D\u00e9finition du machine learning<\/h3>\r\nLe machine learning est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle (IA), <\/strong>permettant aux syst\u00e8mes d'apprendre, d'\u00e9voluer et de s'am\u00e9liorer automatiquement \u00e0 partir de leur exp\u00e9rience. Il utilise des mod\u00e8les math\u00e9matiques et des algorithmes<\/strong> pour effectuer des t\u00e2ches sans instructions ou programmations explicites<\/strong>, mais plut\u00f4t en s'appuyant sur des mod\u00e8les et des inf\u00e9rences.\r\n\r\n \r\nL'importance du machine learning dans le monde actuel<\/h3>\r\nDans l'\u00e8re num\u00e9rique actuelle, le machine learning se situe \u00e0 l'intersection entre l'analyse des donn\u00e9es et l'ing\u00e9nierie logicielle<\/strong>. Les syst\u00e8mes de machine learning connaissent un large \u00e9ventail d'applications, et alimentent des avanc\u00e9es comme les voitures autopilot\u00e9es ou la maintenance pr\u00e9dictive. Ces syst\u00e8mes sont int\u00e9gr\u00e9s dans des secteurs vari\u00e9s, du diagnostic m\u00e9dical aux pr\u00e9visions financi\u00e8res. C'est dire l'ampleur et le potentiel de ce domaine !\r\n\r\n \r\nRetour sur les d\u00e9buts du machine learning<\/h3>\r\nD'abord simple reconnaissance des formes, le machine learning a \u00e9volu\u00e9, influenc\u00e9 par les paradigmes de la programmation traditionnelle et par la recherche approfondie \u00e0 son sujet. Ses fondements reposent sur la classification statistique<\/strong>, mais ce sont les progr\u00e8s des r\u00e9seaux de neurones<\/strong> et du Deep Learning<\/strong><\/a> qui l'ont propuls\u00e9 sur le devant de la sc\u00e8ne. Des concepts fondamentaux aux applications avanc\u00e9es, explorez le monde fascinant du machine learning \u00e0 travers notre guide.\r\n\r\n \r\n\r\n \r\nLes 3 types de machine learning<\/h2>\r\nLe machine learning supervis\u00e9<\/h3>\r\nC'est un peu comme si un \u00e9tudiant apprenait sous la direction d'un professeur : le machine learning supervis\u00e9 consiste \u00e0 pr\u00e9senter au programme des exemples d'entr\u00e9es et les sorties associ\u00e9es souhait\u00e9e. Tous ces exemples sont \u00e9tiquet\u00e9s. L\u2019ordinateur recherche alors des solutions pour obtenir ces sorties en fonction de ces entr\u00e9es, le but \u00e9tant qu\u2019il apprenne la r\u00e8gle g\u00e9n\u00e9rale qui conditionne les sorties en fonction des entr\u00e9es<\/strong>.\r\n\r\n \r\nLe machine learning non-supervis\u00e9<\/h3>\r\nDans le cadre du machine learning non supervis\u00e9, l'algorithme d\u00e9termine lui-m\u00eame la structure de l'entr\u00e9e<\/strong> (aucune \u00e9tiquette n'est appliqu\u00e9e \u00e0 l'algorithme). Cette approche peut \u00eatre un but en soi (qui permet de d\u00e9couvrir des structures enfouies dans les donn\u00e9es) ou un moyen d'atteindre un certain but. Cette approche est \u00e9galement appel\u00e9e \u00ab apprentissage des caract\u00e9ristiques \u00bb (ou feature learning).\r\n\r\n \r\nLe machine learning par renforcement<\/h3>\r\n
Dans le machine learning par renforcement, un programme informatique interagit avec un environnement dynamique<\/strong> dans lequel il doit atteindre un certain but, par exemple conduire un v\u00e9hicule ou affronter un adversaire dans un jeu. Le programme-apprenti re\u00e7oit du feedback<\/strong> sous forme de \u00ab r\u00e9compenses \u00bb et de \u00ab punitions \u00bb pendant qu'il navigue dans l'espace du probl\u00e8me et qu'il apprend \u00e0 identifier le comportement le plus efficace dans le contexte consid\u00e9r\u00e9.<\/p>\r\n \r\nExemples d'algorithmes de machine learning<\/h2>\r\nLa r\u00e9gression lin\u00e9aire<\/h3>\r\nLa r\u00e9gression lin\u00e9aire consiste \u00e0 \u00e9tablir des corr\u00e9lations simples entre deux variables dans un jeu de donn\u00e9es<\/strong>. Un ensemble d\u2019entr\u00e9es ainsi que les sorties correspondantes sont examin\u00e9s et quantifi\u00e9s pour d\u00e9montrer une relation : comment le changement d\u2019une variable affecte une autre, par exemple. Les r\u00e9gressions lin\u00e9aires sont repr\u00e9sent\u00e9es sous forme de lignes sur un graphique et sont largement utiliser pour les pr\u00e9visions et la mod\u00e9lisation.\r\n\r\n \r\nLa r\u00e9gression logistique<\/h3>\r\nLa r\u00e9gression logistique est utilis\u00e9e pour les t\u00e2ches de classification binaire. Elle pr\u00e9dit la probabilit\u00e9 qu'une instance appartienne \u00e0 une classe particuli\u00e8re<\/strong>.\r\n\r\n \r\nLes arbres de d\u00e9cision et for\u00eats al\u00e9atoires<\/h3>\r\nLes arbres de d\u00e9cision divisent les donn\u00e9es en sous-ensembles<\/strong> \u00e0 l'aide de graphiques ou de mod\u00e8les arborescents. On suit alors chaque \u00e9v\u00e9nement jusqu'\u00e0 sa conclusion naturelle, tout en calculant toutes les probabilit\u00e9s des \u00e9v\u00e9nements pouvant se produire. Les for\u00eats al\u00e9atoires, elles, consistent \u00e0 regrouper plusieurs arbres<\/strong>, chaque arbre \u00e9tant associ\u00e9 \u00e0 diff\u00e9rents sc\u00e9narios et diff\u00e9rentes variables initiales, pour obtenir des pr\u00e9dictions plus pr\u00e9cises.\r\n\r\n \r\nLes machines \u00e0 vecteurs de support (SVM)<\/h3>\r\nLes machines \u00e0 vecteurs de support (SVM) s\u00e9parent les donn\u00e9es en classes<\/strong>. Ces algorithmes trouvent une ligne qui divise les donn\u00e9es d\u2019un ensemble en classes sp\u00e9cifiques et maximise les marges (les distances entre les fronti\u00e8res de s\u00e9paration et les \u00e9chantillons les plus proches) de chaque classe. Apr\u00e8s avoir appris les lignes de classification, le mod\u00e8le peut ensuite les appliquer aux nouvelles donn\u00e9es.\r\n\r\n \r\nLes r\u00e9seaux de neurones<\/h3>\r\nLes r\u00e9seaux de neurones imitent la structure du cerveau biologique : ils sont constitu\u00e9s de couches de n\u0153uds interconnect\u00e9s. Le Deep Learning, sous-ensemble du machine learning, utilise des r\u00e9seaux de neurones multicouches pour apprendre \u00e0 partir d'une grande quantit\u00e9 de donn\u00e9es.\r\n\r\n \r\n\u00c0 quoi sert le machine learning ?<\/h2>\r\nQu'il s'agisse de pr\u00e9dire les tendances du march\u00e9 boursier ou de diagnostiquer des conditions m\u00e9dicales, le machine learning est l'objet de nombreuses applications. Sa capacit\u00e9 \u00e0 analyser de vastes ensembles de donn\u00e9es et \u00e0 produire des r\u00e9sultats pr\u00e9cis fait de lui un incontournable dans le monde actuel.\r\n\r\nVoici cinq domaines transform\u00e9s par le machine learning :\r\n\r\n \t- Pr\u00e9visions financi\u00e8res<\/strong> : Les banques et les fonds d'investissement utilisent des mod\u00e8les de machine learning pour pr\u00e9dire les tendances des march\u00e9s boursiers, analyser les comportements de consommation et d\u00e9tecter les transactions frauduleuses en temps r\u00e9el.<\/li>\r\n \t
- Soins de sant\u00e9 et diagnostics<\/strong> : Les professionnel(le)s de sant\u00e9 utilisent le machine learning \u00e0 des fins de diagnostic, par exemple en analysant des images radiologiques pour y d\u00e9celer des signes de tumeurs ou en d\u00e9tectant des sch\u00e9mas indiquant des maladies dans les dossiers m\u00e9dicaux des patients.<\/li>\r\n \t
- E-commerce et personnalisation<\/strong> : Les plateformes d'achat ou de streaming en ligne comme Amazon ou Netflix utilisent des algorithmes de machine learning pour fournir des recommandations personnalis\u00e9es de produits ou de films en fonction des comportements ant\u00e9rieurs et des pr\u00e9f\u00e9rences des utilisateurs.<\/li>\r\n \t
- V\u00e9hicules autonomes<\/strong> : Les voitures autonomes mettent \u00e0 profit le machine learning pour traiter de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es provenant de capteurs en temps r\u00e9el. Cela facilite la prise de d\u00e9cision, de l'identification des obstacles au choix de la trajectoire optimale.<\/li>\r\n \t
- Traitement du langage naturel (NLP)<\/strong> : Les assistants virtuels tels que Siri, Alexa ou Google Assistant utilisent l'apprentissage automatique pour la reconnaissance vocale, ce qui leur permet de comprendre les requ\u00eates des utilisateurs et d'y r\u00e9pondre efficacement.<\/li>\r\n<\/ol>\r\n \r\n
