Que fait un ingénieur en apprentissage automatique ?

L'apprentissage automatique est devenu l'un des domaines professionnels les plus en vogue ces dernières années. De nombreux titres d'emploi ont vu le jour dans ce domaine. Dans cet article, nous allons explorer le rôle d'un ingénieur en apprentissage automatique. Nous découvrirons le travail qu'il implique, les compétences et les outils qu'il requiert, et nous le différencierons d'autres rôles liés à l'apprentissage automatique/aux données.

1. What Does a Machine Learning Engineer Do?

2. What are the Skills a Machine Learning Engineer Must Have?

3. What Tools Do Machine Learning Engineers Often Use?

4. What is the Difference Between a Machine Learning Engineer and…

a. … a Data Analyst?

b. … a Software Engineer?

c. … a Statistician?

d. … a Data Scientist?

Que fait exactement un ingénieur en apprentissage automatique ?

1. Que fait un ingénieur en apprentissage automatique ?

Un ingénieur en apprentissage automatique est un professionnel responsable de la conception, de l'élaboration et de la maintenance de modèles d'apprentissage automatique. Ces modèles sont créés pour analyser les données, en tirer des enseignements et prendre des décisions intelligentes ou faire des prédictions sur la base de ces données. Les ingénieurs en apprentissage automatique travaillent avec de grands ensembles de données, en utilisant des techniques statistiques et mathématiques pour construire des modèles qui peuvent prédire avec précision des résultats ou classer des données dans des catégories spécifiques.

Le travail d'un ingénieur en apprentissage automatique comprend généralement les étapes suivantes :

1. Comprendre le problème de l'entreprise : la première étape de la construction d'un modèle d'apprentissage automatique consiste à comprendre le problème de l'entreprise à résoudre. Cela implique de travailler avec les parties prenantes pour identifier le problème, collecter des données et déterminer l'approche d'apprentissage automatique appropriée pour résoudre le problème. Bien que l'ensemble des algorithmes d'apprentissage automatique soit indépendant du domaine d'application, certains algorithmes sont plus adaptés à des contextes spécifiques, tels que les modèles de séquence pour le traitement du langage naturel ou la génomique, etc.

2. Prétraitement et nettoyage des données : Les modèles d'apprentissage automatique, en particulier les modèles d'apprentissage profond (Deep Learning) avec de nombreux paramètres à former, nécessitent de grandes quantités de données pour être efficaces. Cependant, ces données sont souvent désordonnées et doivent être nettoyées et prétraitées avant d'être utilisées pour former un modèle. Cela implique des tâches telles que l'imputation des valeurs manquantes, la détection des valeurs aberrantes, la normalisation, etc. Le nettoyage et le traitement des données est probablement la partie la moins excitante de tout projet, mais c'est aussi l'une des plus importantes. Une grande partie du temps passé sur un projet d'apprentissage automatique y est consacrée, et la compréhension du problème commercial mentionné ci-dessus est la clé de sa réussite.

3. Choisir un modèle approprié : Il existe de nombreux types de modèles d'apprentissage automatique, chacun ayant ses propres forces et faiblesses. Un ingénieur en apprentissage automatique doit choisir le modèle le plus approprié au problème posé, en tenant compte de la nature des données et du résultat souhaité. Un bon ingénieur en apprentissage automatique doit connaître un grand nombre d'algorithmes pour être en mesure d'en choisir un.

4. Entraînement du modèle : Une fois le modèle sélectionné, l'étape suivante consiste à l'entraîner à l'aide des données nettoyées et prétraitées. Il s'agit d'utiliser des algorithmes pour ajuster les paramètres du modèle afin qu'il puisse prédire avec précision les résultats ou classer les données. L'un des algorithmes de formation les plus importants est le suivant gradient descent.

5. Évaluation et optimisation du modèle : Une fois le modèle formé, il est important d'évaluer ses performances pour s'assurer qu'il est précis et fiable. Cela peut impliquer de tester le modèle sur un ensemble de données distinct, ou d'utiliser une variété de métriques pour mesurer ses performances. Si les performances du modèle ne sont pas satisfaisantes, l'ingénieur en apprentissage automatique devra peut-être revenir en arrière et optimiser le modèle en ajustant ses paramètres ou en choisissant un modèle différent.

