Que dois-je apprendre avant l’apprentissage automatique ?

L’apprentissage automatique (ML) a un impact significatif sur diverses industries. Sa capacité à analyser les données et à prédire les résultats crée de nouvelles opportunités dans des domaines tels que la santé et la finance. Cependant, il est important d’établir des bases solides avant de se lancer dans le machine learning. Cet article décrira les prérequis nécessaires et montrera comment un bootcamp Data Science and AI peut vous aider dans votre parcours vers l'apprentissage automatique.

1. Mathématiques : le cœur de l'apprentissage automatique

Les algorithmes d’apprentissage automatique sont profondément ancrés dans les mathématiques. Pour comprendre et appliquer efficacement ces modèles, il est bon de saisir les concepts mathématiques fondamentaux :

Algèbre linéaire : en particulier, l'apprentissage profond s'appuie sur l'algèbre linéaire dans les modèles d'apprentissage automatique. Comprendre les vecteurs, les matrices et les opérations matricielles peut aider à comprendre comment les algorithmes traitent les données.
Calcul : Comprendre comment les algorithmes s'optimisent nécessitent une solide compréhension du calcul, en particulier du calcul différentiel. Par exemple, la descente de gradient utilise des dérivées pour minimiser l'erreur de prédiction d'un modèle.
Probabilités et statistiques : l'apprentissage automatique s'appuie sur la pensée probabiliste pour générer des prédictions. Pour évaluer l'incertitude des modèles, il est essentiel de comprendre des concepts tels que la probabilité conditionnelle, le théorème de Bayes et diverses distributions.

Bien que ces concepts puissent sembler complexes, ils sont introduits de manière pratique dans les programmes de science des données comme le Bootcamp Data Science and AI de Code Labs Academy, où les apprenants peuvent voir les applications immédiates des mathématiques dans des projets du monde réel.

2. Compétences en programmation : l'épine dorsale de l'apprentissage automatique

La mise en œuvre de modèles d'apprentissage automatique nécessite certaines compétences en programmation. Python pour la science des données est le langage le plus couramment utilisé dans ce domaine en raison de sa nature conviviale et de sa prise en charge étendue de bibliothèques. Une compréhension fondamentale de Python est nécessaire pour apprendre à gérer efficacement de grands ensembles de données. Avec des packages comme NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow et PyTorch, Python s'impose comme le langage préféré pour l'apprentissage automatique.

3. Manipulation des données : préparer vos données pour l'apprentissage automatique

L’apprentissage automatique nécessite des données, et pour garantir son efficacité, il nécessite souvent un nettoyage et une transformation.

Data Wrangling : les données sont rarement en parfait état. Avant de pouvoir l'utiliser dans vos modèles, vous devez corriger les valeurs manquantes, les valeurs aberrantes et les incohérences. Pandas est un outil important pour ce processus.
Visualisation des données : pour identifier les tendances, les modèles et les valeurs aberrantes dans vos données, il est important de les visualiser à l'aide de graphiques et de diagrammes. Des bibliothèques comme Matplotlib et Seaborn facilitent l'exploration de vos données et la sélection de fonctionnalités.

4. Concepts de base de l'apprentissage automatique

Avant d’aborder des modèles plus complexes, il est utile de comprendre quelques concepts de base de l’apprentissage automatique :

Apprentissage supervisé ou non supervisé : Dans l'apprentissage supervisé, nous travaillons avec des données étiquetées, tandis que l'apprentissage non supervisé est basé sur des données non étiquetées. Chaque approche répond à des objectifs différents dans les tâches de classification et de regroupement.
Formation, validation et tests : pour garantir que les modèles fonctionnent efficacement dans des scénarios réels, ils doivent être testés, validés et formés sur des données invisibles. La division de vos données en ensembles de test, de validation et de formation permet de garantir que le modèle se généralise bien et réduit le risque de surajustement.
Surajustement et sous-ajustement : un modèle est considéré comme surajusté s'il fonctionne parfaitement avec les données d'entraînement mais a des difficultés avec les nouvelles données, tandis qu'il est considéré comme sous-ajusté s'il est trop simple. La clé pour construire des modèles efficaces réside dans la recherche du bon équilibre entre biais et variance.

5. Introduction aux principaux algorithmes d'apprentissage automatique

Après avoir maîtrisé les bases, vous pouvez explorer des algorithmes d'apprentissage automatique plus complexes :

Régression linéaire : Cette méthode de prédiction de variables continues est simple, mais essentielle. Il sert de base à des techniques plus avancées et constitue probablement l’un des premiers modèles que vous rencontrerez.
Régression logistique : lors de la résolution de problèmes avec des résultats catégoriques, la régression logistique est essentielle. Il est fréquemment utilisé pour les tâches de classification binaire.
Arbres de décision : les arbres de décision sont faciles à comprendre et à mettre en œuvre car ils divisent les données en fonction des valeurs des caractéristiques. Ils peuvent être appliqués à la fois aux tâches de régression et de classification.
K-Nearest Neighbours (KNN) : KNN est un algorithme simple qui effectue des prédictions basées sur la proximité des points de données dans l'espace des fonctionnalités.

6. Commencez avec un bootcamp

Un programme d'apprentissage structuré comme le bootcamp Data Science and AI sur Code Labs Academy peut vous fournir les conseils et la clarté dont vous avez besoin si vous souhaitez vous plonger dans l'apprentissage automatique mais je ne sais pas par où commencer. Si vous n'êtes pas sûr des coûts et de ce qu'implique exactement le bootcamp, consultez cet article expliquant tout cela en détail.

Pourquoi choisir un bootcamp en ligne ?

Curriculum complet : acquérez des connaissances de base en un seul endroit qui couvrent des sujets tels que l'algèbre, la programmation, la manipulation de données et l'apprentissage automatique.
Apprentissage pratique : participez à des projets pratiques qui reflètent les défis de l'entreprise.
Mentoring : Outre les cours inclus lors d'un bootcamp, vous bénéficierez de conseils personnalisés et du soutien de vos instructeurs expérimentés.
Career Guidance :Obtenez de l'aide pour constituer votre portfolio et vous préparer à une carrière dans la science des données ou l'intelligence artificielle.

Pour commencer votre parcours dans le domaine de l’apprentissage automatique, il est important d’avoir une solide compréhension des mathématiques, de la programmation, du traitement des données et des concepts fondamentaux de l’apprentissage automatique. En maîtrisant ces domaines, vous vous préparez à réussir en tant que praticien de l'apprentissage automatique. Grâce à un apprentissage structuré et à l'expérience pratique des bootcamps en ligne, vous êtes sur la meilleure voie vers une carrière enrichissante dans la science des données ou l'intelligence artificielle.

Transformez les données en avancées grâce aux compétences Machine Learning de Code Labs Academy.