Pourquoi le machine learning est-il si populaire dans la tech ?<\/h2>\r\nAvec ses nombreuses applications et son r\u00f4le crucial dans l'ex\u00e9cution de la plupart des t\u00e2ches d'intelligence artificielle, le machine learning est une pierre angulaire dans l'industrie technologique actuelle. Sa capacit\u00e9 \u00e0 imiter l'intelligence humaine, voire \u00e0 la surpasser dans certaines t\u00e2ches, en fait un sujet d'actualit\u00e9 pour les chercheurs et les entreprises :\r\n\r\n \t- Le moteur de l'innovation<\/strong> : Le machine learning est \u00e0 l'avant-garde des innovations technologiques. Il a permis de nombreux progr\u00e8s dans des domaines tels que l'IA, la robotique ou l'analyse de donn\u00e9es. Des chatbots \u00e0 l'analyse pr\u00e9dictive, le machine learning est \u00e0 l'origine d'un grand nombre des d\u00e9veloppements technologiques les plus r\u00e9cents et les plus passionnants.<\/li>\r\n \t
- L'explosion des donn\u00e9es<\/strong> : L'\u00e8re du num\u00e9rique a engendr\u00e9 un volume de donn\u00e9es sans pr\u00e9c\u00e9dent. L'apprentissage automatique fournit les outils et les techniques permettant de traiter, d'analyser et de tirer des enseignements de cette vaste mer d'informations, transformant ainsi les donn\u00e9es brutes en atouts pr\u00e9cieux pour les entreprises et les organisations.<\/li>\r\n \t
- Un avantage \u00e9conomique et concurrentiel<\/strong> : Les entreprises qui exploitent efficacement le machine learning peuvent am\u00e9liorer leurs processus, offrir des exp\u00e9riences plus personnalis\u00e9es \u00e0 leurs clients et prendre des d\u00e9cisions business \u00e9clair\u00e9es : un avantage significatif sur leurs concurrents.<\/li>\r\n<\/ol>\r\n \r\n
\u00c0 qui s'adresse le machine learning ?<\/h2>\r\n\u00c0 toute personne curieuse de savoir comment les ordinateurs peuvent apprendre \u00e0 partir de donn\u00e9es, et prendre des d\u00e9cisions ! Que vous soyez \u00e9tudiant(e) ou d\u00e9j\u00e0 expert(e) dans un domaine, comprendre les bases du machine learning peut vous ouvrir de nombreuses portes :\r\n\r\n \t- Assurer l'avenir de votre carri\u00e8re<\/strong> : Alors les industries adoptent massivement le machine learning et l'IA, les professionnel(le)s dot\u00e9(e)s de ces comp\u00e9tences sont de plus en plus demand\u00e9(e)s. En ma\u00eetrisant le machine learning, vous pouvez vous positionner \u00e0 la pointe de votre domaine respectif.<\/li>\r\n \t
- Applications interdisciplinaires<\/strong> : Le machine learning n'est pas r\u00e9serv\u00e9 aux professionnel(le)s de la tech. Ses applications s'\u00e9tendent \u00e0 divers secteurs, de la sant\u00e9 \u00e0 la finance en passant par le marketing. Les professionnel(le)s de ces domaines peuvent l'utiliser pour am\u00e9liorer leurs recherches, optimiser leurs op\u00e9rations ou d\u00e9velopper des solutions innovantes.<\/li>\r\n \t
- Curiosit\u00e9 intellectuelle et r\u00e9solution de probl\u00e8mes<\/strong> : Pour celles et ceux qui aiment s'attaquer \u00e0 des probl\u00e8mes complexes , le machine learning offre un m\u00e9lange fascinant de math\u00e9matiques, de data science et d'applications au monde r\u00e9el. Il offre la possibilit\u00e9 de travailler sur des projets significatifs qui peuvent avoir un impact important sur la soci\u00e9t\u00e9.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n \r\n
Outils et langages de programmation pour le machine learning<\/h2>\r\nLe machine learning prosp\u00e8re gr\u00e2ce \u00e0 un vaste \u00e9cosyst\u00e8me d'outils et de ressources qui sont d'une grande aide pour d\u00e9velopper et mettre en \u0153uvre des mod\u00e8les.\r\nLangages de programmation<\/h3>\r\nPython<\/strong> est l'un des principaux langages de programmation du machine learning, gr\u00e2ce \u00e0 sa syntaxe intuitive et \u00e0 de nombreuses biblioth\u00e8ques sp\u00e9cialement con\u00e7ues pour les t\u00e2ches li\u00e9es \u00e0 la data science. Pour les statisticiens et les chercheurs de donn\u00e9es, R<\/strong> est souvent le premier choix. Ce langage offre un large \u00e9ventail de techniques statistiques et graphiques.\r\n\r\n \r\nBiblioth\u00e8ques et frameworks<\/h3>\r\nD\u00e9velopp\u00e9 par l'\u00e9quipe Google Brain, TensorFlow<\/strong> est un framework open-source qui prend en charge le Deep Learning et les r\u00e9seaux de neurones. Il permet \u00e0 ses utilisateurs de d\u00e9finir et d'optimiser facilement des t\u00e2ches complexes de machine learning, en particulier celles qui impliquent de grands ensembles de donn\u00e9es.\r\n\r\nKeras<\/strong> est une API de r\u00e9seaux de neurones \u00e9crits en Python et peut fonctionner avec TensorFlow, Theano et Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK). Son objectif principal est de permettre une exp\u00e9rimentation fluide, en rendant le passage de l'id\u00e9e au r\u00e9sultat aussi rapide que possible.\r\n\r\nOutil incontournable, Scikit-learn<\/strong>, construit sur NumPy, SciPy et matplotlib, offre des outils simples et efficaces pour l'exploration et l'analyse des donn\u00e9es. Il fournit une s\u00e9lection d\u2019outils efficaces pour le machine learning, notamment la classification, la r\u00e9gression et le clustering via une interface en Python.\r\n\r\n \r\nFaire carri\u00e8re dans le domaine du machine learning<\/h2>\r\nLe machine learning offre de nombreuses opportunit\u00e9s de carri\u00e8res<\/strong>. Examinons les plus r\u00e9pandues, et leurs perspectives d'\u00e9volution.\r\n1) Data Scientist\u00a0<\/strong><\/h3>\r\nMissions :<\/strong> Les Data Scientists<\/a> traitent de vastes ensembles de donn\u00e9es complexes pour en tirer des informations exploitables pour les entreprises, \u00e0 l'aide de m\u00e9thodes statistiques et d'algorithmes de machine learning.\r\n\r\nPerspectives d'\u00e9volution :<\/strong>\r\n\r\n \t- Data Scientist Senior<\/strong> : Apr\u00e8s avoir acquis de l'exp\u00e9rience, les Data Scientist peuvent acc\u00e9der \u00e0 des postes de management, diriger des projets et encadrer les membres de l'\u00e9quipe juniors.<\/li>\r\n \t
- Chief Data Officer<\/strong> : Dans les grandes entreprises, les Data Scientist exp\u00e9riment\u00e9(e)s peuvent \u00e9voluer vers des r\u00f4les de direction, supervisant la strat\u00e9gie de gestion des donn\u00e9es de l'entreprise.<\/li>\r\n \t
- Sp\u00e9cialisations<\/strong> : Il est possible de se sp\u00e9cialiser dans des domaines tels que l'analyse des soins de sant\u00e9, la mod\u00e9lisation financi\u00e8re ou m\u00eame l'analyse sportive.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n \r\n
2) Machine Learning Engineer\u00a0<\/strong><\/h3>\r\nMissions<\/strong> :<\/strong> les Machine Learning Engineers<\/a> ont pour but de concevoir, de programmer et de d\u00e9ployer des mod\u00e8les d'algorithmes auto-apprenants.\r\n\r\nPerspectives d'\u00e9volution :<\/strong>\r\n\r\n \t- Lead Machine Learning Engineer<\/strong> : Avec de l\u2019exp\u00e9rience, les Machines Learning Engineers peuvent pr\u00e9tendre \u00e0 la gestion des \u00e9quipes et \u00e0 la d\u00e9finition de la strat\u00e9gie de machine learning des entreprises.<\/li>\r\n \t
- Chercheur(se)<\/strong> : Pour celles et ceux int\u00e9ress\u00e9(e)s par la R&D, la transition vers des postes de recherche dans des laboratoires d'IA ou des g\u00e9ants de la tech est aussi une possibilit\u00e9.<\/li>\r\n \t
- Solutions Architect<\/strong> : Une sp\u00e9cialisation dans la conception de solution de machine learning adapt\u00e9 \u00e0 un besoin sp\u00e9cifique d'une entreprise est \u00e9galement possible.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n \r\n
3) Sp\u00e9cialiste Deep Learning\u00a0<\/strong><\/h3>\r\nMissions :<\/strong> Les sp\u00e9cialistes Deep Learning se concentrent sur les r\u00e9seaux neuronaux et rel\u00e8vent des d\u00e9fis dans des domaines tels que la reconnaissance d'images ou la reconnaissance vocale.\r\n\r\nPerspectives d'\u00e9volution :<\/strong>\r\n\r\n \t- Chercheur(se) en Deep Learning :<\/strong> Pour plonger dans le monde universitaire et innover sur les architectures et les techniques existantes<\/li>\r\n \t
- Head of AI :<\/strong> Dans les entreprises 100% tech, les sp\u00e9cialistes Deept Learning expert(e)s pourraient diriger l'ensemble de la division ou de l'initiative en mati\u00e8re d'IA.<\/li>\r\n \t
- Sp\u00e9cialisations<\/strong> : Il est possible de se sp\u00e9cialiser dans des r\u00e9seaux de neurones sp\u00e9cifiques comme les r\u00e9seaux convolutifs ou r\u00e9currents.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n \r\n
