Comment devenir un ingénieur en apprentissage automatique

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 un aperçu des compétences en apprentissage automatique que vous devriez acquérir, des cheminements de carrière dans l'apprentissage automatique, comment devenir ingénieur en apprentissage automatique, et plus encore.

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Il y a certaines qualifications clés dont vous aurez besoin pour devenir un ingénieur en apprentissage automatique. Dans l'ensemble, ce rôle est responsable de la conception d'applications et de systèmes d'apprentissage automatique, ce qui implique l'évaluation et l'organisation des données, l'exécution de tests et d'expériences, et généralement la surveillance et l'optimisation du processus d'apprentissage pour aider à développer des systèmes d'apprentissage automatique performants.

En tant qu'ingénieur en apprentissage automatique, vous travaillerez à appliquer des algorithmes à différentes bases de code. Une expérience dans le développement de logiciels est donc parfaite pour un CV pour ce poste. Fondamentalement, le mélange parfait de mathématiques, de statistiques et de développement Web vous donnera les connaissances dont vous avez besoin - une fois que vous maîtriserez ces concepts, vous serez équipé pour postuler à des emplois d'ingénierie en apprentissage automatique.

Si vous n'avez pas cette expérience, vous pouvez toujours vous diriger vers une carrière dans l'apprentissage automatique. Tout d'abord, vous devrez d'abord comprendre les méthodes d'apprentissage automatique de base et les outils nécessaires pour mettre en œuvre, utiliser et optimiser les algorithmes d'apprentissage automatique. De nombreuses personnes choisissent de suivre un bootcamp en science des données ou un cours d'apprentissage automatique pour accélérer l'apprentissage de ces principes fondamentaux et travailler pour un emploi en tant qu'ingénieur en apprentissage automatique.

Comment devenir un ingénieur en apprentissage automatique en six étapes.

  1. Apprendre à coder avec Python
  2. Inscrivez-vous à un cours d'apprentissage automatique
  3. Essayez un projet personnel d'apprentissage automatique
  4. Apprenez à collecter les bonnes données
  5. Rejoignez des communautés d'apprentissage automatique en ligne ou participez à un concours
  6. Postuler à des stages et à des emplois en machine learning

1. Apprenez à coder avec Python

Si vous vous demandez comment devenir ingénieur en apprentissage automatique, vous devrez démontrer votre maîtrise de Python et/ou C++ et de leurs bibliothèques associées. Python et C++ sont quelques-uns des langages de programmation les plus utilisés par les scientifiques des données et les ingénieurs en apprentissage automatique. Familiarisez-vous avec SQL et Github pour vous aider à accéder aux données de l'entreprise et à travailler en collaboration avec votre équipe.

C'est également une bonne idée de se familiariser avec la bibliothèque logicielle TensorFlow de Google, qui permet aux utilisateurs d'écrire en Python, Java, C++ et Swift, et qui peut être utilisée pour un large éventail de tâches d'apprentissage en profondeur, telles que la reconnaissance d'images et de la parole. . Il s'exécute sur les CPU, les GPU et d'autres types de processeurs. Il est bien documenté et propose de nombreux didacticiels et modèles implémentés.

Pour les débutants, nous recommandons PyTorch, un framework qui peut être utilisé avec le modèle de programmation impératif familier aux développeurs. Il permet aux développeurs et aux ingénieurs en apprentissage automatique d'utiliser des instructions Python standard et peut être utilisé pour implémenter des réseaux de neurones profonds.

Voici quelques autres langages de programmation que vous pourriez envisager d'apprendre pour une carrière en machine learning :

R

Un langage de programmation gratuit et open source qui a été publié en 1995 en tant que descendant du langage de programmation S, R offre une gamme haut de gamme de packages spécifiques à un domaine de qualité pour répondre à presque toutes les applications statistiques et de visualisation de données dont un Data Scientist pourrait avoir besoin, y compris les réseaux de neurones, la régression non linéaire, le traçage avancé et bien plus encore.