6. Déploiement du modèle : Une fois le modèle formé et optimisé, il est prêt à être déployé dans un environnement de production. Cela peut impliquer l'intégration du modèle dans une application existante ou la création d'une nouvelle application spécifiquement destinée à utiliser le modèle. La plupart des entreprises choisissent d'héberger leurs modèles dans un service en nuage dédié, tel que Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, ou Google Cloud Platform (GCP).

7. Suivi et maintenance du modèle : Même après le déploiement du modèle, le travail d'un ingénieur en apprentissage automatique n'est pas terminé. Il est important de surveiller en permanence le modèle pour s'assurer qu'il fonctionne comme prévu et pour effectuer les mises à jour ou les ajustements nécessaires. Il peut s'agir de réentraîner le modèle sur de nouvelles données ou d'affiner ses paramètres afin d'améliorer ses performances. Un exemple typique de dégradation des performances d'un modèle est causé par data drift, lorsque la distribution des données change au fil du temps et que le modèle n'est pas mis à jour (pensez, par example, à un modèle formé pour détecter les signes de rétinopathie dans un laboratoire dans certaines conditions d'éclairage, mais qui est ensuite déployé dans la nature où il est utilisé dans des conditions d'éclairage naturel).

Outre ces tâches, l'ingénieur en apprentissage automatique peut également être responsable de la recherche et du développement, et collaborer avec des équipes interfonctionnelles. Il doit également se tenir au courant des dernières techniques et technologies d'apprentissage automatique, qui évoluent constamment.

Maintenant que nous savons ce que fait un ingénieur en apprentissage automatique dans son travail, examinons les compétences qu'il doit posséder.

2. Quelles sont les compétences que doit posséder un ingénieur en apprentissage automatique ?

Pour devenir ingénieur en apprentissage automatique, plusieurs compétences sont indispensables :

1. Solides compétences en programmation : Les ingénieurs en apprentissage automatique doivent maîtriser un ou plusieurs langages de programmation, tels que Python. Ils doivent être à l'aise avec les bases de code importantes et être capables d'écrire un code efficace et bien structuré.

2. Manipulation et analyse des données : Les modèles d'apprentissage automatique sont formés sur de grands ensembles de données, il est donc important que les ingénieurs en apprentissage automatique aient de solides compétences en matière de manipulation et d'analyse des données. Il s'agit notamment de travailler avec des outils tels que SQL, Pandas et NumPy pour nettoyer, transformer et analyser les données.

3. Concepts et techniques d'apprentissage automatique : Un ingénieur en apprentissage automatique doit avoir une bonne compréhension des concepts et des techniques d'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage supervisé et non supervisé, les arbres de décision, les réseaux neuronaux, les architectures de transformateurs, etc. Il doit également être familiarisé avec une variété d'algorithmes et être capable de sélectionner celui qui convient le mieux à un problème donné.

4. Statistiques et probabilités : Les modèles d'apprentissage automatique reposent sur des principes statistiques et probabilistes. Il est donc important pour les ingénieurs en apprentissage automatique d'avoir des bases solides dans ces domaines. Il s'agit notamment de comprendre des concepts tels que les tests d'hypothèse, l'inférence bayésienne et les distributions de probabilités.

5. Visualisation des données : La capacité à visualiser et à communiquer efficacement des données est une compétence importante pour les ingénieurs en apprentissage automatique. Il s'agit notamment d'utiliser des outils tels que Matplotlib, Seaborn, et Tableau pour créer des graphiques et des diagrammes clairs et informatifs.

6. Résolution de problèmes et esprit critique : Les ingénieurs en apprentissage automatique sont souvent confrontés à des problèmes complexes qui nécessitent des solutions créatives. Il est important qu'ils soient capables de penser de manière critique et d'aborder les problèmes de manière logique et systématique.

Pour acquérir ces compétences, une personne peut commencer par suivre des cours en ligne ou obtenir un diplôme dans un domaine tel que l'informatique, la science des données ou les statistiques. Il est également important pour les aspirants ingénieurs en apprentissage automatique d'acquérir une expérience pratique en travaillant sur des projets et en participant à des hackathons ou à des défis en ligne. La constitution d'un solide portefeuille de projets et la démonstration de la capacité à appliquer les concepts d'apprentissage automatique à des problèmes réels peuvent être très utiles pour se faire embaucher en tant qu'ingénieur en apprentissage automatique.

