Parmi les métiers de la data science, le Machine Learning Engineer est l'un des plus demandés. C'est un professionnel de l'informatique qui est chargé de la recherche, la conception et la construction de systèmes d'intelligence artificielle pour automatiser les modèles prédictifs. Les étudiants désireux de suivre un tel parcours ont le choix entre différents programmes de formations. Jedha vous donne quelques notions de Machine Learning (ML) et vous explique pourquoi il faut effectuer une formation intelligence artificielle, un secteur d'activité en pleine effervescence qui continuera assurément à s'étendre dans les années à venir.
Qu'est-ce que le Machine Learning ?
Le Machine Learning est une discipline scientifique pouvant être classée comme une branche de l'intelligence artificielle. Ses outils sont conçus pour déceler des patterns récurrents parmi des ensembles de données (des statistiques, des mots, des chiffres, des images, etc.).
Le ML fonctionne avec tous les fichiers d'un système informatique pouvant être conservés sur un support numérique. Elle identifie les patterns pour apprendre et améliorer ses performances dans l'exécution d'une tâche précise. Les systèmes de Machine Learning apprennent donc de façon autonome à réaliser une action ou faire des prédictions à partir de données, tout en évoluant avec le temps. Entrainés, ils pourront ainsi retrouver les patterns dans de nouveaux ensembles.
Pourquoi se former au ML ?
L'utilisation du Big Data fait que des quantités importantes de données sont conservées et s'accumulent de jour en jour. Elles proviennent de plusieurs sources, notamment les nouvelles technologies avec les réseaux sociaux, les objets connectés, l'internet mobile, etc. Le traitement de toutes ces informations est réalisé grâce au ML avec l'utilisation de systèmes de calcul très puissants. En entreprise, il est pratiquement impossible de se passer de cette étape. Viennent également les compétences en déploiement, que vous pouvez acquérir par une formation Machine Learning sur Sagemaker et apprenant à mettre en production votre algorithme sur une application accessible à tous
On peut dire que le Machine Learning est devenu incontournable pour tout projet Data. C'est la raison pour laquelle de plus en plus de personnes s'intéressent à son étude. En faisant une formation dans les métiers de Data Science ou plus précisément celui de Machine Learning Engineer, on est certain d'avoir un emploi bien rémunéré dans une entreprise à la recherche de personnes qualifiées. Les compétences du Data Scientist, du Data Engineer et de bien d'autres professions de la science des données se retrouvent parmi les plus prisées sur le marché du travail.
En France, on peut acquérir les connaissances nécessaires pour faire carrière dans la Data Science en suivant une formation académique classique en mathématiques et informatique de niveau master. Il est également possible d'accéder à des formations spécialisées, en ligne ou présentiel, données par des professionnels du ML.
Mais maintenant que vous avez conscience de l'importance de vous former en ML, par où commencer pour apprendre le machine learning ?
Contenu de notre formation Machine Learning
Jedha propose des formations par niveau qui s'adaptent à tous les passionnés d'informatique souhaitant trouver un emploi comme Machine Learning Engineer. La formation Data Essentials s'adresse aux débutants qui vont pouvoir maitriser les compétences fondamentales du Data Analyst et Data Scientist. Elle inclut un module sur l'utilisation des outils de visualisation pour l'analyse d'une base de données, des cours sur les langages de programmation informatique et l'apprentissage de la construction de modèle en Machine Learning pour l'intelligence artificielle. À la fin, l'étudiant réalisera un projet Data Science en faisant des analyses prédictives sur des données complexes.
Le second niveau de la formation, la formation Data Scientist Fullstack, permet d'être qualifié en tant que « concepteur développeur en science des données) et d'avoir toutes les connaissances nécessaires pour faire carrière dans les métiers de la Data. À l'issue du programme, l'étudiant maitrise les modèles statistiques complexes en ML, mais aussi l'art de l'intelligence artificielle avec le Deep Learning. Il doit réaliser et présenter un projet important tout en étant coaché par un expert sur les bonnes pratiques pour obtenir un contrat. La formation Data Lead comprend enfin des cours de perfectionnement sur la gestion des infrastructures Big Data, les compétences, les méthodes et les outils adoptés par le Machine Learning Engineer ou le Data Engineer.
Enfin, si vous hésitez encore sur la formation qui vous correspond le mieux, nous avons recensé les meilleures formations en machine learning.
Les différents types de ML
Il existe trois principaux types de Machine Learning, enumérés ci-dessous.
