique : Développe et construit des modèles d'apprentissage automatique, implémente des algorithmes et optimise les performances des systèmes basés sur les données.

- Spécialiste de l'intelligence artificielle : Conçoit et développe des systèmes intelligents capables d'apprendre et de s'adapter de manière autonome.

- Analyste de données : Utilise des techniques d'apprentissage automatique pour effectuer des analyses de données prédictives et exploratoires dans le but de résoudre des problèmes commerciaux spécifiques.

- Scientifique en apprentissage automatique : recherche et développe de nouveaux algorithmes et techniques dans le domaine de l'apprentissage automatique pour améliorer l'efficacité et la précision des modèles.

- Développeur de logiciels d'intelligence artificielle : concevoir et créer des logiciels intégrant des capacités d'apprentissage automatique pour des applications spécifiques, telles que les chatbots, la reconnaissance vocale ou la vision par ordinateur.

De nombreuses entreprises de divers secteurs recherchent activement des professionnels possédant des compétences en apprentissage automatique.

- Google : Le Machine Learning est présent dans des produits tels que le moteur de recherche, Google Assistant, Google Translate et bien plus encore.

- Amazon : Utilisez le machine learning pour les recommandations de produits, la logistique optimisée et le traitement du langage naturel dans Alexa.

- Tesla : Utilise cette technologie dans la conduite autonome et l'optimisation de l'efficacité énergétique de ses véhicules.

- IBM : Applique l'apprentissage automatique aux systèmes de santé, à l'analyse prédictive et aux services cognitifs tels que Watson.

- OpenAI : L'entreprise recherche généralement des talents dans divers domaines de l'intelligence artificielle, notamment des chercheurs en machine learning, des data scientists, des ingénieurs logiciels spécialisés en IA.