Comment devenir un ingénieur en apprentissage automatique - 7 étapes [avec images]

Le monde technique s'embrase des possibilités offertes par l'Intelligence Artificielle. La promesse d'automatiser chaque partie banale de notre vie (y compris la conduite) est trop tentante pour que les scientifiques, les visionnaires et les futuristes résistent. Et de nos jours, le domaine de l'apprentissage automatique lié à l'IA gagne en popularité.

L'International Data Corporation (IDC) a prédit que les dépenses en IA et ML augmenteraient de 5 fois, passant de 12 milliards de dollars en 2017 à 57,6 milliards de dollars d'ici 2021. Les secteurs de la technologie et de la finance prendront la plus grosse part du gâteau. 64% et 52% des entreprises appartenant respectivement à ces industries auront adopté des processus d'apprentissage automatique dans le futur.

À l'heure actuelle, la demande d'experts en apprentissage automatique ne cesse d'augmenter, comme l'illustre clairement ce graphique :

Source : Indeed.com | Crédits : Ann Saphir, ingénieur en visualisation de données, Reuters

Au cœur de celui-ci, la machine découle d'une question : comment pouvons-nous programmer ce système pour qu'il s'améliore automatiquement et apprenne avec l'expérience ? Apprendre ici fait référence à l'acte de tirer des conclusions à partir de données et de prendre des décisions intelligentes. L'apprentissage automatique développe des algorithmes pour cela qui glanent des connaissances à partir de données et d'expériences spécifiques, basées sur des principes statistiques et informatiques.

Le paragraphe ci-dessus aurait indiqué à quel point l'apprentissage automatique serait difficile. C'est le cas, mais c'est aussi apprenable. Si vous êtes prêt à devenir ingénieur en apprentissage automatique maintenant sans attendre qu'une université traditionnelle valide vos connaissances, suivez et répétez les 7 étapes ci-dessous, lisez les exigences mentionnées ci-dessous -

Étape 1 : Améliorez vos compétences en Python et logiciels

Langage de haut niveau facile à utiliser, Python est le langage de prédilection des spécialistes de l'IA, des scientifiques des données et des ingénieurs en apprentissage automatique.

La syntaxe de Python est facile à apprendre et contient des tonnes de bibliothèques déjà intégrées. Vous devrez cependant faire attention aux espaces blancs, car ils peuvent gêner l'exécution du code. Il inclut également la prise en charge de tous les types de paradigmes de programmation tels que la programmation fonctionnelle et la programmation orientée objet.

Une autre chose importante à connaître est Github. Vous travaillerez en équipe pour créer du code pour des applications urgentes. Prenez l'habitude d'écrire des tests unitaires approfondis pour votre code en utilisant des frameworks tels que le nez. Testez vos API à l'aide d'outils tels que Postman.

Lisez des livres ou des articles pour avoir une idée des outils dont vous aurez besoin pour exécuter Python sur des ensembles de données.

Étape 2 : Examinez les algorithmes d'apprentissage automatique

Une fois que vous êtes familiarisé et à l'aise avec Python, vous pouvez commencer à examiner les algorithmes d'apprentissage automatique. Assurez-vous de lire la théorie liée à chaque algorithme afin de pouvoir implémenter facilement des modèles.

Une visite des dix meilleurs algorithmes pour les débutants en apprentissage automatique vous aidera à vous mettre à jour. Rappelez-vous qu'aucun algorithme 1 ne sera la solution parfaite. Vous devrez en implémenter une variété. Par conséquent, étudiez-les attentivement.

Le cours d'upGrad ' Masters in Data Science ' vous aidera à prendre une longueur d'avance sur le mariage de Python avec Data Science grâce à des outils tels que Panda, NumPy, etc.

Étape 3 : Travailler sur des mini-projets

Maintenant que votre initiation aux domaines de Python et de l'apprentissage automatique est terminée (à la fois individuellement et conjointement), il est temps de prendre toutes ces connaissances et de commencer à les mettre en œuvre dans des projets.

Vous pouvez consulter ces ensembles de données Kaggle pour commencer vos premiers projets d'apprentissage automatique. L'instantané ci-dessus provient de l'ensemble de données (public gratuit) proposé par Inside Airbnb, qui fournit des annonces Airbnb dans différentes villes du monde.

Étape 4 : Passez au niveau supérieur avec Hadoop et Spark

Hadoop et Spark sont les 2 systèmes auxquels vous voudrez vous attaquer après avoir acquis une certaine maîtrise de l'utilisation d'ensembles de données à l'aide de Python. Ces cadres de données volumineuses vous permettront de travailler avec des données à l'échelle du téraoctet et du pétaoctet.

Les blocs-notes Spark Jupyter hébergés sur Databricks offrent une introduction au framework au niveau du didacticiel et vous permettent également de vous entraîner au codage.

Étape 5 : Passer à TensorFlow

Algorithmes d'apprentissage automatique ? Vérifier. Cadres de données volumineuses ? Vérifier. Apprentissage automatique avancé ? Commencez à travailler avec TensorFlow.

Vous pouvez suivre TensorFlow et Deep Learning sans doctorat. cours par Google avec éduque l'étudiant sur les aspects théoriques et pratiques. Vous pouvez également bénéficier de la certification PG d'upGrad en Machine Learning & Deep Learning à ce stade.

Étape 6 : Allez grand

Après avoir travaillé avec tous les blocs de construction, il est maintenant temps de lutter avec les grands ensembles de données et d'appliquer toutes les connaissances que vous avez acquises au cours des 5 étapes précédentes.

Reportez-vous à la section Manières de gérer les fichiers de données pour l'apprentissage automatique pour savoir comment gérer de grands ensembles de données (en théorie). Ensuite, mettez en œuvre les connaissances acquises à l'aide d'ensembles de données publiquement disponibles.

Étape 7 : Continuez à pratiquer et à grandir

La dernière étape consiste simplement à pratiquer et à répéter les 6 étapes mentionnées ci-dessus. Vous êtes maintenant à un point où vous pouvez créer vos propres modèles d'apprentissage automatique. Il est temps d'affiner ces compétences maintenant et de continuer à s'améliorer.

Si un emploi est votre pot d'or brillant à la fin de l'arc-en-ciel, vous pouvez vous préparer pour un entretien en passant par Questions d'apprentissage automatique incontournables - Régression logistique.

Les étapes très pratiques ci-dessus vous permettront d'apprendre à devenir un ingénieur en apprentissage automatique en un minimum de temps tout en maîtrisant toutes les compétences requises. La seule chose nécessaire. Cohérence et pratique régulière. Armé de ces 2 caractéristiques, il n'y a aucune raison pour que votre désir d'être ingénieur en machine learning ne soit pas exaucé.

Il est temps d'accueillir une nouvelle ère de technologie avec vous comme précurseur.