L'apprentissage supervisé
L'apprentissage supervisé est la technique de Machine Learning la plus courante. Ici l'étiquetage des données permet de donner des indications à la machine sur les patterns qu'elle doit rechercher. Le système va alors s'entrainer sur un ensemble déjà étiqueté, pouvant même être déjà classifié comme la machine devrait le faire. C'est une des méthodes de Machine Learning qui demande moins de données d'entrainement tout en facilitant le processus, car les résultats du modèle sont comparables aux données étiquetées.
L'apprentissage non supervisé
L'apprentissage non supervisé est effectué à partir de données non étiquetées. La machine va explorer les données pour retrouver lui-même les patterns. Elle peut prendre en compte de grandes quantités de données tout en identifiant les caractéristiques pertinentes pour l'étiquetage, le triage et la classification des données en temps réel sans action de l'homme. On pourra aussi faire usage de l'apprentissage semi-supervisé, une sorte de compromis entre les deux précédents types qui se base sur l'étiquetage de données de moindre envergure pour orienter la classification et l'extraction des caractéristiques sur un ensemble de données plus important et non étiqueté.
L'apprentissage par renforcement
Dans l'apprentissage par renforcement, l'algorithme apprend de ses propres erreurs en essayant de nombreuses approches différentes pour atteindre son objectif. En fonction des performances réalisées, on le récompense pour l'inciter à poursuivre dans une voie ou on le pénalise pour qu'il change d'approche. C'est une technique utilisée dans les jeux pour aider l'intelligence artificielle à surpasser les capacités humaines.
Lien avec les probabilités
Le Machine Learning est une technique de programmation directement liée à la probabilité. Les notions de probabilité statistiques sont utilisées pour donner aux ordinateurs la possibilité d'apprendre par eux même, sans programmation explicite.
L'apprentissage automatique ou Machine Learning permet de développer des modèles prédictifs sur la base de données incertaines. La probabilité étant une mesure de l'incertitude, on peut citer de nombreux exemples où elle constitue le fondement des approches utilisées.
La théorie des probabilités est indispensable à la reconnaissance des formes parce qu'elle intervient dans la prise en compte de l'incertitude, de la taille finie de l'échantillon et dans l'application des principes bayésiens relatifs au Machine Learning. Les probabilités sont également à la base de la conception et de l'entrainement des algorithmes spécifiques, des hyperparamètres des modèles, sans oublier leur ajustement à partir de fonctions de perte probabilistes, etc. Maitriser les différents types de probabilité aide donc les professionnels de la Data à comprendre et à développer certains des concepts les plus importants en Machine Learning.
Les outils Machine Learning
Des langages de programmation aux bibliothèques logicielles, les outils utilisés en Machine Learning varient selon les applications. Les Machine Learning Engineers qui travaillent sur l'analyse des sentiments auront tendance à privilégier les langages Python et R. Tandis que Java sera davantage utilisé dans le domaine de la cybersécurité et la détection des fraudes.
Pour le développement de l'intelligence artificielle dans les jeux vidéo et la robotique, c'est le langage C/C++ qui est priorisé en raison du niveau de contrôle et de l'efficacité nécessaire. Le langage R, adapté aux statistiques et visualisations, sera également pertinent pour un projet de recherche en bio-ingénierie et bio-informatique.
En dehors des langages de programmation, différents frameworks seront également utilisés en Machine Learning en fonction des besoins du Data Scientist comme :
- NumPy pour traiter les tableaux multidimensionnels,
- Matplotlib utilisé pour la visualisation des données,
- Pandas pour les données provenant de séries chronologiques,
- SciPy pour le traitement de données en informatique scientifique et algèbre linéaire,
- Keras pour les réseaux neuronaux comme en deep learning.
Une multitude de frameworks sont disponibles sur le marché, proposés par des géants du web comme Google ou Facebook en open source. Selon leurs objectifs, les professionnels choisiront les outils les plus adaptés.
Les algorithmes Machine Learning
De nombreux procédés ML sont utilisés selon la complexité du problème ou l'action à exécuter. Les algorithmes de Machine Learning de régression permettent la compréhension des relations qui existent entre les données. On parlera de régression linéaire pour la prédiction de la valeur d'une variable dépendante basée sur une autre indépendante. La régression logistique intervient quant à elle lorsque les variables dépendantes sont binaires. Quand ces dernières sont plus complexes à classifier, l'algorithme de régression nommé machine à vecteur de support est utilisé.
