expert en machine learning

Dans cet article, je te dévoile tout ce que tu dois savoir pour devenir un expert en Machine Learning. Note qu’il y a énormément de travail tout de même 😉

Le Machine Learning (ou Apprentissage Automatique en français) trouve des modèles dans les données pour prendre une décision appropriée. Le Deep Learning (Apprentissage profond en français) est une branche du Machine Learning qui utilise des réseaux de neurones avec de nombreuses couches. Aujourd’hui, des problèmes tels que la vision par ordinateur (Computer Vision), le traitement du langage naturel (NLP) et les voitures autonomes peuvent être résolus grâce au Deep Learning.

Pour être en mesure de réaliser des projets de Deep Learning, je te recommande d’apprendre d’abord le Machine Learning (désolé ????). Les universités ne disposent pas de spécialités Machine Learning de qualité. Mais heureusement, il existe de nombreuses ressources et vidéos de formation sur Internet.

Que tu sois un étudiant, un employé qui veut changer de carrière, ou quelqu’un qui veut utiliser le Machine Learning dans ton entreprise (ou startup), tu peux facilement apprendre le Machine Learning à partir de sources publiques.

Dans cet article, je vais aborder les sujets suivants :

  • Qu’est-ce que le Machine Learning ?
  • Quels sont les langages de programmation pour le Machine Learning ?
  • Les bibliothèques pour Python et R
  • Les outils à connaître pour le Machine Learning
  • Les disciplines que tu dois apprendre
  • Les algorithmes pour le Machine Learning
  • Les ressources pour pratiquer le Machine Learning

Qu’est-ce que le Machine Learning ?

Comme tu le sais, la quantité de données produites a augmenté avec le développement d’internet et des médias sociaux. Si l’IA est l’électricité d’aujourd’hui, les données sont le pétrole d’aujourd’hui. Des entreprises comme Google, Facebook et Amazon sont devenues d’énormes sociétés parce qu’elles ont évalué les données qu’elles ont obtenues. Pour utiliser le pétrole, il faut le traiter, n’est-ce pas ? Pour extraire des informations significatives des données, tu dois les traiter.

Le Machine Learning est un sous-domaine de l’IA qui vise à construire automatiquement des modèles à partir de données.

Tu te demandes peut-être comment est né le Machine Learning. Permets-moi de l’expliquer brièvement. Auparavant, des règles étaient introduites dans la machine, et des résultats étaient produits pour les entrées en fonction de ces règles.

Règles de Machine Learning - expert en machine learning

Dans cette technique, il y avait des règles fixes contrôlées par des personnes et ce n’était pas une approche très flexible. Plus tard, la question s’est posée de savoir si les machines pouvaient apprendre comme les humains. Pour étudier cette question, des entrées et des sorties ont été données à la machine, et il s’est avéré que les machines peuvent apprendre des règles.

Laisse-moi te montrer simplement comment les machines apprennent. Par exemple, tu veux enseigner la multiplication à la machine. Tu donnes au programme un grand nombre de données comme 2 et 3 valent 6, 4 et 5 valent 20. Le programme apprend la multiplication à partir des entrées et des sorties. Ensuite, lorsque tu demandes au programme de multiplier deux nombres quelconques, il te renvoie la réponse.

Apprentissage machine - expert en machine learning

Le Machine Learning est largement utilisé dans de nombreux domaines tels que la finance, l’éducation, la biologie et la médecine. Jetons un coup d’œil aux 6 étapes pour devenir un expert en Machine Learning.

Étape 1 : Un langage de programmation

La programmation constitue une partie importante du Machine Learning. Tu dois connaître un langage de programmation pour pré-traiter les données et construire un modèle. Les langages de programmation les plus utilisés pour le Machine Learning sont Python et R. Python est préféré car c’est un langage de programmation général avec une syntaxe facile.

Avec Python, tu peux à la fois réaliser des projets basés sur les données et travailler dans de nombreux domaines tels que la programmation web ou le développement de jeux. Python est le langage le plus utilisé en Machine Learning et en Deep Learning.
D’autre part, R est également un langage puissant pour le Machine Learning. Il dispose lui aussi de nombreuses bibliothèques pour le Machine Learning. Mais, note que R est surtout utilisé pour l’analyse statistique.

Jetons maintenant un coup d’œil aux bibliothèques que tu dois connaître pour le Machine Learning.