Pour apprendre à devenir un bon ingénieur en apprentissage automatique, il est important de savoir quels sont les outils qu'ils utilisent régulièrement, afin de concentrer votre apprentissage sur ceux-ci.

3. Quels outils les ingénieurs en apprentissage automatique utilisent-ils souvent ?

Quels sont les outils importants qu'un ingénieur en apprentissage automatique doit maîtriser pour être efficace dans son travail ?

De nombreux outils sont couramment utilisés par les ingénieurs en apprentissage automatique, et les outils spécifiques qu'il est le plus important de maîtriser dépendent de la nature du travail et des préférences de l'individu. Voici toutefois quelques outils couramment utilisés dans le domaine de l'apprentissage automatique :

1. Langages de programmation : Les ingénieurs en apprentissage automatique doivent généralement maîtriser un ou plusieurs langages de programmation, tels que Python. Ces langages sont utilisés pour écrire le code qui met en œuvre les algorithmes d'apprentissage automatique et construit les modèles, le plus souvent à l'aide de bibliothèques et de cadres dédiés.

2. Bibliothèques et cadres d'apprentissage automatique : Il existe de nombreuses bibliothèques et structures qui facilitent la construction de modèles d'apprentissage automatique, telles que scikit-learn, TensorFlow, PyTorch et JAX. Ces bibliothèques fournissent des algorithmes et des fonctions préconstruits qui peuvent être facilement incorporés dans des projets d'apprentissage automatique.

3. Outils de manipulation et d'analyse des données : Des outils tels que SQL, Pandas et NumPy sont utilisés pour manipuler et analyser de grands ensembles de données. Ces outils facilitent le nettoyage, la transformation et la préparation des données en vue de leur utilisation dans des modèles d'apprentissage automatique.

4. Outils de visualisation des données : Des outils tels que Matplotlib, Seaborn, et Tableau sont utilisés pour créer des graphiques et des diagrammes clairs et informatifs qui aident à visualiser et à comprendre les données.

5. Plates-formes d'informatique en nuage : Les modèles d'apprentissage automatique nécessitent souvent d'importantes ressources informatiques, et les plateformes d'informatique en nuage telles que Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, ou Google Cloud Platform (GCP) permettent d'accéder à des ressources informatiques puissantes à la demande.

6. Outils de collaboration et de gestion de projet : Les ingénieurs en apprentissage automatique travaillent souvent en équipe et peuvent utiliser des outils tels que Jupyter notebook, Google colab, GitHub, et Asana pour collaborer et gérer des projets.

Outre ces outils, il est également important que les ingénieurs en apprentissage automatique soient familiarisés avec une variété d'algorithmes et de techniques d'apprentissage automatique, et qu'ils aient une bonne compréhension des concepts statistiques et mathématiques.

Comme indiqué précédemment, l'ingénieur en apprentissage automatique est un exemple des nombreuses professions issues du domaine relativement nouveau de l'apprentissage automatique. Essayons de comprendre les différences entre les principaux titres de poste.

4. Quelle est la différence entre un ingénieur en apprentissage automatique et...

a. ... un analyste de données ?

Bien que les rôles d'un ingénieur en apprentissage automatique et d'un analyste de données se chevauchent quelque peu, il s'agit de professions distinctes qui impliquent des compétences et des responsabilités différentes.

Un analyste de données est principalement responsable de l'analyse des données et de l'établissement de rapports sur les résultats afin d'éclairer les décisions de l'entreprise. Cela peut impliquer des tâches telles que la collecte et le nettoyage des données, la création de graphiques et de tableaux pour les visualiser et l'exécution d'analyses statistiques. L'analyste de données peut également élaborer des tableaux de bord ou des rapports pour aider les parties prenantes à comprendre et à utiliser les données.

Le travail d'un ingénieur en apprentissage automatique consiste à utiliser des techniques statistiques et mathématiques pour construire des modèles capables de prédire avec précision des résultats ou de classer des données sur la base de modèles dans les données. Il peut également être responsable de la recherche et du développement, collaborer avec des équipes interfonctionnelles et se tenir au courant des dernières techniques et technologies d'apprentissage automatique.