4) Chef(fe) de produit IA<\/h3>\r\nMissions :<\/strong> Les chef(fe)s de produit IA veillent \u00e0 ce que les solutions d'IA r\u00e9pondent \u00e0 la fois aux objectifs de l'entreprise et aux besoins des utilisateurs, en faisant le lien entre les \u00e9quipes techniques et les diff\u00e9rentes parties prenantes.\r\n\r\nPerspectives d'\u00e9volution :<\/strong>\r\n\r\n \t- Chef(fe) de projet IA :<\/strong> Il ou elle supervise plusieurs lignes de produits IA ou des int\u00e9grations d'IA \u00e0 grande \u00e9chelle dans les entreprises.<\/li>\r\n \t
- CTO :<\/strong> Dans les entreprises ax\u00e9es sur la tech, il est possible pour les chefs de produit IA de progresser pour diriger l'ensemble de l'\u00e9quipe tech et de la strat\u00e9gie associ\u00e9e.<\/li>\r\n \t
- Consultant(e) en strat\u00e9gie IA :<\/strong> Pour conseiller les entreprises sur la mani\u00e8re d'int\u00e9grer et d'exploiter l'IA et en tirer le meilleur parti.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n \r\n
5) Data Engineer<\/strong><\/h3>\r\nMissions :<\/strong> Les Data Engineers<\/a> con\u00e7oivent, construisent, d\u00e9ploient et maintiennent les syst\u00e8mes et les infrastructures de traitement de donn\u00e9es \u00e0 grande \u00e9chelle. Ils veillent \u00e0 ce que les Data Scientists et Data Analysts disposent de donn\u00e9es propres et utilisables.\r\n\r\nPerspectives d'\u00e9volutions :<\/strong>\r\n\r\n \t- Senior Data Engineer<\/strong> : Avec l\u2019exp\u00e9rience, les Data Engineers peuvent acc\u00e9der \u00e0 des postes de direction o\u00f9 ils supervisent des projets d'infrastructure de donn\u00e9es plus importants et plus complexes.<\/li>\r\n \t
- DSI \/ CIO<\/strong> : Dans les entreprises o\u00f9 les donn\u00e9es sont au c\u0153ur des op\u00e9rations, les Data Engineers exp\u00e9riment\u00e9(e)s peuvent pr\u00e9tendre \u00e0 des postes \u00e0 plus grande responsabilit\u00e9, o\u00f9 ils \u00e9laborent la strat\u00e9gie de l'entreprise en mati\u00e8re d'information et de donn\u00e9es.<\/li>\r\n \t
- Sp\u00e9cialisations<\/strong> : Il est possible d'approfondir des domaines tels que le traitement des donn\u00e9es en temps r\u00e9el, les technologies Big Data, ou m\u00eame la gouvernance et la conformit\u00e9 des donn\u00e9es.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n \r\n\r\n
\r\n\r\n \r\n\r\nLe machine learning<\/strong> n'est pas qu'un mot \u00e0 la mode. Il s'agit d'un domaine r\u00e9volutionnaire qui red\u00e9finit la fa\u00e7on dont nous interagissons avec la tech. Si cette introduction a suscit\u00e9 votre int\u00e9r\u00eat, vous pouvez approfondir la question en parcourant le programme de notre bootcamp Data Science et IA<\/a> ou en explorant nos autres articles de blog sur ce sujet.\r\n\r\n \r\n\r\n![\"\"](\"https:\/\/blog.lewagon.com\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/FR-Blog-visual-2.png\")
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Retour sur les d\u00e9buts du machine learning<\/h3>\r\nD'abord simple reconnaissance des formes, le machine learning a \u00e9volu\u00e9, influenc\u00e9 par les paradigmes de la programmation traditionnelle et par la recherche approfondie \u00e0 son sujet. Ses fondements reposent sur la classification statistique<\/strong>, mais ce sont les progr\u00e8s des r\u00e9seaux de neurones<\/strong> et du Deep Learning<\/strong><\/a> qui l'ont propuls\u00e9 sur le devant de la sc\u00e8ne. Des concepts fondamentaux aux applications avanc\u00e9es, explorez le monde fascinant du machine learning \u00e0 travers notre guide.\r\n\r\n \r\n\r\n \r\nLes 3 types de machine learning<\/h2>\r\nLe machine learning supervis\u00e9<\/h3>\r\nC'est un peu comme si un \u00e9tudiant apprenait sous la direction d'un professeur : le machine learning supervis\u00e9 consiste \u00e0 pr\u00e9senter au programme des exemples d'entr\u00e9es et les sorties associ\u00e9es souhait\u00e9e. Tous ces exemples sont \u00e9tiquet\u00e9s. L\u2019ordinateur recherche alors des solutions pour obtenir ces sorties en fonction de ces entr\u00e9es, le but \u00e9tant qu\u2019il apprenne la r\u00e8gle g\u00e9n\u00e9rale qui conditionne les sorties en fonction des entr\u00e9es<\/strong>.\r\n\r\n \r\nLe machine learning non-supervis\u00e9<\/h3>\r\nDans le cadre du machine learning non supervis\u00e9, l'algorithme d\u00e9termine lui-m\u00eame la structure de l'entr\u00e9e<\/strong> (aucune \u00e9tiquette n'est appliqu\u00e9e \u00e0 l'algorithme). Cette approche peut \u00eatre un but en soi (qui permet de d\u00e9couvrir des structures enfouies dans les donn\u00e9es) ou un moyen d'atteindre un certain but. Cette approche est \u00e9galement appel\u00e9e \u00ab apprentissage des caract\u00e9ristiques \u00bb (ou feature learning).\r\n\r\n \r\nLe machine learning par renforcement<\/h3>\r\n
Dans le machine learning par renforcement, un programme informatique interagit avec un environnement dynamique<\/strong> dans lequel il doit atteindre un certain but, par exemple conduire un v\u00e9hicule ou affronter un adversaire dans un jeu. Le programme-apprenti re\u00e7oit du feedback<\/strong> sous forme de \u00ab r\u00e9compenses \u00bb et de \u00ab punitions \u00bb pendant qu'il navigue dans l'espace du probl\u00e8me et qu'il apprend \u00e0 identifier le comportement le plus efficace dans le contexte consid\u00e9r\u00e9.<\/p>\r\n \r\nExemples d'algorithmes de machine learning<\/h2>\r\nLa r\u00e9gression lin\u00e9aire<\/h3>\r\nLa r\u00e9gression lin\u00e9aire consiste \u00e0 \u00e9tablir des corr\u00e9lations simples entre deux variables dans un jeu de donn\u00e9es<\/strong>. Un ensemble d\u2019entr\u00e9es ainsi que les sorties correspondantes sont examin\u00e9s et quantifi\u00e9s pour d\u00e9montrer une relation : comment le changement d\u2019une variable affecte une autre, par exemple. Les r\u00e9gressions lin\u00e9aires sont repr\u00e9sent\u00e9es sous forme de lignes sur un graphique et sont largement utiliser pour les pr\u00e9visions et la mod\u00e9lisation.\r\n\r\n \r\nLa r\u00e9gression logistique<\/h3>\r\nLa r\u00e9gression logistique est utilis\u00e9e pour les t\u00e2ches de classification binaire. Elle pr\u00e9dit la probabilit\u00e9 qu'une instance appartienne \u00e0 une classe particuli\u00e8re<\/strong>.\r\n\r\n \r\nLes arbres de d\u00e9cision et for\u00eats al\u00e9atoires<\/h3>\r\nLes arbres de d\u00e9cision divisent les donn\u00e9es en sous-ensembles<\/strong> \u00e0 l'aide de graphiques ou de mod\u00e8les arborescents. On suit alors chaque \u00e9v\u00e9nement jusqu'\u00e0 sa conclusion naturelle, tout en calculant toutes les probabilit\u00e9s des \u00e9v\u00e9nements pouvant se produire. Les for\u00eats al\u00e9atoires, elles, consistent \u00e0 regrouper plusieurs arbres<\/strong>, chaque arbre \u00e9tant associ\u00e9 \u00e0 diff\u00e9rents sc\u00e9narios et diff\u00e9rentes variables initiales, pour obtenir des pr\u00e9dictions plus pr\u00e9cises.\r\n\r\n \r\nLes machines \u00e0 vecteurs de support (SVM)<\/h3>\r\nLes machines \u00e0 vecteurs de support (SVM) s\u00e9parent les donn\u00e9es en classes<\/strong>. Ces algorithmes trouvent une ligne qui divise les donn\u00e9es d\u2019un ensemble en classes sp\u00e9cifiques et maximise les marges (les distances entre les fronti\u00e8res de s\u00e9paration et les \u00e9chantillons les plus proches) de chaque classe. Apr\u00e8s avoir appris les lignes de classification, le mod\u00e8le peut ensuite les appliquer aux nouvelles donn\u00e9es.\r\n\r\n \r\nLes r\u00e9seaux de neurones<\/h3>\r\nLes r\u00e9seaux de neurones imitent la structure du cerveau biologique : ils sont constitu\u00e9s de couches de n\u0153uds interconnect\u00e9s. Le Deep Learning, sous-ensemble du machine learning, utilise des r\u00e9seaux de neurones multicouches pour apprendre \u00e0 partir d'une grande quantit\u00e9 de donn\u00e9es.\r\n\r\n \r\n\u00c0 quoi sert le machine learning ?<\/h2>\r\nQu'il s'agisse de pr\u00e9dire les tendances du march\u00e9 boursier ou de diagnostiquer des conditions m\u00e9dicales, le machine learning est l'objet de nombreuses applications. Sa capacit\u00e9 \u00e0 analyser de vastes ensembles de donn\u00e9es et \u00e0 produire des r\u00e9sultats pr\u00e9cis fait de lui un incontournable dans le monde actuel.\r\n\r\nVoici cinq domaines transform\u00e9s par le machine learning :\r\n\r\n \t- Pr\u00e9visions financi\u00e8res<\/strong> : Les banques et les fonds d'investissement utilisent des mod\u00e8les de machine learning pour pr\u00e9dire les tendances des march\u00e9s boursiers, analyser les comportements de consommation et d\u00e9tecter les transactions frauduleuses en temps r\u00e9el.<\/li>\r\n \t