Étape 2 : Bibliothèques de Machine Learning

Tu peux construire un modèle de Machine Learbning à partir de rien. Mais il n’est pas nécessaire de réinventer la roue pour autant. Tu peux construire des modèles plus rapides et plus pratiques en utilisant des bibliothèques telles que scikit learn.

Les bibliothèques te facilitent la tâche lorsque tu travailles sur des projets de Machine Learning. Plongeons-nous dans les bibliothèques les plus utilisées pour le Machine Learning.
Tout d’abord, j’expliquerai les bibliothèques Python et ensuite R.

NumPy

En Machine Learning, tu effectues de nombreuses opérations sur les matrices et les tableaux. La bibliothèque que tu dois connaître pour les opérations sur les tableaux multidimensionnels est NumPy.

Pandas

Une autre bibliothèque importante est Pandas. Les ensembles de données du monde réel sont sales. Pour nettoyer ces ensembles de données « non néttoyés », un pré-traitement des données est nécessaire. Pour ce faire, tu peux notamment utiliser Pandas.

Matplotlib et Seaborn

Il est important d’explorer les données avant de construire le modèle. La visualisation des données est le moyen le plus simple d’explorer les données. Les bibliothèques Matplotlib et Seaborn sont principalement utilisées pour la visualisation des données.

Matplotlib est une bibliothèque puissante qui te permet de créer de superbes visualisations. Pour les graphiques statistiques, la bibliothèque Seaborn est la meilleure…

Scikit-Learn

L’objectif principal du Machine Learning est de construire un bon modèle. Tu peux utiliser la bibliothèque scikit-learn pour construire un modèle. Tu peux trouver de nombreux algorithmes d’apprentissage supervisé et non supervisé dans la bibliothèque scikit-learn.

TensorFlow et Keras

Une autre bibliothèque importante pour la réalisation de projets de Machine Learning est TensorFlow. Avec TensorFlow, tu peux construire des projets de Machine Learning de bout en bout. En d’autres termes, avec TensorFlow, tu peux réaliser toutes les étapes, du pré-traitement des données au déploiement du modèle. L’API Keras a également été ajoutée pour faciliter l’analyse avec TensorFlow. Keras est une API largement utilisée, notamment pour le Deep Learning.

De nombreuses autres bibliothèques peuvent être décrites pour le Machine Learning. J’ai mentionné ici les bibliothèques les plus fondamentales que TU DOIS connaître.

Bibliothèques de Machine Learning pour R

Bien que les bibliothèques Python soient très souvent utilisées dans le Machine Learning, R dispose également de paquets très puissants. Je peux t’indiquer les bibliothèques que tu dois connaître pour la programmation R, ggplot2 pour la visualisation des données, dplyr et date.frame pour la manipulation des données, caret et mlr pour la construction de modèles de Machine Learning, et shiny pour la création d’applications web interactives.

Voyons maintenant les outils que tu peux utiliser pour le Machine Learning.

Étape 3 : Outils à connaître pour le Machine Learning

Il existe de nombreux outils que tu peux utiliser pour le Machine Learning. Jetons un coup d’œil aux outils que tu dois connaître pour le Machine Learning.

Anaconda

Avec une base d’utilisateurs de plus de 20 millions, Anaconda est une plateforme fantastique qui comprend de nombreuses bibliothèques et outils. Tu peux utiliser plusieurs bibliothèques en même temps sans erreur. Je te recommande vivement d’utiliser Anaconda pour tes projets de Machine Learning. En outre, tu peux travailler avec de nombreux projets différents pour créer un environnement virtuel dans Anaconda.

Jupyter Notebook

Un éditeur ou un IDE te permet d’écrire facilement du code. Le Notebook sur Jupyter est peut-être l’outil le plus utilisé pour écrire du code lors de l’analyse de données. Jupyter Notebook s’ouvre sur un navigateur Web et constitue un bon outil pour visualiser les données. Jupyter Notebook dispose également de cellules où tu peux écrire du texte.

Tu peux l’utiliser comme éditeur dans PyCharm et VS Code, mais je te recommande vivement d’utiliser Jupyter Notebook où tu peux à la fois analyser et présenter tes résultats et découvertes.

Google Colab

Google Colab est un autre outil fantastique que tu peux utiliser pour le Machine Learning. C’est un service gratuit fourni par Google. Il est livré avec de nombreuses bibliothèques telles que TensorFlow. L’interface de Colab est similaire à celle du Notebook de Jupyter.