L'arbre de décision sert à effectuer des recommandations à partir d'un ensemble de règles basées sur des données classifiées. En ce qui concerne les données non étiquetées, les algorithmes de clustering (comme les K-moyennes et le TwoStep) seront utilisés pour l'identification de groupes présentant des similitudes afin de procéder à leur étiquetage.
On distingue aussi les algorithmes d'association pour découvrir les patterns, les relations entre les données et les règles d'association appelées également les relations “si/alors”. Les réseaux de neurones se présentent enfin sous forme de réseau à plusieurs couches pour ingérer les données, établir des conclusions à partir de ces Data et assigner une probabilité pour chaque conclusion. En Deep Learning, on utilisera un réseau de neurones “profond” composé de nombreuses couches cachées pour affiner les résultats de la précédente couche.
Les applications du Machine Learning
La plupart des progrès réalisés dans le domaine de l'intelligence artificielle sont liés aux applications du Machine Learning. Cette branche de la science des données est à l'origine de plusieurs services modernes comme les systèmes de recommandation sur YouTube, Netflix ou Spotify. C'est aussi le cas pour les moteurs de recherche web comme Google et Baidu, les réseaux sociaux et leurs fils d'actualité ou encore les assistants vocaux tels que Siri et Alexa. Le ML est ainsi utilisé par tous ces sites populaires qui collectent des volumes importants de données personnelles sur leurs utilisateurs. Le genre de films préféré, les clics sur les liens, les réactions sur les publications et bien d'autres informations permettent de nourrir les systèmes de Machine Learning qui seront capables de prédire un programme que l'utilisateur va apprécier.
Le Machine Learning est aussi la technologie derrière les aspirateurs robots capables de faire seuls le ménage et les voitures autonomes en ce qui concerne l'automobile. Dans le domaine de la santé, il est utilisé dans les systèmes d'analyse d'image en radiologie pour aider les médecins à repérer facilement une anomalie. On remarque aussi la création d'assistants virtuels à partir du Machine Learning pour accompagner les patients dans leurs soins. Au fur et à mesure que le Big Data et l'informatique se développent, le Machine Learning sera encore intégré dans de nombreuses applications.
Relation avec le Big Data
Le Big Data est à la base même du développement du Machine Learning puisque c'est grâce aux données que l'intelligence artificielle est capable de comprendre et d'apprendre comment les humains pensent. Les données disponibles influencent directement les performances d'un système ML qui devient plus performant et plus précis au fur et à mesure qu'il reçoit des données.
Avec le développement du Big Data, les données sont aujourd'hui accessibles à tout moment, ce qui permet à l'intelligence artificielle et au Machine Learning d'être déployées dans tous les domaines. Le traitement de gros volumes d'ensembles de données fait que de plus en plus d'entreprises et d'industries implémentent des solutions de Machine Learning pouvant maintenant apprendre sans l'aide d'un humain. Pour exemple, l'algorithme Google DeepMind a appris de façon autonome à jouer à des dizaines de jeux vidéo Atari. Il y a encore quelques années, c'était mission impossible en raison du manque d'ensembles de données, mais aussi la difficulté à analyser les quantités massives d'informations en quelques secondes.
Le ML Automatisé
Le Machine Learning automatisé est une forme d'IA conçue pour générer elle-même des modèles d'apprentissages optimisés par rapport aux usages. Ce concept améliore la stabilité des systèmes, leur fiabilité et leur productivité. On peut désormais obtenir des résultats similaires, voire supérieurs à l'utilisation d'une méthode traditionnelle tout en sollicitant moins de ressources. Avec la réalisation de plusieurs phases de test pour observer des hypothèses de traitement variées, le système peut garder le modèle le plus performant au terme de l'opération.
De façon précise, le ML automatisé permet la gestion de différents aspects de programmation et de développement informatiques. Il s'agit par exemple de la recherche de variables correspondantes au projet cible, la prise en charge de fonctions prédictives et la sélection de l'algorithme le plus efficace. Son principal avantage réside dans le gain de temps du traitement de données et les tests effectués avant la mise en fonction. Même sans connaissances poussées en Data Science, il est possible de se servir de l'auto ML, même si cela doit s'adapter d'abord au contexte. Dans certaines situations, l'intervention humaine sera toujours plus pertinente pour sélectionner l'approche de programmation la plus appropriée.
La technologie de Machine Learning fonctionne avec le Big Data pour offrir des solutions utilisées au quotidien dans différents secteurs d'activité. C'est une discipline qui fait appel à de nombreux outils dont la maitrise passe par la formation. Constituée d'une équipe d'experts, Jedha propose une formation en Machine Learning pour une insertion rapide dans la vie professionnelle.