SQL

Signifiant Structured Query Language, SQL est au cœur du stockage et de la récupération de données depuis des décennies. SQL est un langage spécifique à un domaine pour la gestion des données dans des bases de données relationnelles et c'est une compétence indispensable pour les scientifiques des données, qui s'appuient sur SQL pour mettre à jour, interroger, modifier et manipuler des bases de données et extraire des données.

Java

L'un des plus anciens langages à usage général utilisés par les Data Scientists, la force de Java réside en partie dans sa popularité et son omniprésence : de nombreuses entreprises, en particulier les grandes entreprises internationales, ont utilisé Java pour créer des systèmes et des applications backend pour ordinateur, mobile ou Web.

Escaliers

Convivial et flexible, Scala est le langage de programmation idéal pour traiter de gros volumes de données. Combinant programmation orientée objet et fonctionnelle, Scala évite les bogues dans les applications complexes avec ses types statiques, facilite le traitement parallèle à grande échelle et, lorsqu'il est associé à Apache Spark, fournit un calcul en cluster hautes performances.

Julia

Un langage de programmation beaucoup plus récent que les autres sur cette liste, Julia a néanmoins fait une impression rapide grâce à ses performances, sa simplicité et sa lisibilité ultra-rapides. Conçue pour l'analyse numérique et la science computationnelle, Julia est particulièrement utile pour résoudre des opérations mathématiques complexes, ce qui explique pourquoi elle devient incontournable dans le secteur financier. Il devient également largement connu comme un langage pour l'intelligence artificielle, et de nombreuses grandes banques utilisent désormais Julia pour l'analyse des risques.

MATLAB

Largement utilisé dans l'analyse statistique, ce langage de calcul numérique propriétaire sera utile aux scientifiques des données qui traitent des besoins mathématiques de haut niveau, notamment les transformées de Fourier, le traitement du signal, le traitement d'image et l'algèbre matricielle. MATLAB est devenu largement utilisé dans l'industrie et le milieu universitaire pour ses fonctionnalités mathématiques intensives.

2. Inscrivez-vous à un cours d'apprentissage automatique

Bien que Machine Learning Engineer soit l'un des emplois les mieux rémunérés que vous puissiez obtenir sans une formation formelle approfondie, il serait très difficile de s'introduire sans suivre un cours en ligne, un bootcamp ou un cours.

Il ne manque pas de programmes très appréciés qui permettent aux étudiants d'acquérir une compréhension complète de l'apprentissage automatique en peu de temps. Le cours d'apprentissage automatique de BrainStation enseigne aux étudiants à appliquer des algorithmes d'apprentissage automatique à des problèmes commerciaux réels. Finalement, les étudiants utilisent des données réelles et sélectionnent le modèle d'apprentissage automatique approprié pour créer un projet et apprennent à tirer parti de ces cadres et outils pour prendre des décisions.

3. Essayez un projet personnel d'apprentissage automatique

Lorsque vous débutez, essayez de revoir et de recréer des projets de base fournis par Scikit-learn, PredictionIO, Awesome Machine Learning et des ressources similaires. Une fois que vous avez une bonne compréhension du fonctionnement pratique de l'apprentissage automatique, essayez de proposer vos propres projets que vous pouvez partager en ligne ou répertorier sur un CV.

Prenez en charge un projet qui vous intéresse et nécessite un algorithme d'IA simple, et créez cet algorithme à partir de zéro. Il peut y avoir une courbe d'apprentissage, mais vous apprendrez beaucoup en cours de route et les avantages à long terme sont importants.

Vous ne voudrez pas perdre beaucoup de temps à collecter des données, alors essayez d'utiliser des ensembles de données accessibles au public à partir d'endroits tels que l'UCI Machine Learning Repository et Quandl. Si vous n'arrivez pas à trouver une idée de projet, cherchez l'inspiration sur des sites comme GitHub.

