Apprentissage automatique emplois

Trouver des emplois en apprentissage automatique

Dans cet article, nous vous dirons ce qu'est un emploi en apprentissage automatique et à quoi servent les ingénieurs en intelligence artificielle et en apprentissage automatique.

Comment fonctionne l'apprentissage automatique?

Lorsque nous prenons rendez-vous avec un médecin via un chatbot ou que nous demandons à Alice de jouer du rock, nous pensons rarement à la manière dont cela se produit : les actions semblent très simples. En réalité, derrière chacune d'elles se cache un processus complexe qui inclut des éléments d'apprentissage automatique.

L'apprentissage automatique est une classe de méthodes dans lesquelles une machine, un algorithme, est formée à penser et à agir comme un humain en se basant sur l'expérience ou les données. Lire, écrire, dessiner, distinguer le rap du rock, et les pommes de terre des carottes.

L'apprentissage automatique n'est pas la même chose que la programmation. Le programmeur crée un algorithme pour la machine : il prescrit une séquence claire d'actions qui mènera au résultat souhaité.

L'ingénieur en apprentissage automatique qui forme le modèle n'écrit pas un programme pour la machine. Il transmet les données et essaie d'expliquer ce qu'il veut obtenir en résultat. L'algorithme n'a pas de réponse donnée pour arriver, il sait seulement comment construire un modèle qui répond à la question posée. L'objectif de l'apprentissage automatique est d'enseigner au modèle à trouver une solution lui-même.

Où l'apprentissage automatique est-il utilisé?

Presque partout dans le monde, dans les emplois contractuels et dans les emplois à distance. La capacité de l'intelligence artificielle à se souvenir des informations, à trouver, à analyser et à prédire les données est utilisée dans le marketing, la finance, la médecine, la démographie et la sécurité.

Voici quelques exemples de la manière dont les modèles d'apprentissage automatique sont utilisés :

• Banques. Les programmes de scoring bancaire résolvent le problème du traitement d'un grand nombre de questionnaires de crédit. Les spécialistes créent un modèle qui calcule automatiquement une notation de crédit, évalue la solvabilité du client et détermine s'il faut approuver ou refuser un prêt.
• Marketing. Lorsqu'Alice suggère une playlist personnalisée, il s'agit d'une application classique de l'apprentissage automatique dans une tâche de recommandation. Un autre exemple est celui des magasins sans caisses ni vendeurs, dans lesquels, grâce à l'apprentissage automatique, les algorithmes apprennent à associer un client à son panier virtuel et à suivre le mouvement des marchandises sur les étagères.
• Médecine. L'un des exemples les plus marquants est la découverte fondamentale faite par l'algorithme AlphaFold en 2020. Il a modélisé le processus de pliage des protéines, résolvant l'un des problèmes biochimiques les plus difficiles du siècle. Grâce au modèle, les scientifiques ont pu prévenir le développement d'infections, de maladies cognitives et neurodégénératives, comme la maladie de Parkinson, la maladie d'Alzheimer, et d'autres.
• Agriculture. Avec l'aide de l'apprentissage automatique, des modèles ont été créés qui peuvent analyser la composition du sol, calculer la quantité nécessaire d'engrais, prédire le rendement des cultures, et même prédire la production de lait des vaches.

L'intelligence artificielle elle-même n'est pas capable d'évaluer ou de prédire quoi que ce soit. Pour que le modèle comprenne qu'un client de cinéma en ligne aime les thrillers, ou calcule la quantité d'engrais par hectare de sol, il doit être formé à travailler avec des données.

Comment travaille un spécialiste de l'apprentissage automatique?

La formation du modèle est divisée en cinq étapes.

Collecte de données

À ce stade, vous devez recueillir les informations qui seront utilisées pour former le meilleur modèle.

Marquage des données

Si la formation d'un modèle implique de travailler avec des données étiquetées, vous devez effectuer un travail préparatoire - mettre en évidence les domaines ou critères qui sont nécessaires pour former la machine ou donner la bonne réponse pour chaque cas.

Analyse exploratoire

L'étape de vérification, dans laquelle un ingénieur ML vérifie comment les données sont distribuées, comment divers signes dépendent les uns des autres, et s'il y a des erreurs ou des cas atypiques en eux.

Formation du modèle

À ce stade, l'ingénieur de l'IA ML sélectionne les algorithmes appropriés pour résoudre le problème et forme plusieurs modèles prometteurs.

Test et évaluation

Les résultats de l'IA doivent être évalués et il faut comprendre quoi faire ensuite : recueillir les données manquantes et continuer la formation, remplacer les paramètres du modèle ou revoir l'algorithme.

Conclusion

Comme dans toutes les professions, dans les meilleures entreprises d'apprentissage automatique, il existe également des situations non standard qui ne correspondent pas à ce schéma de travail. Par exemple, lorsqu'il n'y a pas d'algorithme approprié pour une tâche donnée et qu'il faut en concevoir un nouveau. Ou créer une nouvelle architecture de réseau neuronal, la former et évaluer le résultat. L'apprentissage automatique est un domaine en constante évolution. La puissance de calcul augmente, de nouvelles tâches émergent nécessitant une approche atypique. Cela signifie qu'un spécialiste de l'apprentissage automatique a toujours de la place pour la créativité et le développement professionnel!