Python est un bon choix pour celles et ceux qui sont enthousiastes pour se lancer dans l'apprentissage automatique (Machine Learning). Obtenir des résultats en utilisant les techniques d'apprentissage automatique ne nécessite pas des années d'études ou des connaissances mathématiques avancées, mais simplement de la persévérance et du bon sens.
Dans cet article, nous plongerons dans les bases de l'apprentissage automatique et comment l'apprentissage de Python peut vous distinguer de la concurrence.
Qu'est-ce que l'apprentissage automatique?
L'apprentissage automatique est le processus qui permet à un programme informatique d'effectuer des tâches sans lui donner d'instructions explicites. Au lieu de cela, par le traitement répété de données, le programme informatique identifie des modèles et est alors capable de prédire des résultats basés sur de nouvelles entrées. Ci-dessous, nous examinerons brièvement à la fois l'apprentissage profond et les algorithmes classiques et discuterons des méthodes les mieux adaptées à différents problèmes.
L'apprentissage automatique est sur le point de transformer chaque industrie. Il est temps d'acquérir les compétences que les employeurs rechercheront demain. La principale caractéristique des techniques d'apprentissage automatique est qu'elles ne sont pas universelles : un système de recommandation de produits est différent d'un système de reconnaissance des visages.
Pourquoi l'apprentissage automatique est-il important?
Grâce à l'apprentissage automatique, nous pouvons désormais nous attaquer à des problèmes que nous n'aurions jamais pu rêver de résoudre auparavant. Quel que soit le secteur dans lequel vous travaillez, vous pouvez tirer parti des outils modernes d'apprentissage automatique pour améliorer les processus, accroître la productivité ou même améliorer la vie des gens ! Voici quelques exemples d'utilisation de l'apprentissage automatique dans différents secteurs :
L’agriculture: L’université de Penn State aide les agriculteurs à détecter les maladies du manioc : les agriculteurs peuvent utiliser une application mobile qui utilise l'appareil photo d'un téléphone pour capturer des photos de plantes et déterminer si elles sont ou non atteintes de maladies et comment gérer ces maladies.
La médecine: Mount Sinai utilise l'apprentissage automatique pour faciliter le diagnostic du cancer du sein. Les médecins peuvent désormais obtenir instantanément un deuxième avis sur une mammographie en exploitant la puissance de l'apprentissage automatique afin de mieux diagnostiquer ce cancer.
Journalisme: Le Fake News Challenge applique l'apprentissage automatique pour évaluer la véracité des articles. Les lecteurs ne devraient pas avoir à dépendre des vérificateurs de faits qui disposent de la bande passante nécessaire pour examiner l'article exact qu'ils lisent ; au lieu de cela, ils devraient pouvoir utiliser un outil d'apprentissage automatique gratuit qui peut les aider à déterminer si ce qu'ils lisent est réel ou s'il s'agit d'un canular.
L’aviation: General Electric exploite l'apprentissage automatique pour analyser les moteurs d'avion et améliorer la sécurité. En extrayant des données directement du moteur, les algorithmes d'apprentissage profond peuvent détecter la nécessité d'une maintenance avec beaucoup plus de précision qu'auparavant.
Qu'est-ce que Python?
En termes techniques, Python est un langage de programmation interprété de haut niveau, à typage dynamique, qui prend en charge les paradigmes de programmation structurée, orientée objet et fonctionnelle. En bref, c'est un langage facile à apprendre et souple à utiliser. Pendant des années, Python a été l'un des langages de programmation les plus populaires, en particulier pour ceux qui apprennent à programmer pour la première fois. Aujourd'hui, avec la popularité de l'apprentissage automatique, Python est plus largement utilisé que jamais.
Vous ne pouvez pas vous tromper en apprenant Python. Python offre une tonne de fonctionnalités qui plaisent à un large éventail de personnes :
Si vous apprenez à programmer, la simplicité de l'interpréteur Python le facile pour démarrer.
Si vous venez d'un langage orienté objet comme Java, Python prend entièrement en charge ce paradigme de programmation et vous semblera ainsi très familier.
Si vous êtes plus à l'aise avec C ou C++, Python prend également en charge la programmation structurée – et la Garbage Collection intégrée rendra votre expérience de développement beaucoup sûre et rapide!
L’apprentissage automatique et Python
Pourquoi Python?
Python est sans conteste le langage le plus apprécié pour le Machine Learning. Cependant, il n'y a rien de particulier à propos de Python qui le rende plus adapté à l'apprentissage automatique que n'importe quel autre langage moderne - ce qui est différent à propos de Python, c'est sa facilité d'apprentissage.