- Soins de sant\u00e9 et diagnostics<\/strong> : Les professionnel(le)s de sant\u00e9 utilisent le machine learning \u00e0 des fins de diagnostic, par exemple en analysant des images radiologiques pour y d\u00e9celer des signes de tumeurs ou en d\u00e9tectant des sch\u00e9mas indiquant des maladies dans les dossiers m\u00e9dicaux des patients.<\/li>\r\n \t
- E-commerce et personnalisation<\/strong> : Les plateformes d'achat ou de streaming en ligne comme Amazon ou Netflix utilisent des algorithmes de machine learning pour fournir des recommandations personnalis\u00e9es de produits ou de films en fonction des comportements ant\u00e9rieurs et des pr\u00e9f\u00e9rences des utilisateurs.<\/li>\r\n \t
- V\u00e9hicules autonomes<\/strong> : Les voitures autonomes mettent \u00e0 profit le machine learning pour traiter de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es provenant de capteurs en temps r\u00e9el. Cela facilite la prise de d\u00e9cision, de l'identification des obstacles au choix de la trajectoire optimale.<\/li>\r\n \t
- Traitement du langage naturel (NLP)<\/strong> : Les assistants virtuels tels que Siri, Alexa ou Google Assistant utilisent l'apprentissage automatique pour la reconnaissance vocale, ce qui leur permet de comprendre les requ\u00eates des utilisateurs et d'y r\u00e9pondre efficacement.<\/li>\r\n<\/ol>\r\n \r\n
Pourquoi le machine learning est-il si populaire dans la tech ?<\/h2>\r\nAvec ses nombreuses applications et son r\u00f4le crucial dans l'ex\u00e9cution de la plupart des t\u00e2ches d'intelligence artificielle, le machine learning est une pierre angulaire dans l'industrie technologique actuelle. Sa capacit\u00e9 \u00e0 imiter l'intelligence humaine, voire \u00e0 la surpasser dans certaines t\u00e2ches, en fait un sujet d'actualit\u00e9 pour les chercheurs et les entreprises :\r\n\r\n \t- Le moteur de l'innovation<\/strong> : Le machine learning est \u00e0 l'avant-garde des innovations technologiques. Il a permis de nombreux progr\u00e8s dans des domaines tels que l'IA, la robotique ou l'analyse de donn\u00e9es. Des chatbots \u00e0 l'analyse pr\u00e9dictive, le machine learning est \u00e0 l'origine d'un grand nombre des d\u00e9veloppements technologiques les plus r\u00e9cents et les plus passionnants.<\/li>\r\n \t
- L'explosion des donn\u00e9es<\/strong> : L'\u00e8re du num\u00e9rique a engendr\u00e9 un volume de donn\u00e9es sans pr\u00e9c\u00e9dent. L'apprentissage automatique fournit les outils et les techniques permettant de traiter, d'analyser et de tirer des enseignements de cette vaste mer d'informations, transformant ainsi les donn\u00e9es brutes en atouts pr\u00e9cieux pour les entreprises et les organisations.<\/li>\r\n \t
- Un avantage \u00e9conomique et concurrentiel<\/strong> : Les entreprises qui exploitent efficacement le machine learning peuvent am\u00e9liorer leurs processus, offrir des exp\u00e9riences plus personnalis\u00e9es \u00e0 leurs clients et prendre des d\u00e9cisions business \u00e9clair\u00e9es : un avantage significatif sur leurs concurrents.<\/li>\r\n<\/ol>\r\n \r\n
\u00c0 qui s'adresse le machine learning ?<\/h2>\r\n\u00c0 toute personne curieuse de savoir comment les ordinateurs peuvent apprendre \u00e0 partir de donn\u00e9es, et prendre des d\u00e9cisions ! Que vous soyez \u00e9tudiant(e) ou d\u00e9j\u00e0 expert(e) dans un domaine, comprendre les bases du machine learning peut vous ouvrir de nombreuses portes :\r\n\r\n \t- Assurer l'avenir de votre carri\u00e8re<\/strong> : Alors les industries adoptent massivement le machine learning et l'IA, les professionnel(le)s dot\u00e9(e)s de ces comp\u00e9tences sont de plus en plus demand\u00e9(e)s. En ma\u00eetrisant le machine learning, vous pouvez vous positionner \u00e0 la pointe de votre domaine respectif.<\/li>\r\n \t
- Applications interdisciplinaires<\/strong> : Le machine learning n'est pas r\u00e9serv\u00e9 aux professionnel(le)s de la tech. Ses applications s'\u00e9tendent \u00e0 divers secteurs, de la sant\u00e9 \u00e0 la finance en passant par le marketing. Les professionnel(le)s de ces domaines peuvent l'utiliser pour am\u00e9liorer leurs recherches, optimiser leurs op\u00e9rations ou d\u00e9velopper des solutions innovantes.<\/li>\r\n \t
- Curiosit\u00e9 intellectuelle et r\u00e9solution de probl\u00e8mes<\/strong> : Pour celles et ceux qui aiment s'attaquer \u00e0 des probl\u00e8mes complexes , le machine learning offre un m\u00e9lange fascinant de math\u00e9matiques, de data science et d'applications au monde r\u00e9el. Il offre la possibilit\u00e9 de travailler sur des projets significatifs qui peuvent avoir un impact important sur la soci\u00e9t\u00e9.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n \r\n
Outils et langages de programmation pour le machine learning<\/h2>\r\nLe machine learning prosp\u00e8re gr\u00e2ce \u00e0 un vaste \u00e9cosyst\u00e8me d'outils et de ressources qui sont d'une grande aide pour d\u00e9velopper et mettre en \u0153uvre des mod\u00e8les.\r\nLangages de programmation<\/h3>\r\nPython<\/strong> est l'un des principaux langages de programmation du machine learning, gr\u00e2ce \u00e0 sa syntaxe intuitive et \u00e0 de nombreuses biblioth\u00e8ques sp\u00e9cialement con\u00e7ues pour les t\u00e2ches li\u00e9es \u00e0 la data science. Pour les statisticiens et les chercheurs de donn\u00e9es, R<\/strong> est souvent le premier choix. Ce langage offre un large \u00e9ventail de techniques statistiques et graphiques.\r\n\r\n \r\nBiblioth\u00e8ques et frameworks<\/h3>\r\nD\u00e9velopp\u00e9 par l'\u00e9quipe Google Brain, TensorFlow<\/strong> est un framework open-source qui prend en charge le Deep Learning et les r\u00e9seaux de neurones. Il permet \u00e0 ses utilisateurs de d\u00e9finir et d'optimiser facilement des t\u00e2ches complexes de machine learning, en particulier celles qui impliquent de grands ensembles de donn\u00e9es.\r\n\r\nKeras<\/strong> est une API de r\u00e9seaux de neurones \u00e9crits en Python et peut fonctionner avec TensorFlow, Theano et Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK). Son objectif principal est de permettre une exp\u00e9rimentation fluide, en rendant le passage de l'id\u00e9e au r\u00e9sultat aussi rapide que possible.\r\n\r\nOutil incontournable, Scikit-learn<\/strong>, construit sur NumPy, SciPy et matplotlib, offre des outils simples et efficaces pour l'exploration et l'analyse des donn\u00e9es. Il fournit une s\u00e9lection d\u2019outils efficaces pour le machine learning, notamment la classification, la r\u00e9gression et le clustering via une interface en Python.\r\n\r\n \r\nFaire carri\u00e8re dans le domaine du machine learning<\/h2>\r\nLe machine learning offre de nombreuses opportunit\u00e9s de carri\u00e8res<\/strong>. Examinons les plus r\u00e9pandues, et leurs perspectives d'\u00e9volution.\r\n1) Data Scientist\u00a0<\/strong><\/h3>\r\nMissions :<\/strong> Les Data Scientists<\/a> traitent de vastes ensembles de donn\u00e9es complexes pour en tirer des informations exploitables pour les entreprises, \u00e0 l'aide de m\u00e9thodes statistiques et d'algorithmes de machine learning.\r\n\r\nPerspectives d'\u00e9volution :<\/strong>\r\n\r\n \t- Data Scientist Senior<\/strong> : Apr\u00e8s avoir acquis de l'exp\u00e9rience, les Data Scientist peuvent acc\u00e9der \u00e0 des postes de management, diriger des projets et encadrer les membres de l'\u00e9quipe juniors.<\/li>\r\n \t
- Chief Data Officer<\/strong> : Dans les grandes entreprises, les Data Scientist exp\u00e9riment\u00e9(e)s peuvent \u00e9voluer vers des r\u00f4les de direction, supervisant la strat\u00e9gie de gestion des donn\u00e9es de l'entreprise.<\/li>\r\n \t
- Sp\u00e9cialisations<\/strong> : Il est possible de se sp\u00e9cialiser dans des domaines tels que l'analyse des soins de sant\u00e9, la mod\u00e9lisation financi\u00e8re ou m\u00eame l'analyse sportive.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n \r\n