4. Apprenez à collecter les bonnes données

L'IA est excellente pour traiter de grandes quantités de données à la fois. Lorsque vous envisagez de créer un logiciel d'IA, pensez aux tâches qui nécessitent des points de données comme le service client et le marketing, et créez un logiciel qui rend les tâches gourmandes en données rapides et faciles.

En fin de compte, vous constaterez peut-être que la création de votre propre plate-forme d'apprentissage automatique peut être judicieuse pour réaliser des économies à long terme. Au départ, il sera plus facile de créer une infrastructure adaptée à l'apprentissage automatique sur une plate-forme de cloud public.

Les machines virtuelles avec des accélérateurs ML sous-jacents sont disponibles via chacune des principales plates-formes cloud, y compris AWS, Google Cloud et Microsoft Azure. Chacun propose également des systèmes automatisés qui rationalisent le processus de formation d'un modèle d'apprentissage automatique, avec des offres telles que Microsoft Machine Learning Studio, Google Cloud AutoML et AWS SageMaker.

5. Rejoignez les communautés d'apprentissage automatique en ligne

Kaggle est une communauté en ligne pour les scientifiques des données et les apprenants automatiques. La plate-forme permet aux utilisateurs de rechercher et de publier des ensembles de données, de créer des modèles dans un environnement de science des données basé sur le Web, de communiquer avec d'autres ingénieurs en apprentissage automatique, etc. C'est un excellent moyen d'apprendre des autres dans le domaine.

Kaggle héberge également une variété de défis d'apprentissage automatique. Certaines d'entre elles sont des compétitions officielles - avec des prix en argent, pour démarrer - et d'autres sont des compétitions gratuites qui offrent simplement de l'expérience.

6. Postulez aux stages et aux emplois en apprentissage automatique

Bien que les projets personnels et les concours soient amusants et plaisent aux employeurs, vous n'aurez peut-être pas acquis les compétences d'apprentissage automatique spécifiques à l'entreprise requises par de nombreuses entreprises. Pour acquérir cette expérience, recherchez des stages ou des emplois d'entrée de gamme liés à l'apprentissage automatique axé sur les produits.

Un titre d'entrée de gamme à surveiller est Junior Machine Learning Engineer, un titre qui compte plus de 1 000 postes ouverts sur Indeed.

L'apprentissage automatique est-il un domaine en pleine croissance ?

Oui, l'apprentissage automatique est un domaine en pleine croissance - en fait, c'est l'un des domaines technologiques à la croissance la plus rapide.

Selon un rapport du site d'emploi Indeed, Machine Learning Engineer était le meilleur emploi de 2019 en raison d'une demande exorbitante et croissante et de salaires élevés.

Les rôles tels que développeur de logiciels continuent de se classer en tête en raison du nombre élevé d'offres d'emploi, mais les rôles d'ingénieur en apprentissage automatique occupent la première place en raison de salaires plus élevés et d'une croissance plus rapide.

Un autre emploi lié à l'IA n'a pas tout à fait fait partie du Top 10. Au n ° 13, Computer Vision Engineer a été classé derrière Machine Learning Engineer en raison d'une croissance plus lente (116%).

En raison de l'utilisation croissante de l'IA dans les opérations de la plupart des entreprises, le rapport s'attend à ce que cette croissance continue de s'accélérer dans les années à venir.

Quel est le salaire d'un ingénieur en apprentissage automatique ?

Selon Indeed, les ingénieurs en apprentissage machine gagnent un salaire moyen de 146 085 $ avec un taux de croissance de 344 % de 2018 à 2019.

Même les ingénieurs en apprentissage automatique débutants sont généreusement récompensés. Selon PayScale, l'ingénieur débutant en apprentissage machine moyen gagne 93 575 $ par an. Pendant ce temps, les ingénieurs presque expérimentés en apprentissage automatique rapportent près de 155 000 $ par an.

Pourquoi avons-nous besoin de l'apprentissage automatique ?