Pour cette raison, les universitaires et les scientifiques des données ont adopté Python comme leur langage de prédilection il y a des années. Cette communauté puissante et bien informée a créé des tonnes d'outils gratuits et open-source que tout le monde peut prendre et utiliser. Des outils tels que TensorFlow, PyTorch et Scikit-Learn peuvent permettre à n'importe qui, même s'il n'a que peu ou pas d'expérience en matière de développement, d'utiliser la puissance de l'apprentissage automatique.
Pourquoi avons-nous besoin du Machine Learning ?
Avec les techniques de programmation traditionnelles, un développeur utilise un langage de programmation pour écrire des règles qui prennent des données et produisent un résultat. Cependant, il existe des problèmes pour lesquels il n'y a pas de règles bien définies – ces problèmes ne conviennent pas aux techniques de programmation traditionnelles. Heureusement, nous avons maintenant des outils d'apprentissage automatique qui peuvent être utilisés pour gérer exactement ces scénarios! En voici un :
Imaginons que nous voulions créer un programme capable de lire un texte et de déterminer le genre de l'entrée. Une approche naïve consisterait à calculer le nombre de mots du texte et, à partir de cette valeur, à en déduire le genre. Un texte de moins de 100 mots donnerait "poésie". Un texte de 100 à 1 000 mots donnerait "essai". Si le texte est plus long, notre programme en déduira qu'il s'agit d'un roman.
Il est évident que ce programme n'est pas très précis, mais c'est parce qu'il n'existe pas de règles bien définies pour catégoriser la littérature. Au lieu de cela, les universitaires peuvent débattre, et le font, pour savoir si une œuvre particulière appartient au genre A ou au genre B, ou s'il s'agit d'une œuvre totalement originale qui n'entre dans aucun genre connu particulier. Mais là où les techniques de programmation traditionnelles échouent, l'apprentissage automatique excelle et, en entraînant un modèle sur un large éventail d'entrées, nous pouvons créer un programme capable de déterminer avec précision le genre d'une œuvre avec facilité.
Comment puis-je commencer avec l'apprentissage automatique avec Python?
Pour débuter dans l'apprentissage automatique avec Python, la bibliothèque TensorFlow est un bon choix. Alors que les géants de l'industrie peuvent utiliser des centaines, voire des milliers d'unités de traitement tensoriel (TPU) pour entraîner des modèles tels que le GPT-4, il est possible de commencer en n'utilisant rien d'autre que votre ordinateur actuel. Une fois que Python et son gestionnaire de paquets, Pip, sont installés sur votre ordinateur, tout ce que vous avez à faire est d'installer la version CPU de TensorFlow sur votre ordinateur en exécutant la commande suivante :
pip install tensorflow-cpu
Ensuite, vous pouvez utiliser TensorFlow dans votre code Python simplement en important simplement la dépendance:
import tensorflow as tf
Maintenant, vous devriez être en mesure d'utiliser l'API Keras de haut niveau pour commencer à former les données nécessaires pour résoudre n'importe quel problème auquel vous pouvez penser!
Quelles opportunités d'emploi utilisent l'apprentissage automatique?
Avec l'apprentissage automatique dans votre boîte à outils, vous aurez beaucoup plus d'opportunités d'emploi à votre disposition qu'auparavant. Dans le contexte actuel, les entreprises essaient d'utiliser les techniques d'apprentissage automatique partout où elles le peuvent. Mais cela ne signifie pas nécessairement qu'il y aura des millions d'offres d'emploi pour des ingénieurs en apprentissage automatique.
En fait, il se peut que de nombreuses entreprises n'embauchent personne avec le titre « d'ingénieur en apprentissage automatique », mais qu'elles recrutent plutôt des ingénieurs en logiciel au sens large et donnent la préférence à ceux qui ont montré qu'ils étaient capables d'améliorer les processus actuels en employant des techniques modernes d'apprentissage automatique. Cela étant dit, surveillez les offres d'emploi pour les rôles suivants :
Ingénieur Machine Learning : Dans ce rôle, un employé construit et gère des plateformes pour des projets d'apprentissage automatique. Ils ne peuvent pas former eux-mêmes les modèles, mais seront fortement impliqués dans le maintien du processus aussi efficace que possible.
Data Scientist : un data scientist est chargé de collecter, d'analyser et d'interpréter des données – cela impliquera plus souvent qu'autrement l'utilisation d'un modèle d'apprentissage automatique.
Ingénieur logiciel : Cet employé est responsable de l'ensemble du processus de développement logiciel. Recherchez des rôles qui ont "AI", "Apprentissage automatique" ou "Apprentissage profond" dans la description.
Si vous êtes intéressé à en savoir plus sur ce que Python et l'apprentissage automatique peuvent faire pour votre carrière technologique, envisagez de consulter la nouvelle école d'IA d'Ironhack et de voir quel cours sera le mieux adapté à vos besoins.