2) Machine Learning Engineer\u00a0<\/strong><\/h3>\r\nMissions<\/strong> :<\/strong> les Machine Learning Engineers<\/a> ont pour but de concevoir, de programmer et de d\u00e9ployer des mod\u00e8les d'algorithmes auto-apprenants.\r\n\r\nPerspectives d'\u00e9volution :<\/strong>\r\n\r\n \t- Lead Machine Learning Engineer<\/strong> : Avec de l\u2019exp\u00e9rience, les Machines Learning Engineers peuvent pr\u00e9tendre \u00e0 la gestion des \u00e9quipes et \u00e0 la d\u00e9finition de la strat\u00e9gie de machine learning des entreprises.<\/li>\r\n \t
- Chercheur(se)<\/strong> : Pour celles et ceux int\u00e9ress\u00e9(e)s par la R&D, la transition vers des postes de recherche dans des laboratoires d'IA ou des g\u00e9ants de la tech est aussi une possibilit\u00e9.<\/li>\r\n \t
- Solutions Architect<\/strong> : Une sp\u00e9cialisation dans la conception de solution de machine learning adapt\u00e9 \u00e0 un besoin sp\u00e9cifique d'une entreprise est \u00e9galement possible.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n \r\n
3) Sp\u00e9cialiste Deep Learning\u00a0<\/strong><\/h3>\r\nMissions :<\/strong> Les sp\u00e9cialistes Deep Learning se concentrent sur les r\u00e9seaux neuronaux et rel\u00e8vent des d\u00e9fis dans des domaines tels que la reconnaissance d'images ou la reconnaissance vocale.\r\n\r\nPerspectives d'\u00e9volution :<\/strong>\r\n\r\n \t- Chercheur(se) en Deep Learning :<\/strong> Pour plonger dans le monde universitaire et innover sur les architectures et les techniques existantes<\/li>\r\n \t
- Head of AI :<\/strong> Dans les entreprises 100% tech, les sp\u00e9cialistes Deept Learning expert(e)s pourraient diriger l'ensemble de la division ou de l'initiative en mati\u00e8re d'IA.<\/li>\r\n \t
- Sp\u00e9cialisations<\/strong> : Il est possible de se sp\u00e9cialiser dans des r\u00e9seaux de neurones sp\u00e9cifiques comme les r\u00e9seaux convolutifs ou r\u00e9currents.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n \r\n
4) Chef(fe) de produit IA<\/h3>\r\nMissions :<\/strong> Les chef(fe)s de produit IA veillent \u00e0 ce que les solutions d'IA r\u00e9pondent \u00e0 la fois aux objectifs de l'entreprise et aux besoins des utilisateurs, en faisant le lien entre les \u00e9quipes techniques et les diff\u00e9rentes parties prenantes.\r\n\r\nPerspectives d'\u00e9volution :<\/strong>\r\n\r\n \t- Chef(fe) de projet IA :<\/strong> Il ou elle supervise plusieurs lignes de produits IA ou des int\u00e9grations d'IA \u00e0 grande \u00e9chelle dans les entreprises.<\/li>\r\n \t
- CTO :<\/strong> Dans les entreprises ax\u00e9es sur la tech, il est possible pour les chefs de produit IA de progresser pour diriger l'ensemble de l'\u00e9quipe tech et de la strat\u00e9gie associ\u00e9e.<\/li>\r\n \t
- Consultant(e) en strat\u00e9gie IA :<\/strong> Pour conseiller les entreprises sur la mani\u00e8re d'int\u00e9grer et d'exploiter l'IA et en tirer le meilleur parti.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n \r\n
5) Data Engineer<\/strong><\/h3>\r\nMissions :<\/strong> Les Data Engineers<\/a> con\u00e7oivent, construisent, d\u00e9ploient et maintiennent les syst\u00e8mes et les infrastructures de traitement de donn\u00e9es \u00e0 grande \u00e9chelle. Ils veillent \u00e0 ce que les Data Scientists et Data Analysts disposent de donn\u00e9es propres et utilisables.\r\n\r\nPerspectives d'\u00e9volutions :<\/strong>\r\n\r\n \t- Senior Data Engineer<\/strong> : Avec l\u2019exp\u00e9rience, les Data Engineers peuvent acc\u00e9der \u00e0 des postes de direction o\u00f9 ils supervisent des projets d'infrastructure de donn\u00e9es plus importants et plus complexes.<\/li>\r\n \t
- DSI \/ CIO<\/strong> : Dans les entreprises o\u00f9 les donn\u00e9es sont au c\u0153ur des op\u00e9rations, les Data Engineers exp\u00e9riment\u00e9(e)s peuvent pr\u00e9tendre \u00e0 des postes \u00e0 plus grande responsabilit\u00e9, o\u00f9 ils \u00e9laborent la strat\u00e9gie de l'entreprise en mati\u00e8re d'information et de donn\u00e9es.<\/li>\r\n \t
- Sp\u00e9cialisations<\/strong> : Il est possible d'approfondir des domaines tels que le traitement des donn\u00e9es en temps r\u00e9el, les technologies Big Data, ou m\u00eame la gouvernance et la conformit\u00e9 des donn\u00e9es.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n \r\n\r\n
\r\n\r\n \r\n\r\nLe machine learning<\/strong> n'est pas qu'un mot \u00e0 la mode. Il s'agit d'un domaine r\u00e9volutionnaire qui red\u00e9finit la fa\u00e7on dont nous interagissons avec la tech. Si cette introduction a suscit\u00e9 votre int\u00e9r\u00eat, vous pouvez approfondir la question en parcourant le programme de notre bootcamp Data Science et IA<\/a> ou en explorant nos autres articles de blog sur ce sujet.\r\n\r\n \r\n\r\n<\/a>\r\n\r\n ","_contenu_de_larticle":"field_6412588b55814","titre_de_la_banniere":"","_titre_de_la_banniere":"field_6422eb732c237","paragraphe_de_la_banniere":"","_paragraphe_de_la_banniere":"field_6422ed834a968","intitule_du_bouton_de_la_banniere":"","_intitule_du_bouton_de_la_banniere":"field_6422ed934a969","lien_du_bouton_de_la_banniere":"","_lien_du_bouton_de_la_banniere":"field_6422eda54a96a","yoast_head":"\nComprendre le machine learning - Le guide complet | Blog Le Wagon<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"D\u00e9couvrez les bases du machine learning, ses applications, et les opportunit\u00e9s de carri\u00e8re passionnantes qu'il offre.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, 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Le machine learning supervis\u00e9<\/h3>\r\nC'est un peu comme si un \u00e9tudiant apprenait sous la direction d'un professeur : le machine learning supervis\u00e9 consiste \u00e0 pr\u00e9senter au programme des exemples d'entr\u00e9es et les sorties associ\u00e9es souhait\u00e9e. Tous ces exemples sont \u00e9tiquet\u00e9s. L\u2019ordinateur recherche alors des solutions pour obtenir ces sorties en fonction de ces entr\u00e9es, le but \u00e9tant qu\u2019il apprenne la r\u00e8gle g\u00e9n\u00e9rale qui conditionne les sorties en fonction des entr\u00e9es<\/strong>.\r\n\r\n \r\nLe machine learning non-supervis\u00e9<\/h3>\r\nDans le cadre du machine learning non supervis\u00e9, l'algorithme d\u00e9termine lui-m\u00eame la structure de l'entr\u00e9e<\/strong> (aucune \u00e9tiquette n'est appliqu\u00e9e \u00e0 l'algorithme). Cette approche peut \u00eatre un but en soi (qui permet de d\u00e9couvrir des structures enfouies dans les donn\u00e9es) ou un moyen d'atteindre un certain but. Cette approche est \u00e9galement appel\u00e9e \u00ab apprentissage des caract\u00e9ristiques \u00bb (ou feature learning).\r\n\r\n \r\nLe machine learning par renforcement<\/h3>\r\n
Dans le machine learning par renforcement, un programme informatique interagit avec un environnement dynamique<\/strong> dans lequel il doit atteindre un certain but, par exemple conduire un v\u00e9hicule ou affronter un adversaire dans un jeu. Le programme-apprenti re\u00e7oit du feedback<\/strong> sous forme de \u00ab r\u00e9compenses \u00bb et de \u00ab punitions \u00bb pendant qu'il navigue dans l'espace du probl\u00e8me et qu'il apprend \u00e0 identifier le comportement le plus efficace dans le contexte consid\u00e9r\u00e9.<\/p>\r\n \r\nExemples d'algorithmes de machine learning<\/h2>\r\nLa r\u00e9gression lin\u00e9aire<\/h3>\r\nLa r\u00e9gression lin\u00e9aire consiste \u00e0 \u00e9tablir des corr\u00e9lations simples entre deux variables dans un jeu de donn\u00e9es<\/strong>. Un ensemble d\u2019entr\u00e9es ainsi que les sorties correspondantes sont examin\u00e9s et quantifi\u00e9s pour d\u00e9montrer une relation : comment le changement d\u2019une variable affecte une autre, par exemple. Les r\u00e9gressions lin\u00e9aires sont repr\u00e9sent\u00e9es sous forme de lignes sur un graphique et sont largement utiliser pour les pr\u00e9visions et la mod\u00e9lisation.\r\n\r\n \r\nLa r\u00e9gression logistique<\/h3>\r\nLa r\u00e9gression logistique est utilis\u00e9e pour les t\u00e2ches de classification binaire. Elle pr\u00e9dit la probabilit\u00e9 qu'une instance appartienne \u00e0 une classe particuli\u00e8re<\/strong>.