6 ensembles de compétences en apprentissage automatique qui peuvent vous mener à un travail parfait

Seriez-vous surpris si nous vous disions que plus de 50 000 postes vacants dans le domaine de la science des données et de l'apprentissage automatique restent vacants en Inde ? Compte tenu du fait que l'apprentissage automatique est l'un des domaines de carrière les plus en vogue en ce moment, cela peut sembler choquant, mais c'est la dure vérité. Connaissez-vous la raison du paradoxe offre-demande des professionnels de la Data Science et du ML ?

C'est uniquement parce qu'il n'y a pas assez de candidats qualifiés et talentueux prêts à saisir les opportunités d'emploi en plein essor dans ces domaines émergents. Gartner affirme que parmi les 10 000 entreprises enregistrées en Inde, jusqu'à 75 % ont déjà investi ou sont prêtes à investir dans l'apprentissage automatique. De toute évidence, les opportunités d'emploi dans l'apprentissage automatique sont vouées à augmenter de façon exponentielle dans un avenir proche. Le besoin de l'heure est la "mise à niveau" pour répondre aux exigences des profils d'emploi ML.

Compétences requises pour décrocher des emplois en apprentissage automatique

1. Connaissances fondamentales en informatique et en programmation

Pour bâtir une carrière réussie en ML, vous devez d'abord avoir une compréhension approfondie des concepts fondamentaux de l'informatique, y compris les structures de données (piles, files d'attente, arbres, graphiques, tableaux multidimensionnels, etc.); Architectures informatiques (mémoire, cache, bande passante, traitement distribué, etc.) ; Algorithmes (programmation dynamique, recherche, tri, etc.) et calculabilité et complexité (notation big-O, P vs NP, problèmes NP-complets, algorithmes approchés, etc.), pour n'en nommer que quelques-uns.

Une fois que vous les comprenez, vous devez apprendre à les utiliser et à les implémenter lors de l'écriture du code. Quant au choix d'un langage de programmation, vous pouvez commencer par Python. Il est idéal pour les débutants et constitue la lingua franca de l'apprentissage automatique. Vous pouvez perfectionner vos compétences en programmation en participant à des concours de codage en ligne et à des hackathons.

2. Un rapport solide avec les probabilités et les statistiques

Les concepts de statistiques et de probabilités forment le cœur de nombreux algorithmes de ML. Naturellement, il est impératif d'avoir une solide connaissance et compréhension des concepts statistiques, y compris la moyenne, la médiane, la variance, les dérivées, les intégrales, les écarts types, etc. ; Les distributions (uniformes, normales, binomiales, etc.) et les différentes méthodes d'analyse (ANOVA, test d'hypothèses, etc.) indispensables tant pour développer des modèles de données que pour les valider. Outre le flair statistique, vous devez également comprendre les principes fondamentaux de la probabilité tels que la règle de Bayes, la vraisemblance, l'indépendance, les réseaux de Bayes, les modèles de mélange gaussien, les processus de décision de Markov, les modèles de Markov cachés, etc.

3. Expérience en modélisation et évaluation de données

L'un des principaux objectifs de l'apprentissage automatique est d'analyser de grandes quantités de données non structurées. Pour ce faire, vous devez connaître l'art de la modélisation des données. La modélisation des données est la technique d'estimation de la structure de données sous-jacente d'un ensemble de données particulier pour démêler et identifier les modèles cachés à l'intérieur (clusters, corrélations, vecteurs propres, etc.) et également prédire les propriétés d'instances jamais vues auparavant (classification, régression, détection d'anomalies , etc.).

Au cours du processus de modélisation des données, vous devrez choisir les mesures d'exactitude/d'erreur appropriées (par exemple, la perte de journal pour la classification, la somme des erreurs au carré pour la régression, etc.) et les stratégies d'évaluation (formation-test fractionné, séquentiel vs validation croisée randomisée, etc.). Ainsi, avant de commencer à appliquer des algorithmes, vous devez acquérir une compréhension approfondie des concepts de base impliqués dans la modélisation des données.

4. Posséder des compétences en génie logiciel

Que vous soyez un scientifique des données ou un ingénieur en apprentissage automatique, vous devez posséder les compétences et les connaissances typiques en génie logiciel. Si vous avez une formation en génie logiciel, c'est parfait ! Si ce n'est pas le cas, vous devez vous familiariser avec les meilleures pratiques en génie logiciel, notamment la conception de systèmes, la modularité, le contrôle de version, l'analyse de code, l'analyse des exigences, les tests, la documentation, entre autres. L'étape suivante consisterait à apprendre comment ces concepts fonctionnent ensemble dans le développement d'interfaces système. Comprendre les détails de la conception du système est essentiel pour éviter l'apparition de goulots d'étranglement dans le processus.

5. Apprenez à appliquer les algorithmes et les bibliothèques ML

Il existe une multitude de bibliothèques/packages et API qui contiennent les implémentations standard d'algorithmes ML tels que Scikit-learn, Theano, Spark MLlib, H2O, TensorFlow, etc. Cependant, le secret pour en tirer le meilleur parti est de savoir comment les appliquer efficacement sur des modèles adaptés (réseaux de neurones, arbres de décision, voisin le plus proche, machine à vecteurs de support, etc.). De plus, vous devez également être familiarisé avec les procédures d'apprentissage (régression linéaire, descente de gradient, algorithmes génétiques, boosting, etc.) qui correspondent aux données disponibles.

La meilleure façon de se familiariser avec les algorithmes ML, les bibliothèques et la façon de les appliquer correctement est de relever des défis en ligne en science des données et en apprentissage automatique.

6. Se familiariser avec les techniques avancées de traitement du signal

L'extraction de caractéristiques est l'une des essences fondamentales de l'apprentissage automatique. En fonction du problème à résoudre, vous devez effectuer une extraction de caractéristiques à l'aide d'algorithmes de traitement de signal avancés appropriés tels que les ondelettes, les cisaillements, les courbes, les contours, les bandelettes, etc. Simultanément, vous devez également vous familiariser avec les différentes techniques d'analyse telles que l'analyse temps-fréquence, Analyse de Fourier, convolution, etc.

7. N'arrêtez jamais de vous perfectionner et d'apprendre

Comme vous le savez, l'apprentissage automatique est encore une discipline en évolution, avec le temps de nouveaux concepts, algorithmes et technologies de ML se développeront. Pour suivre le rythme de l'évolution des temps, vous devez continuellement améliorer vos compétences et développer de nouvelles compétences. Cela impliquerait de se tenir au courant des dernières tendances technologiques et de la science des données, de travailler avec de nouveaux outils et théories, de lire des revues scientifiques, de rester actif dans diverses communautés en ligne, et bien plus encore. Bref, vous devriez toujours avoir envie d'apprendre de nouvelles choses.

De conclure,

Les applications de Machine Learning ont déjà commencé à s'entremêler dans nos vies d'une manière que nous ne pouvions pas imaginer auparavant. Santé, éducation, finance, affaires - vous l'appelez, l'apprentissage automatique est partout. Tant que le monde continuera à générer des données, l'apprentissage automatique régnera et, avec le temps, nous aidera à trouver des réponses aux scénarios les plus complexes du monde réel. Le changement a commencé - il est temps de vous préparer au nouvel avenir avec la science des données et l'apprentissage automatique.

Alors, commencez dès aujourd'hui et commencez à acquérir ces compétences en Machine Learning !