En général, les analystes de données se concentrent davantage sur l'analyse des données et l'élaboration de rapports, tandis que les ingénieurs en apprentissage automatique se concentrent davantage sur l'élaboration et la maintenance de modèles d'apprentissage automatique. Toutefois, les deux rôles se chevauchent quelque peu et certains professionnels peuvent travailler dans les deux domaines.

b. … a Software Engineer?

Un ingénieur en apprentissage automatique et un ingénieur logiciel sont tous deux responsables de la conception, de la construction et de la maintenance de systèmes informatiques, mais ils ont des domaines d'intérêt et d'expertise différents.

L'ingénieur logiciel est chargé de développer des programmes et des systèmes logiciels qui répondent aux besoins d'une organisation ou d'un client. Cela peut impliquer des tâches telles que la conception et la construction d'applications, l'écriture de codes, le test et le débogage de programmes, ainsi que la maintenance et la mise à jour de systèmes existants. Les ingénieurs logiciels peuvent travailler sur une variété de projets, y compris des applications web, des applications mobiles et des logiciels de bureau.

Un ingénieur en apprentissage automatique, en revanche, se concentre sur la construction et la maintenance de modèles d'apprentissage automatique. Les ingénieurs en apprentissage automatique travaillent avec de grands ensembles de données et utilisent des techniques statistiques et mathématiques pour construire des modèles capables de prédire avec précision des résultats ou de classer des données dans des catégories spécifiques.

Si les ingénieurs en logiciel et les ingénieurs en apprentissage automatique sont tous deux responsables du développement et de la maintenance des systèmes informatiques, les ingénieurs en logiciel se concentrent davantage sur le développement de logiciels traditionnels, tandis que les ingénieurs en apprentissage automatique se concentrent sur la construction et la maintenance de modèles d'apprentissage automatique.

c. ... un statisticien ?

Un ingénieur en apprentissage automatique et un statisticien sont tous deux des professionnels qui travaillent avec des données et utilisent des techniques statistiques et mathématiques pour analyser et faire des prédictions basées sur les données. Cependant, ils ont des domaines d'intérêt et d'expertise différents.

Un statisticien est un professionnel qui utilise des méthodes statistiques pour collecter, analyser et interpréter des données. Les statisticiens peuvent travailler dans divers domaines, notamment les affaires, la finance, les soins de santé et le gouvernement. Il peut être chargé de tâches telles que la collecte et l'analyse de données, l'élaboration de modèles statistiques et la formulation de recommandations fondées sur des données.

L'ingénieur en apprentissage automatique, quant à lui, se concentre sur la construction et la maintenance de modèles d'apprentissage automatique. Ces modèles sont conçus pour analyser les données, en tirer des enseignements et prendre des décisions intelligentes ou faire des prédictions sur la base de ces données. Les ingénieurs en apprentissage automatique travaillent avec de grands ensembles de données et utilisent des techniques statistiques et mathématiques pour construire des modèles capables de prédire avec précision des résultats ou de classer des données dans des catégories spécifiques.

Les statisticiens et les ingénieurs en apprentissage automatique travaillent tous deux avec des données et utilisent des techniques statistiques. Les statisticiens se concentrent généralement sur l'analyse statistique traditionnelle et la modélisation, tandis que les ingénieurs en apprentissage automatique se concentrent sur la construction et la maintenance de modèles d'apprentissage automatique.

d. ... un Data Scientist ?

Le data scientist applique des techniques statistiques et d'apprentissage automatique pour analyser et interpréter des données complexes. Il est chargé d'extraire des informations des données, d'élaborer des modèles prédictifs et de communiquer ses conclusions aux parties prenantes.

Les ingénieurs en apprentissage automatique et les scientifiques des données travaillent tous deux avec des données et utilisent des techniques d'apprentissage automatique, mais leurs domaines d'intérêt et de responsabilité sont différents. Les ingénieurs en apprentissage automatique s'occupent principalement de construire et de déployer des modèles d'apprentissage automatique, tandis que les scientifiques des données se concentrent davantage sur l'analyse et l'interprétation des données pour en extraire des informations et construire des modèles prédictifs.