\r\n\r\n \r\nLes arbres de d\u00e9cision et for\u00eats al\u00e9atoires<\/h3>\r\nLes arbres de d\u00e9cision divisent les donn\u00e9es en sous-ensembles<\/strong> \u00e0 l'aide de graphiques ou de mod\u00e8les arborescents. On suit alors chaque \u00e9v\u00e9nement jusqu'\u00e0 sa conclusion naturelle, tout en calculant toutes les probabilit\u00e9s des \u00e9v\u00e9nements pouvant se produire. Les for\u00eats al\u00e9atoires, elles, consistent \u00e0 regrouper plusieurs arbres<\/strong>, chaque arbre \u00e9tant associ\u00e9 \u00e0 diff\u00e9rents sc\u00e9narios et diff\u00e9rentes variables initiales, pour obtenir des pr\u00e9dictions plus pr\u00e9cises.\r\n\r\n \r\nLes machines \u00e0 vecteurs de support (SVM)<\/h3>\r\nLes machines \u00e0 vecteurs de support (SVM) s\u00e9parent les donn\u00e9es en classes<\/strong>. Ces algorithmes trouvent une ligne qui divise les donn\u00e9es d\u2019un ensemble en classes sp\u00e9cifiques et maximise les marges (les distances entre les fronti\u00e8res de s\u00e9paration et les \u00e9chantillons les plus proches) de chaque classe. Apr\u00e8s avoir appris les lignes de classification, le mod\u00e8le peut ensuite les appliquer aux nouvelles donn\u00e9es.\r\n\r\n \r\nLes r\u00e9seaux de neurones<\/h3>\r\nLes r\u00e9seaux de neurones imitent la structure du cerveau biologique : ils sont constitu\u00e9s de couches de n\u0153uds interconnect\u00e9s. Le Deep Learning, sous-ensemble du machine learning, utilise des r\u00e9seaux de neurones multicouches pour apprendre \u00e0 partir d'une grande quantit\u00e9 de donn\u00e9es.\r\n\r\n \r\n\u00c0 quoi sert le machine learning ?<\/h2>\r\nQu'il s'agisse de pr\u00e9dire les tendances du march\u00e9 boursier ou de diagnostiquer des conditions m\u00e9dicales, le machine learning est l'objet de nombreuses applications. Sa capacit\u00e9 \u00e0 analyser de vastes ensembles de donn\u00e9es et \u00e0 produire des r\u00e9sultats pr\u00e9cis fait de lui un incontournable dans le monde actuel.\r\n\r\nVoici cinq domaines transform\u00e9s par le machine learning :\r\n\r\n \t- Pr\u00e9visions financi\u00e8res<\/strong> : Les banques et les fonds d'investissement utilisent des mod\u00e8les de machine learning pour pr\u00e9dire les tendances des march\u00e9s boursiers, analyser les comportements de consommation et d\u00e9tecter les transactions frauduleuses en temps r\u00e9el.<\/li>\r\n \t
- Soins de sant\u00e9 et diagnostics<\/strong> : Les professionnel(le)s de sant\u00e9 utilisent le machine learning \u00e0 des fins de diagnostic, par exemple en analysant des images radiologiques pour y d\u00e9celer des signes de tumeurs ou en d\u00e9tectant des sch\u00e9mas indiquant des maladies dans les dossiers m\u00e9dicaux des patients.<\/li>\r\n \t
- E-commerce et personnalisation<\/strong> : Les plateformes d'achat ou de streaming en ligne comme Amazon ou Netflix utilisent des algorithmes de machine learning pour fournir des recommandations personnalis\u00e9es de produits ou de films en fonction des comportements ant\u00e9rieurs et des pr\u00e9f\u00e9rences des utilisateurs.<\/li>\r\n \t
- V\u00e9hicules autonomes<\/strong> : Les voitures autonomes mettent \u00e0 profit le machine learning pour traiter de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es provenant de capteurs en temps r\u00e9el. Cela facilite la prise de d\u00e9cision, de l'identification des obstacles au choix de la trajectoire optimale.<\/li>\r\n \t
- Traitement du langage naturel (NLP)<\/strong> : Les assistants virtuels tels que Siri, Alexa ou Google Assistant utilisent l'apprentissage automatique pour la reconnaissance vocale, ce qui leur permet de comprendre les requ\u00eates des utilisateurs et d'y r\u00e9pondre efficacement.<\/li>\r\n<\/ol>\r\n \r\n
Pourquoi le machine learning est-il si populaire dans la tech ?<\/h2>\r\nAvec ses nombreuses applications et son r\u00f4le crucial dans l'ex\u00e9cution de la plupart des t\u00e2ches d'intelligence artificielle, le machine learning est une pierre angulaire dans l'industrie technologique actuelle. Sa capacit\u00e9 \u00e0 imiter l'intelligence humaine, voire \u00e0 la surpasser dans certaines t\u00e2ches, en fait un sujet d'actualit\u00e9 pour les chercheurs et les entreprises :\r\n\r\n \t- Le moteur de l'innovation<\/strong> : Le machine learning est \u00e0 l'avant-garde des innovations technologiques. Il a permis de nombreux progr\u00e8s dans des domaines tels que l'IA, la robotique ou l'analyse de donn\u00e9es. Des chatbots \u00e0 l'analyse pr\u00e9dictive, le machine learning est \u00e0 l'origine d'un grand nombre des d\u00e9veloppements technologiques les plus r\u00e9cents et les plus passionnants.<\/li>\r\n \t
- L'explosion des donn\u00e9es<\/strong> : L'\u00e8re du num\u00e9rique a engendr\u00e9 un volume de donn\u00e9es sans pr\u00e9c\u00e9dent. L'apprentissage automatique fournit les outils et les techniques permettant de traiter, d'analyser et de tirer des enseignements de cette vaste mer d'informations, transformant ainsi les donn\u00e9es brutes en atouts pr\u00e9cieux pour les entreprises et les organisations.<\/li>\r\n \t
- Un avantage \u00e9conomique et concurrentiel<\/strong> : Les entreprises qui exploitent efficacement le machine learning peuvent am\u00e9liorer leurs processus, offrir des exp\u00e9riences plus personnalis\u00e9es \u00e0 leurs clients et prendre des d\u00e9cisions business \u00e9clair\u00e9es : un avantage significatif sur leurs concurrents.<\/li>\r\n<\/ol>\r\n \r\n
\u00c0 qui s'adresse le machine learning ?<\/h2>\r\n\u00c0 toute personne curieuse de savoir comment les ordinateurs peuvent apprendre \u00e0 partir de donn\u00e9es, et prendre des d\u00e9cisions ! Que vous soyez \u00e9tudiant(e) ou d\u00e9j\u00e0 expert(e) dans un domaine, comprendre les bases du machine learning peut vous ouvrir de nombreuses portes :\r\n\r\n \t- Assurer l'avenir de votre carri\u00e8re<\/strong> : Alors les industries adoptent massivement le machine learning et l'IA, les professionnel(le)s dot\u00e9(e)s de ces comp\u00e9tences sont de plus en plus demand\u00e9(e)s. En ma\u00eetrisant le machine learning, vous pouvez vous positionner \u00e0 la pointe de votre domaine respectif.<\/li>\r\n \t
- Applications interdisciplinaires<\/strong> : Le machine learning n'est pas r\u00e9serv\u00e9 aux professionnel(le)s de la tech. Ses applications s'\u00e9tendent \u00e0 divers secteurs, de la sant\u00e9 \u00e0 la finance en passant par le marketing. Les professionnel(le)s de ces domaines peuvent l'utiliser pour am\u00e9liorer leurs recherches, optimiser leurs op\u00e9rations ou d\u00e9velopper des solutions innovantes.<\/li>\r\n \t
- Curiosit\u00e9 intellectuelle et r\u00e9solution de probl\u00e8mes<\/strong> : Pour celles et ceux qui aiment s'attaquer \u00e0 des probl\u00e8mes complexes , le machine learning offre un m\u00e9lange fascinant de math\u00e9matiques, de data science et d'applications au monde r\u00e9el. Il offre la possibilit\u00e9 de travailler sur des projets significatifs qui peuvent avoir un impact important sur la soci\u00e9t\u00e9.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n \r\n
Outils et langages de programmation pour le machine learning<\/h2>\r\nLe machine learning prosp\u00e8re gr\u00e2ce \u00e0 un vaste \u00e9cosyst\u00e8me d'outils et de ressources qui sont d'une grande aide pour d\u00e9velopper et mettre en \u0153uvre des mod\u00e8les.\r\nLangages de programmation<\/h3>\r\nPython<\/strong> est l'un des principaux langages de programmation du machine learning, gr\u00e2ce \u00e0 sa syntaxe intuitive et \u00e0 de nombreuses biblioth\u00e8ques sp\u00e9cialement con\u00e7ues pour les t\u00e2ches li\u00e9es \u00e0 la data science. Pour les statisticiens et les chercheurs de donn\u00e9es, R<\/strong> est souvent le premier choix. Ce langage offre un large \u00e9ventail de techniques statistiques et graphiques.\r\n\r\n \r\nBiblioth\u00e8ques et frameworks<\/h3>\r\nD\u00e9velopp\u00e9 par l'\u00e9quipe Google Brain, TensorFlow<\/strong> est un framework open-source qui prend en charge le Deep Learning et les r\u00e9seaux de neurones. Il permet \u00e0 ses utilisateurs de d\u00e9finir et d'optimiser facilement des t\u00e2ches complexes de machine learning, en particulier celles qui impliquent de grands ensembles de donn\u00e9es.\r\n\r\nKeras<\/strong> est une API de r\u00e9seaux de neurones \u00e9crits en Python et peut fonctionner avec TensorFlow, Theano et Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK). Son objectif principal est de permettre une exp\u00e9rimentation fluide, en rendant le passage de l'id\u00e9e au r\u00e9sultat aussi rapide que possible.\r\n\r\nOutil incontournable, Scikit-learn<\/strong>, construit sur NumPy, SciPy et matplotlib, offre des outils simples et efficaces pour l'exploration et l'analyse des donn\u00e9es. Il fournit une s\u00e9lection d\u2019outils efficaces pour le machine learning, notamment la classification, la r\u00e9gression et le clustering via une interface en Python.\r\n\r\n \r\nFaire carri\u00e8re dans le domaine du machine learning<\/h2>\r\nLe machine learning offre de nombreuses opportunit\u00e9s de carri\u00e8res<\/strong>. Examinons les plus r\u00e9pandues, et leurs perspectives d'\u00e9volution.\r\n1) Data Scientist\u00a0<\/strong><\/h3>\r\nMissions :<\/strong> Les Data Scientists<\/a> traitent de vastes ensembles de donn\u00e9es complexes pour en tirer des informations exploitables pour les entreprises, \u00e0 l'aide de m\u00e9thodes statistiques et d'algorithmes de machine learning.\r\n\r\nPerspectives d'\u00e9volution :<\/strong>\r\n\r\n \t- Data Scientist Senior<\/strong> : Apr\u00e8s avoir acquis de l'exp\u00e9rience, les Data Scientist peuvent acc\u00e9der \u00e0 des postes de management, diriger des projets et encadrer les membres de l'\u00e9quipe juniors.<\/li>\r\n \t