Git et Github

Un outil important que tu peux utiliser pour le travail en équipe est git. Git est un système de contrôle de version. En utilisant Git, tu peux collaborer avec tes collègues sur tes fichiers et codes. Tu peux stocker ton projet gratuitement sur GitHub. Avec GitHub, tu peux également présenter ton projet au monde entier et partager tes codes (tel un portfolio de projets).

D’autres outils

Tu peux utiliser l’outil Notion pour gérer tes projets. Notion est un outil en ligne qui te permet de conserver facilement tes notes.

Et si on travaillait en musique ? Tu peux utiliser l’outil Spotify pour te concentrer sur ton projet. Tu peux choisir n’importe quelle liste de lecture sur Spotify en fonction de ton humeur.

Étape 4 : Disciplines pour le Machine Learning

Tu peux réaliser des projets de Machine Learning en utilisant des bibliothèques. Mais pour comprendre les étapes clés du Machine Learning, tu dois connaître les mathématiques, les probabilités, les statistiques et l’algèbre linéaire. N’aie pas peur lorsque tu vois ces disciplines. Pour apprendre le Machine Learning, il suffit de connaître ces disciplines à un niveau de base.

Il est également important que tu connaisses le domaine sur lequel tu travailles. Par exemple, pour réaliser des projets dans le domaine de la bio-informatique, tu dois également connaître les disciplines de la biologie et de la génétique. Si tu ne connais pas le domaine, tu peux travailler avec quelqu’un qui est un expert dans ce domaine ou obtenir un soutien.

Étape 5 : Algorithmes de Machine Learning

La qualité des données est très importante pour la réussite d’un projet de Machine Learning. Un autre point important est d’utiliser un algorithme adapté aux données. Il existe de nombreux algorithmes que tu peux utiliser pour du Machine Learning. Nous pouvons diviser ces algorithmes en apprentissage supervisé et apprentissage non supervisé.

Si tes données ont des étiquettes, tu peux utiliser des algorithmes supervisés tels que la régression et la classification, et si tes données n’ont pas d’étiquettes, tu peux utiliser des algorithmes non supervisés tels que les k-means et l’e PCA. Si ton ensemble de données est volumineux, tu peux utiliser des algorithmes tels que les réseaux de neurones convolutifs, les réseaux de neurones récurrents ou les LSTM.

Voyons maintenant les sites Web gratuits que tu peux utiliser pour le Machine Learning.

Étape 6 : Sites Web pour le Machine Learning

Il existe de nombreux sites que tu peux utiliser pour le Machine Learning. Kaggle est le premier de ces sites.

Kaggle

Kaggle est l’une des plus grandes plateformes de Data Science et de Machine Learning au monde. Il y a plus d’un million d’utilisateurs enregistrés sur cette plateforme. Certains des meilleurs data scientists du monde utilisent d’ailleurs activement ce site.

Sur cette plateforme, tu peux trouver de nombreux datasets ou jeux de données et notebooks pour t’inspirer. Tu peux également utiliser un notebook comme Google Colab où Kaggle offre un service GPU ou TPU gratuit. Des bibliothèques telles que Pandas, NumPy et TensorFlow sont installées dans ce notebook.

Tu peux gagner des récompenses en participant à des compétitions Kaggle. Certaines entreprises peuvent même offrir des emplois aux personnes ayant obtenu des scores élevés sur ce site.

Tu peux ajouter tes réalisations à ton portfolio en augmentant ton score sur cette plateforme. Sur Kaggle, tu peux également trouver de nombreuses formations sur la Data Science, le Machine Learning et le Deep Learning. Si tu suis ces formations, tu peux même obtenir des certificats.

Udemy

De nos jours, les formations vidéo sont très populaires. Tu peux trouver de nombreux cours de Machine learning sur Udemy. Par exemple, voici une MasterClass complète en Data Science et Machine Learning.

Comme tu le sais, le Machine Learning ne s’apprend pas simplement en regardant. Pour le Machine Learning, tu dois te salir les mains en réalisant des projets avec des données issues du monde réel.

C’est tout. Dans cet article, j’ai mentionné une roadmap en 6 étapes pour devenir un expert en Machine Learning. J’espère que tu as apprécié. Et si tu veux commencer dès maintenant, voici 2 articles qui pourraient te plaire :

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