Nous avons besoin de l'apprentissage automatique parce que nous voulons automatiser certains processus et certains travaux. L'apprentissage automatique est né de la reconnaissance de formes et de l'idée que les ordinateurs peuvent apprendre sans être programmés pour effectuer des tâches spécifiques. Les chercheurs intéressés par l'intelligence artificielle voulaient voir si les ordinateurs pouvaient apprendre des données.

L'aspect itératif de l'apprentissage automatique est important car, à mesure que les modèles sont exposés à de nouvelles données, ils sont capables de s'adapter indépendamment. Ils apprennent des calculs précédents pour produire des décisions et des résultats fiables et reproductibles. C'est une science qui n'est pas nouvelle, mais qui a pris un nouvel élan.

Alors que de nombreux algorithmes d'apprentissage automatique existent depuis longtemps, la possibilité d'appliquer automatiquement des calculs mathématiques complexes aux mégadonnées - encore et encore, de plus en plus vite - est un développement récent.

Pourquoi l'apprentissage automatique est-il important ?

L'apprentissage automatique est important car en utilisant des algorithmes pour créer des modèles qui découvrent les connexions, les organisations prennent de meilleures décisions sans intervention humaine.

L'apprentissage automatique est essentiellement une approche mathématique, où le système analyse des données (images, fichiers audio, textes, par exemple) pour certains modèles. L'astuce est que le système détermine par lui-même les modèles à rechercher (généralement en analysant des milliers d'exemples). Le système apprend implicitement les règles (par exemple pour identifier un éléphant) que nous avons du mal à écrire explicitement.

La plupart des industries travaillant avec de grandes quantités de données reconnaissent désormais la valeur de la technologie d'apprentissage automatique. En glanant des informations à partir de ces données - généralement en temps réel - les entreprises sont en mesure de travailler plus efficacement ou d'obtenir un avantage sur leurs concurrents.

De plus, les agences gouvernementales telles que la sécurité publique et les services publics ont un besoin particulier d'apprentissage automatique car elles disposent de plusieurs sources de données qui peuvent être exploitées pour obtenir des informations. L'analyse des données des capteurs, par exemple, permet d'identifier des moyens d'augmenter l'efficacité et d'économiser de l'argent. L'apprentissage automatique peut également aider à détecter la fraude et à minimiser le vol d'identité.

À quoi sert l'apprentissage automatique ?

La demande d'apprentissage automatique augmente rapidement et est déjà utilisée pour de nombreuses choses par de nombreuses industries, notamment le secteur financier, la vente au détail, l'industrie du transport, l'industrie pétrolière et gazière et même l'industrie automobile (pour les voitures autonomes). Certaines applications de l'apprentissage automatique incluent la détection des fraudes et la réduction du vol d'identité, la recherche de nouvelles sources d'énergie et l'amélioration de l'efficacité des itinéraires des camions.

Les banques et d'autres entreprises du secteur financier utilisent également la technologie d'apprentissage automatique pour prévenir la fraude. Les informations sur l'apprentissage automatique aident également les banques à identifier les opportunités d'investissement ou aident les investisseurs à savoir quand négocier. L'exploration de données peut également identifier les clients présentant des profils à haut risque ou utiliser la cybersurveillance pour détecter les signes avant-coureurs de fraude.

Dans le secteur de la vente au détail, les sites Web utilisent l'apprentissage automatique pour recommander des articles que vous pourriez aimer en fonction de votre historique d'achat. Les détaillants s'appuient sur l'apprentissage automatique pour capturer des données, les analyser et les utiliser pour personnaliser une expérience d'achat, mettre en œuvre une campagne de marketing, optimiser les prix, planifier l'approvisionnement en marchandises et obtenir des informations sur les clients.

De plus, l'apprentissage automatique est une tendance à croissance rapide dans l'industrie de la santé, grâce à l'avènement d'appareils portables et de capteurs qui peuvent utiliser des données pour évaluer la santé d'un patient en temps réel. La technologie peut également aider les experts médicaux à analyser les données pour identifier les tendances ou les signaux d'alarme susceptibles d'améliorer le diagnostic et le traitement.