- Chief Data Officer<\/strong> : Dans les grandes entreprises, les Data Scientist exp\u00e9riment\u00e9(e)s peuvent \u00e9voluer vers des r\u00f4les de direction, supervisant la strat\u00e9gie de gestion des donn\u00e9es de l'entreprise.<\/li>\r\n \t
- Sp\u00e9cialisations<\/strong> : Il est possible de se sp\u00e9cialiser dans des domaines tels que l'analyse des soins de sant\u00e9, la mod\u00e9lisation financi\u00e8re ou m\u00eame l'analyse sportive.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n \r\n
2) Machine Learning Engineer\u00a0<\/strong><\/h3>\r\nMissions<\/strong> :<\/strong> les Machine Learning Engineers<\/a> ont pour but de concevoir, de programmer et de d\u00e9ployer des mod\u00e8les d'algorithmes auto-apprenants.\r\n\r\nPerspectives d'\u00e9volution :<\/strong>\r\n\r\n \t- Lead Machine Learning Engineer<\/strong> : Avec de l\u2019exp\u00e9rience, les Machines Learning Engineers peuvent pr\u00e9tendre \u00e0 la gestion des \u00e9quipes et \u00e0 la d\u00e9finition de la strat\u00e9gie de machine learning des entreprises.<\/li>\r\n \t
- Chercheur(se)<\/strong> : Pour celles et ceux int\u00e9ress\u00e9(e)s par la R&D, la transition vers des postes de recherche dans des laboratoires d'IA ou des g\u00e9ants de la tech est aussi une possibilit\u00e9.<\/li>\r\n \t
- Solutions Architect<\/strong> : Une sp\u00e9cialisation dans la conception de solution de machine learning adapt\u00e9 \u00e0 un besoin sp\u00e9cifique d'une entreprise est \u00e9galement possible.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n \r\n
3) Sp\u00e9cialiste Deep Learning\u00a0<\/strong><\/h3>\r\nMissions :<\/strong> Les sp\u00e9cialistes Deep Learning se concentrent sur les r\u00e9seaux neuronaux et rel\u00e8vent des d\u00e9fis dans des domaines tels que la reconnaissance d'images ou la reconnaissance vocale.\r\n\r\nPerspectives d'\u00e9volution :<\/strong>\r\n\r\n \t- Chercheur(se) en Deep Learning :<\/strong> Pour plonger dans le monde universitaire et innover sur les architectures et les techniques existantes<\/li>\r\n \t
- Head of AI :<\/strong> Dans les entreprises 100% tech, les sp\u00e9cialistes Deept Learning expert(e)s pourraient diriger l'ensemble de la division ou de l'initiative en mati\u00e8re d'IA.<\/li>\r\n \t
- Sp\u00e9cialisations<\/strong> : Il est possible de se sp\u00e9cialiser dans des r\u00e9seaux de neurones sp\u00e9cifiques comme les r\u00e9seaux convolutifs ou r\u00e9currents.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n \r\n
4) Chef(fe) de produit IA<\/h3>\r\nMissions :<\/strong> Les chef(fe)s de produit IA veillent \u00e0 ce que les solutions d'IA r\u00e9pondent \u00e0 la fois aux objectifs de l'entreprise et aux besoins des utilisateurs, en faisant le lien entre les \u00e9quipes techniques et les diff\u00e9rentes parties prenantes.\r\n\r\nPerspectives d'\u00e9volution :<\/strong>\r\n\r\n \t- Chef(fe) de projet IA :<\/strong> Il ou elle supervise plusieurs lignes de produits IA ou des int\u00e9grations d'IA \u00e0 grande \u00e9chelle dans les entreprises.<\/li>\r\n \t
- CTO :<\/strong> Dans les entreprises ax\u00e9es sur la tech, il est possible pour les chefs de produit IA de progresser pour diriger l'ensemble de l'\u00e9quipe tech et de la strat\u00e9gie associ\u00e9e.<\/li>\r\n \t
- Consultant(e) en strat\u00e9gie IA :<\/strong> Pour conseiller les entreprises sur la mani\u00e8re d'int\u00e9grer et d'exploiter l'IA et en tirer le meilleur parti.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n \r\n
5) Data Engineer<\/strong><\/h3>\r\nMissions :<\/strong> Les Data Engineers<\/a> con\u00e7oivent, construisent, d\u00e9ploient et maintiennent les syst\u00e8mes et les infrastructures de traitement de donn\u00e9es \u00e0 grande \u00e9chelle. Ils veillent \u00e0 ce que les Data Scientists et Data Analysts disposent de donn\u00e9es propres et utilisables.\r\n\r\nPerspectives d'\u00e9volutions :<\/strong>\r\n\r\n \t- Senior Data Engineer<\/strong> : Avec l\u2019exp\u00e9rience, les Data Engineers peuvent acc\u00e9der \u00e0 des postes de direction o\u00f9 ils supervisent des projets d'infrastructure de donn\u00e9es plus importants et plus complexes.<\/li>\r\n \t
- DSI \/ CIO<\/strong> : Dans les entreprises o\u00f9 les donn\u00e9es sont au c\u0153ur des op\u00e9rations, les Data Engineers exp\u00e9riment\u00e9(e)s peuvent pr\u00e9tendre \u00e0 des postes \u00e0 plus grande responsabilit\u00e9, o\u00f9 ils \u00e9laborent la strat\u00e9gie de l'entreprise en mati\u00e8re d'information et de donn\u00e9es.<\/li>\r\n \t
- Sp\u00e9cialisations<\/strong> : Il est possible d'approfondir des domaines tels que le traitement des donn\u00e9es en temps r\u00e9el, les technologies Big Data, ou m\u00eame la gouvernance et la conformit\u00e9 des donn\u00e9es.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n \r\n\r\n
\r\n\r\n \r\n\r\nLe machine learning<\/strong> n'est pas qu'un mot \u00e0 la mode. Il s'agit d'un domaine r\u00e9volutionnaire qui red\u00e9finit la fa\u00e7on dont nous interagissons avec la tech. Si cette introduction a suscit\u00e9 votre int\u00e9r\u00eat, vous pouvez approfondir la question en parcourant le programme de notre bootcamp Data Science et IA<\/a> ou en explorant nos autres articles de blog sur ce sujet.\r\n\r\n \r\n\r\n<\/a>\r\n\r\n ","_contenu_de_larticle":"field_6412588b55814","titre_de_la_banniere":"","_titre_de_la_banniere":"field_6422eb732c237","paragraphe_de_la_banniere":"","_paragraphe_de_la_banniere":"field_6422ed834a968","intitule_du_bouton_de_la_banniere":"","_intitule_du_bouton_de_la_banniere":"field_6422ed934a969","lien_du_bouton_de_la_banniere":"","_lien_du_bouton_de_la_banniere":"field_6422eda54a96a","yoast_head":"\nComprendre le machine learning - Le guide complet | Blog Le Wagon<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"D\u00e9couvrez les bases du machine learning, ses applications, et les opportunit\u00e9s de carri\u00e8re passionnantes qu'il offre.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, 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Le machine learning par renforcement<\/h3>\r\n
Dans le machine learning par renforcement, un programme informatique interagit avec un environnement dynamique<\/strong> dans lequel il doit atteindre un certain but, par exemple conduire un v\u00e9hicule ou affronter un adversaire dans un jeu. Le programme-apprenti re\u00e7oit du feedback<\/strong> sous forme de \u00ab r\u00e9compenses \u00bb et de \u00ab punitions \u00bb pendant qu'il navigue dans l'espace du probl\u00e8me et qu'il apprend \u00e0 identifier le comportement le plus efficace dans le contexte consid\u00e9r\u00e9.<\/p>\r\n \r\nExemples d'algorithmes de machine learning<\/h2>\r\n
La r\u00e9gression lin\u00e9aire<\/h3>\r\nLa r\u00e9gression lin\u00e9aire consiste \u00e0 \u00e9tablir des corr\u00e9lations simples entre deux variables dans un jeu de donn\u00e9es<\/strong>. Un ensemble d\u2019entr\u00e9es ainsi que les sorties correspondantes sont examin\u00e9s et quantifi\u00e9s pour d\u00e9montrer une relation : comment le changement d\u2019une variable affecte une autre, par exemple. Les r\u00e9gressions lin\u00e9aires sont repr\u00e9sent\u00e9es sous forme de lignes sur un graphique et sont largement utiliser pour les pr\u00e9visions et la mod\u00e9lisation.\r\n\r\n \r\n
