À quel point l'apprentissage automatique est-il difficile ?

Le guide de carrière d'ingénieur en apprentissage machine de BrainStation est destiné à vous aider à faire les premiers pas vers une carrière lucrative dans l'apprentissage machine. Lisez la suite pour en savoir plus sur la complexité de l'apprentissage automatique.

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Bien que de nombreux outils d'apprentissage automatique avancés soient difficiles à utiliser et nécessitent de nombreuses connaissances sophistiquées en mathématiques avancées, en statistiques et en génie logiciel, les débutants peuvent faire beaucoup avec les bases, qui sont largement accessibles.

Une variété de modèles d'apprentissage supervisés et non supervisés sont implémentés dans R et Python, qui sont librement disponibles et simples à configurer sur votre propre ordinateur, et même des modèles simples comme la régression linéaire ou logistique peuvent être utilisés pour effectuer des tâches d'apprentissage automatique intéressantes et importantes.

Pour maîtriser l'apprentissage automatique, quelques mathématiques sont obligatoires. L'algèbre linéaire, les statistiques et les probabilités constituent la base de l'apprentissage automatique. Si vous envisagez sérieusement de rejoindre le train en marche de l'apprentissage automatique, il est temps de réviser vos mathématiques du secondaire.



Outre les mathématiques, l'analyse des données est la compétence essentielle pour l'apprentissage automatique. La capacité à analyser des données pour en tirer des informations et des modèles utiles constitue le fondement de l'apprentissage automatique. Le chargement d'un grand ensemble de données, son nettoyage pour remplir les données manquantes, et le découpage en tranches et en dés de l'ensemble de données pour trouver des modèles et une corrélation sont les étapes critiques de l'analyse des données.

Même si vous n'êtes pas du genre à comprendre instantanément les histogrammes, les graphiques à barres, les graphiques linéaires et les graphiques à secteurs, vous devez apprécier la puissance de la visualisation. Passez du temps avec Microsoft Excel pour comprendre les tableaux croisés dynamiques et diverses techniques de visualisation disponibles sous forme de graphiques.

Comment commencer à apprendre l'apprentissage automatique

Lorsqu'il s'agit d'apprentissage automatique, un peu de connaissances fait beaucoup de bien. Une variété de modèles d'apprentissage supervisés et non supervisés sont implémentés dans R et Python, qui sont librement disponibles et simples à configurer sur votre propre ordinateur, et même des modèles simples comme la régression linéaire ou logistique peuvent être utilisés pour effectuer des tâches d'apprentissage automatique intéressantes et importantes.



Nous devons mentionner que bon nombre des outils les plus avancés nécessitent une connaissance approfondie des mathématiques avancées, des statistiques et du génie logiciel. Certaines compétences clés incluent une compréhension des probabilités et des statistiques, de l'algèbre linéaire complexe et du calcul afin de saisir les principes fondamentaux de l'apprentissage automatique et de travailler facilement avec des matrices de données.

Si vous envisagez de poursuivre l'apprentissage automatique, c'est une bonne idée de commencer par ces concepts mathématiques clés et de passer ensuite aux aspects de codage. De nombreux langages associés à l'intelligence artificielle tels que Python sont considérés comme relativement faciles.

Pour ceux d'entre vous qui sont déjà forts en mathématiques, la prochaine étape consiste à choisir le bon cadre d'apprentissage automatique. Essentiellement, il existe une pléthore de bibliothèques parmi lesquelles choisir lors de la création de votre modèle, telles que NumPy, Scikit-Learn et Pandas. Ces boîtes à outils varient en difficulté en fonction de l'état d'avancement du projet. Trouvez un framework simple pour commencer et évoluer à partir de là.

Kategori: Nouvelles