Quels emplois puis-je obtenir dans l'apprentissage automatique ?

Les personnes spécialisées dans l'apprentissage automatique peuvent avoir un certain nombre de titres et d'emplois différents, notamment :

  • Ingénieur en apprentissage automatique
  • Ingénieur de données
  • Scientifique des données
  • Ingénieur logiciel
  • Chercheur en apprentissage automatique
  • Scientifique PNL
  • Développeur Intelligence d'affaires

Examinons chaque position :

Les ingénieurs en apprentissage automatique exécutent diverses expériences d'apprentissage automatique à l'aide de langages de programmation tels que Python, Scala et Java avec les bibliothèques d'apprentissage automatique appropriées. Certaines des principales compétences requises pour cela sont la programmation, les probabilités et les statistiques, la modélisation des données, les algorithmes d'apprentissage automatique et la conception de systèmes.

Les Data Scientists analysent les données afin de produire des informations exploitables, qui sont ensuite utilisées pour prendre des décisions commerciales par les dirigeants de l'entreprise. Ils utilisent des technologies d'analyse avancées, notamment l'apprentissage automatique et la modélisation prédictive, pour collecter, analyser et interpréter de grandes quantités de données.

Beaucoup de gens confondent Data Scientists et Machine Learning Engineers. Pour le dire simplement : un scientifique des données crée les sorties requises pour les humains tandis qu'un ingénieur en apprentissage automatique les crée pour les machines.

Les scientifiques NLP (ou Natural Language Processing Scientists) donnent aux machines la capacité de comprendre le langage humain. Cela signifie que les machines peuvent éventuellement parler avec les humains dans notre propre langue.

Un scientifique en PNL aide essentiellement à la création d'une machine capable d'apprendre des modèles de parole et également de traduire des mots parlés dans d'autres langues. Ainsi, un bon scientifique en PNL maîtrisera la syntaxe, l'orthographe et la grammaire d'au moins une langue en plus de l'apprentissage automatique afin qu'une machine puisse acquérir les mêmes compétences.

Les développeurs de Business Intelligence utilisent l'analyse de données et l'apprentissage automatique pour collecter, analyser et interpréter de grandes quantités de données et produire des informations exploitables qui peuvent être utilisées pour prendre des décisions commerciales par les dirigeants de l'entreprise. (En termes plus simples, utiliser les données pour prendre de meilleures décisions commerciales).

Pour le faire efficacement, un développeur de Business Intelligence doit connaître les bases de données relationnelles et multidimensionnelles ainsi que les langages de programmation tels que Scala, SQL, Python et Perl. Une expérience avec des services d'analyse commerciale tels que Power BI serait également un atout.

Comment puis-je obtenir un emploi dans l'apprentissage automatique ?

Pour obtenir un emploi d'ingénieur en apprentissage automatique, vous devrez apprendre à collecter des données, comment différents algorithmes traitent les données, comment diagnostiquer les résultats et comment démontrer la valeur commerciale aux organisations. Ces éléments viennent avec le temps, la prise de cours et l'expérience de travail.

Une formation en informatique, en programmation informatique, en génie logiciel, en robotique ou en apprentissage en profondeur vous aidera également à décrocher un poste convoité d'ingénieur en apprentissage automatique.

Outre l'éducation dans l'un de ces domaines, il existe plusieurs programmes de formation que vous pouvez suivre pour vous aider à développer une expertise de niche dans l'apprentissage automatique en particulier. Ces cours de certificat aideront ceux qui maîtrisent les mathématiques, le développement ou les sciences et les pousseront vers une carrière dans l'apprentissage automatique.

Un cours d'apprentissage automatique de haute qualité vous enseignera les compétences de base afin que vous ayez une compréhension complète du fonctionnement de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle et de la manière dont vous pouvez apporter cette perspective technique sur le lieu de travail. Vous apprendrez également à appliquer l'apprentissage automatique à de vrais problèmes commerciaux et à utiliser des données réelles pour aider à tirer parti des décisions à ces problèmes.

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