Voici comment maîtriser l’apprentissage automatique

Avec des compétences en apprentissage automatique, vous pouvez travailler dans la science des données, l’IA et la technologie médicale, pour n’en nommer que quelques-uns. Ici, nous donnons quelques indications sur la façon de commencer.

L’apprentissage automatique est un sous-ensemble de l’IA qui est utilisé dans de nombreux scénarios réels, notamment le service client, les algorithmes de recommandation et les logiciels de reconnaissance vocale.

Comme l’apprentissage automatique est si largement utilisé, c’est un excellent domaine pour se familiariser. Une façon très simple d’expliquer l’apprentissage automatique et son fonctionnement est de le considérer comme des ordinateurs imitant la façon dont les humains apprennent à l’aide d’algorithmes et de données.

Jetons un coup d’œil à certains des concepts que vous devez connaître en apprentissage automatique. Vous pouvez finir par vous concentrer sur l’un de ces domaines après avoir appris certaines des bases.

Terminologie

Les réseaux de neurones

L’architecture des réseaux de neurones est souvent appelée « apprentissage en profondeur ». Il se compose d’algorithmes qui peuvent imiter la façon dont les cerveaux humains apprennent à traiter et à reconnaître les relations entre de grands ensembles de données.

Vous trouverez des réseaux de neurones utilisés dans des secteurs tels que les études de marché et toute industrie qui interagit avec des données volumineuses.

Il existe trois principaux types d’apprentissage dans les réseaux de neurones. Ce sont : l’apprentissage supervisé, l’apprentissage non supervisé et l’apprentissage par renforcement. Nous examinerons la différence entre supervisé et non supervisé un peu plus loin dans l’article.

Analyse de régression

Il s’agit d’un ensemble de méthodes d’apprentissage automatique qui prédisent une variable de résultat continue en fonction de la valeur d’une ou de plusieurs variables prédictives.

L’analyse de régression peut être utilisée pour des choses comme prédire la météo ou prédire le prix d’un produit ou d’un service compte tenu de ses caractéristiques.

Regroupement

Le clustering fait ce que son nom l’indique en ce sens que son objectif principal est d’identifier des modèles dans les données afin qu’elles puissent être regroupées.

L’outil utilise un algorithme de langage machine pour créer des groupes de données avec des caractéristiques similaires. Il peut le faire beaucoup plus rapidement que les humains.

Supervisé v non supervisé

L’apprentissage automatique supervisé repose sur des données d’entrée et de sortie étiquetées, mais non supervisé. L’apprentissage automatique non supervisé peut traiter des données brutes et non étiquetées.

Le clustering utilise l’apprentissage automatique non supervisé, car il regroupe des données non étiquetées.

Compétences pour l’apprentissage automatique

Comme nous l’avons identifié, les professionnels de l’apprentissage automatique interagissent beaucoup avec les données. En plus des connaissances en génie logiciel, ils doivent avoir des compétences en science des données.

Cette pièce par Coursera sur les compétences en apprentissage automatique recommande aux utilisateurs d’apprendre des langages de science des données tels que SQL, Python, C++, R et Java pour l’analyse des statistiques et la modélisation des données.

Cela nous amène aux mathématiques; vous aurez besoin d’une base assez solide en statistiques et en mathématiques pour pouvoir comprendre les composants de la science des données de l’apprentissage automatique.

Il est également très important de pouvoir réfléchir de manière critique à la raison pour laquelle vous utilisez certaines techniques d’apprentissage automatique, surtout si vous devez expliquer vos méthodes et vos raisons à des collègues sans formation technique.

Plus tôt cette année, Yahoo Zuoyun Jin nous a donné quelques conseils for learning, basé sur son expérience d’ingénieur de recherche en machine learning.

Ressources d’apprentissage

Si vous voulez rafraîchir votre Python pour l’apprentissage automatiquece guide sur SiliconRepublic.com vous oriente vers des ressources pratiques.

Pour obtenir un aperçu de base de l’apprentissage automatique, vous voudrez peut-être consulter certains cours en ligne pour débutants. Ce Comprendre l’apprentissage automatique Le programme de Datacamp indique qu’il fournit une introduction sans codage impliqué.

Si vous cherchez quelque chose de plus avancé, ce cours par MIT donne aux apprenants une introduction à l’apprentissage automatique ainsi que des façons dont la technologie peut être utilisée par les entreprises. Il est principalement orienté vers l’application des techniques dans un contexte commercial.

Enfin et surtout, Cours intensif d’apprentissage automatique de Google est un programme de 25 leçons qui propose des conférences sur le sujet données par des Googleurs.

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