La r\u00e9gression logistique<\/h3>\r\nLa r\u00e9gression logistique est utilis\u00e9e pour les t\u00e2ches de classification binaire. Elle pr\u00e9dit la probabilit\u00e9 qu'une instance appartienne \u00e0 une classe particuli\u00e8re<\/strong>.\r\n\r\n \r\n
Les arbres de d\u00e9cision et for\u00eats al\u00e9atoires<\/h3>\r\nLes arbres de d\u00e9cision divisent les donn\u00e9es en sous-ensembles<\/strong> \u00e0 l'aide de graphiques ou de mod\u00e8les arborescents. On suit alors chaque \u00e9v\u00e9nement jusqu'\u00e0 sa conclusion naturelle, tout en calculant toutes les probabilit\u00e9s des \u00e9v\u00e9nements pouvant se produire. Les for\u00eats al\u00e9atoires, elles, consistent \u00e0 regrouper plusieurs arbres<\/strong>, chaque arbre \u00e9tant associ\u00e9 \u00e0 diff\u00e9rents sc\u00e9narios et diff\u00e9rentes variables initiales, pour obtenir des pr\u00e9dictions plus pr\u00e9cises.\r\n\r\n \r\n
Les machines \u00e0 vecteurs de support (SVM)<\/h3>\r\nLes machines \u00e0 vecteurs de support (SVM) s\u00e9parent les donn\u00e9es en classes<\/strong>. Ces algorithmes trouvent une ligne qui divise les donn\u00e9es d\u2019un ensemble en classes sp\u00e9cifiques et maximise les marges (les distances entre les fronti\u00e8res de s\u00e9paration et les \u00e9chantillons les plus proches) de chaque classe. Apr\u00e8s avoir appris les lignes de classification, le mod\u00e8le peut ensuite les appliquer aux nouvelles donn\u00e9es.\r\n\r\n \r\n
Les r\u00e9seaux de neurones<\/h3>\r\nLes r\u00e9seaux de neurones imitent la structure du cerveau biologique : ils sont constitu\u00e9s de couches de n\u0153uds interconnect\u00e9s. Le Deep Learning, sous-ensemble du machine learning, utilise des r\u00e9seaux de neurones multicouches pour apprendre \u00e0 partir d'une grande quantit\u00e9 de donn\u00e9es.\r\n\r\n \r\n
\u00c0 quoi sert le machine learning ?<\/h2>\r\nQu'il s'agisse de pr\u00e9dire les tendances du march\u00e9 boursier ou de diagnostiquer des conditions m\u00e9dicales, le machine learning est l'objet de nombreuses applications. Sa capacit\u00e9 \u00e0 analyser de vastes ensembles de donn\u00e9es et \u00e0 produire des r\u00e9sultats pr\u00e9cis fait de lui un incontournable dans le monde actuel.\r\n\r\nVoici cinq domaines transform\u00e9s par le machine learning :\r\n
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Pourquoi le machine learning est-il si populaire dans la tech ?<\/h2>\r\nAvec ses nombreuses applications et son r\u00f4le crucial dans l'ex\u00e9cution de la plupart des t\u00e2ches d'intelligence artificielle, le machine learning est une pierre angulaire dans l'industrie technologique actuelle. Sa capacit\u00e9 \u00e0 imiter l'intelligence humaine, voire \u00e0 la surpasser dans certaines t\u00e2ches, en fait un sujet d'actualit\u00e9 pour les chercheurs et les entreprises :\r\n
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\u00c0 qui s'adresse le machine learning ?<\/h2>\r\n\u00c0 toute personne curieuse de savoir comment les ordinateurs peuvent apprendre \u00e0 partir de donn\u00e9es, et prendre des d\u00e9cisions ! Que vous soyez \u00e9tudiant(e) ou d\u00e9j\u00e0 expert(e) dans un domaine, comprendre les bases du machine learning peut vous ouvrir de nombreuses portes :\r\n
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Outils et langages de programmation pour le machine learning<\/h2>\r\nLe machine learning prosp\u00e8re gr\u00e2ce \u00e0 un vaste \u00e9cosyst\u00e8me d'outils et de ressources qui sont d'une grande aide pour d\u00e9velopper et mettre en \u0153uvre des mod\u00e8les.\r\n
Langages de programmation<\/h3>\r\nPython<\/strong> est l'un des principaux langages de programmation du machine learning, gr\u00e2ce \u00e0 sa syntaxe intuitive et \u00e0 de nombreuses biblioth\u00e8ques sp\u00e9cialement con\u00e7ues pour les t\u00e2ches li\u00e9es \u00e0 la data science. Pour les statisticiens et les chercheurs de donn\u00e9es, R<\/strong> est souvent le premier choix. Ce langage offre un large \u00e9ventail de techniques statistiques et graphiques.\r\n\r\n \r\n
Biblioth\u00e8ques et frameworks<\/h3>\r\nD\u00e9velopp\u00e9 par l'\u00e9quipe Google Brain, TensorFlow<\/strong> est un framework open-source qui prend en charge le Deep Learning et les r\u00e9seaux de neurones. Il permet \u00e0 ses utilisateurs de d\u00e9finir et d'optimiser facilement des t\u00e2ches complexes de machine learning, en particulier celles qui impliquent de grands ensembles de donn\u00e9es.\r\n\r\nKeras<\/strong> est une API de r\u00e9seaux de neurones \u00e9crits en Python et peut fonctionner avec TensorFlow, Theano et Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK). Son objectif principal est de permettre une exp\u00e9rimentation fluide, en rendant le passage de l'id\u00e9e au r\u00e9sultat aussi rapide que possible.\r\n\r\nOutil incontournable, Scikit-learn<\/strong>, construit sur NumPy, SciPy et matplotlib, offre des outils simples et efficaces pour l'exploration et l'analyse des donn\u00e9es. Il fournit une s\u00e9lection d\u2019outils efficaces pour le machine learning, notamment la classification, la r\u00e9gression et le clustering via une interface en Python.\r\n\r\n \r\n
Faire carri\u00e8re dans le domaine du machine learning<\/h2>\r\nLe machine learning offre de nombreuses opportunit\u00e9s de carri\u00e8res<\/strong>. Examinons les plus r\u00e9pandues, et leurs perspectives d'\u00e9volution.\r\n
1) Data Scientist\u00a0<\/strong><\/h3>\r\nMissions :<\/strong> Les Data Scientists<\/a> traitent de vastes ensembles de donn\u00e9es complexes pour en tirer des informations exploitables pour les entreprises, \u00e0 l'aide de m\u00e9thodes statistiques et d'algorithmes de machine learning.\r\n\r\nPerspectives d'\u00e9volution :<\/strong>\r\n
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2) Machine Learning Engineer\u00a0<\/strong><\/h3>\r\nMissions<\/strong> :<\/strong> les Machine Learning Engineers<\/a> ont pour but de concevoir, de programmer et de d\u00e9ployer des mod\u00e8les d'algorithmes auto-apprenants.\r\n\r\nPerspectives d'\u00e9volution :<\/strong>\r\n
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3) Sp\u00e9cialiste Deep Learning\u00a0<\/strong><\/h3>\r\nMissions :<\/strong> Les sp\u00e9cialistes Deep Learning se concentrent sur les r\u00e9seaux neuronaux et rel\u00e8vent des d\u00e9fis dans des domaines tels que la reconnaissance d'images ou la reconnaissance vocale.\r\n\r\nPerspectives d'\u00e9volution :<\/strong>\r\n
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4) Chef(fe) de produit IA<\/h3>\r\nMissions :<\/strong> Les chef(fe)s de produit IA veillent \u00e0 ce que les solutions d'IA r\u00e9pondent \u00e0 la fois aux objectifs de l'entreprise et aux besoins des utilisateurs, en faisant le lien entre les \u00e9quipes techniques et les diff\u00e9rentes parties prenantes.\r\n\r\nPerspectives d'\u00e9volution :<\/strong>\r\n
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5) Data Engineer<\/strong><\/h3>\r\nMissions :<\/strong> Les Data Engineers<\/a> con\u00e7oivent, construisent, d\u00e9ploient et maintiennent les syst\u00e8mes et les infrastructures de traitement de donn\u00e9es \u00e0 grande \u00e9chelle. Ils veillent \u00e0 ce que les Data Scientists et Data Analysts disposent de donn\u00e9es propres et utilisables.\r\n\r\nPerspectives d'\u00e9volutions :<\/strong>\r\n
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\r\n\r\n \r\n\r\nLe machine learning<\/strong> n'est pas qu'un mot \u00e0 la mode. Il s'agit d'un domaine r\u00e9volutionnaire qui red\u00e9finit la fa\u00e7on dont nous interagissons avec la tech. Si cette introduction a suscit\u00e9 votre int\u00e9r\u00eat, vous pouvez approfondir la question en parcourant le programme de notre bootcamp Data Science et IA<\/a> ou en explorant nos autres articles de blog sur ce sujet.\r\n\r\n \r\n\r\n<\/a>\r\n\r\n ","_contenu_de_larticle":"field_6412588b55814","titre_de_la_banniere":"","_titre_de_la_banniere":"field_6422eb732c237","paragraphe_de_la_banniere":"","_paragraphe_de_la_banniere":"field_6422ed834a968","intitule_du_bouton_de_la_banniere":"","_intitule_du_bouton_de_la_banniere":"field_6422ed934a969","lien_du_bouton_de_la_banniere":"","_lien_du_bouton_de_la_banniere":"field_6422eda54a96a","yoast_head":"\n