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Si vous êtes un spécialiste du génie logiciel, un chercheur en science des données ou un passionné de technologie en général, vous devez être conscient du principal sous-domaine de l'intelligence artificielle (IA) connu sous le nom d'apprentissage automatique.
Vous devez également être conscient des nombreuses applications fascinantes de l'IA, allant de la simple détection de modèles et de la reconnaissance vocale aux assistants virtuels intégrés intelligents. Ces applications et bien d'autres sont rendues possibles grâce aux efforts des ingénieurs en apprentissage automatique.
Cet article explique qui sont ces ingénieurs, ce qu'ils font et quelles compétences sont nécessaires pour que vous deveniez un ingénieur ML compétent.
Que font les ingénieurs en apprentissage automatique ?
Machine Learning (ML) Les ingénieurs combinent des compétences mathématiques analytiques et de résolution de problèmes avec la technologie de programmation logicielle afin de créer des systèmes d'IA pour résoudre des problèmes du monde réel. Un ingénieur ML doit fonctionner en tant qu'analyste de données pour travailler avec et transformer les données en fonction des exigences données et créer, former, valider et tester des algorithmes ML sous la forme d'un modèle sur l'ensemble de données donné.
Ces ingénieurs peuvent travailler avec une entreprise du département technique, indépendamment en tant que programmeur ou en tant que chercheur sur des problèmes de ML de pointe. Quoi qu'il en soit, il existe un certain nombre de compétences requises pour être qualifié en tant qu'ingénieur ML. Ces compétences ont été décrites en détail ci-dessous.
5 compétences ML indispensables
1. Probabilité et analyse statistique
L'une des conditions préalables du ML comprend une compréhension intermédiaire de sujets tels que les probabilités et les statistiques. Cela est nécessaire car les algorithmes et modèles ML sont basés sur ces principes mathématiques et ne peuvent être construits sans eux.
La probabilité est particulièrement importante lorsqu'il s'agit de traiter les entrées, les sorties et l'incertitude du monde réel. Certains principes de probabilité utilisés en ML incluent la probabilité conditionnelle, la règle de Bayes, la vraisemblance et l'indépendance. Les statistiques nous fournissent les mesures nécessaires à la construction de modèles ML, notamment la moyenne, la médiane, la variance, les distributions (uniforme, normale, binomiale, Poisson) et les méthodes d'analyse, y compris les tests d'hypothèses.
2. Fondamentaux de la programmation
Une autre condition préalable au ML est d'avoir une compréhension de base de la programmation. Cela inclut une bonne compréhension des structures de données, y compris les piles, les files d'attente, les tableaux multidimensionnels, les arbres, les graphiques, etc., et les algorithmes, y compris la recherche, le tri, l'optimisation, la programmation dynamique, etc.
Choisissez votre langue
Sur le plan de langages de programmation, le mieux à apprendre pour ML est Python suivi de Java. En effet, Python dispose du meilleur support en ligne en termes de code disponible, de frameworks et d'aide communautaire.
Apprenez à connaître votre IDE
L'étape suivante consiste à vous familiariser avec un environnement de développement intégré (IDE). Étant donné que nous traitons des quantités de données assez importantes, votre IDE ne peut pas être une simple interface de ligne de commande (CLI) plutôt qu'un outil comme Visual Studio Code ou Jupyter Notebook. Comme Python, Jupyter dispose du meilleur support en ligne et est également utilisé par de nombreux instructeurs ML à des fins éducatives.
Comprendre les bibliothèques
Les bibliothèques sont une collection de ressources qui doivent être importées dans un programme avant d'être utilisées. Il existe un certain nombre de bibliothèques ML comme TensorFlow, Keras, PyTorch, Pandas, Matplotlib, Numpy, etc. Il est important pour un ingénieur ML d'avoir une bonne compréhension des bibliothèques ML et de traitement des données pour rendre la programmation plus facile et plus interactive.
3. Modélisation et évaluation des données
L'une des parties essentielles du ML est le processus d'estimation de la structure sous-jacente d'un ensemble de données donné afin de trouver des modèles utiles, c'est-à-dire des corrélations, des clusters, des vecteurs propres. Nous aurions également besoin de prédire les propriétés des instances de données, notamment la régression, la classification et la détection des anomalies. Un ingénieur ML doit être capable d'évaluer un modèle donné à l'aide d'une métrique et d'une stratégie de précision.
4. Appliquer des algorithmes d'apprentissage automatique
Un autre élément essentiel du ML est de pouvoir appliquer des algorithmes de ML. Il convient de noter que la création de votre propre modèle est rare car un certain nombre de modèles et d'implémentations ML sont déjà disponibles dans des bibliothèques telles que Keras et scikit-learn. Cependant, l'application de ces modèles de la manière la plus efficace et conformément à l'ensemble de données nécessite à la fois des compétences et un bon niveau de compréhension des modèles ML en général.
Un ingénieur ML doit également être conscient des avantages et des inconvénients relatifs des différentes approches et des problèmes possibles tels que les problèmes de surajustement, de sous-ajustement, de biais et de variance.
5. Construire des réseaux de neurones
Les réseaux de neurones (NN) font partie d'un sous-domaine du ML connu sous le nom de L'apprentissage en profondeur et sont une exigence plus étendue en ce qui concerne les compétences essentielles en ML. Cependant, dans les applications plus pratiques du ML, nous devons avoir une certaine compréhension des NN pour créer des modèles plus puissants pour nos systèmes d'IA.
Un NN utilise des couches et des neurones pour créer de puissants modèles de ML. Un ingénieur ML doit être capable de créer, former, valider et tester des NN.
Conclusion
Vous devriez maintenant avoir une bonne compréhension de qui Machine Learning Les ingénieurs sont, ce qu'ils font et quelles compétences sont nécessaires pour commencer votre voyage. Vous devez avoir une bonne connaissance des probabilités, de l'analyse statistique, de la programmation, de la modélisation des données, des applications d'algorithmes et construire des réseaux de neurones pour créer de puissantes solutions d'IA et de ML.
Faites-nous savoir dans les commentaires si l'article a été utile et quelle est selon vous la compétence la plus importante pour devenir un ingénieur ML compétent.
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