Comment les professionnels de la R&D peuvent-ils acquérir des compétences en machine learning ?

1 Évaluez vos objectifs et vos antécédents

Avant de vous lancer dans le ML, vous devez avoir une idée claire de la raison pour laquelle vous voulez l’apprendre et de ce que vous voulez en faire. Souhaitez-vous appliquer l’apprentissage automatique à vos projets de R&D existants ou souhaitez-vous explorer de nouvelles opportunités et de nouveaux défis dans les domaines liés à l’apprentissage automatique ? Avez-vous une solide formation en mathématiques, en statistiques et en programmation, ou avez-vous d’abord besoin de rafraîchir vos connaissances sur ces principes fondamentaux ? En fonction de vos objectifs et de vos antécédents, vous devrez peut-être choisir différents parcours d’apprentissage et ressources qui répondent à vos besoins et à vos préférences.

2 Choisissez un format et une plateforme d’apprentissage

Il existe de nombreuses façons d’apprendre le ML, telles que des cours en ligne, des livres, des podcasts, des blogs, des vidéos, des webinaires, des ateliers, des bootcamps, etc. Chaque format a ses propres avantages et inconvénients, tels que la flexibilité, le coût, la qualité, l’interaction et le feedback. Vous devez tenir compte de votre style d’apprentissage, de votre budget, de votre temps et de votre motivation lorsque vous choisissez un format et une plateforme d’apprentissage. Par exemple, si vous préférez l’auto-apprentissage et abordable, vous pouvez opter pour des cours ou des livres en ligne. Si vous préférez un apprentissage structuré et interactif, vous pouvez opter pour des bootcamps ou des ateliers.

3 Apprenez les bases et les outils

Quels que soient le format et la plateforme d’apprentissage que vous choisissez, vous devez d’abord apprendre les bases et les outils de l’apprentissage automatique. Les bases comprennent les concepts, les principes, les méthodes, les algorithmes et les applications de l’apprentissage automatique, tels que l’apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement, la régression, la classification, le clustering, les réseaux neuronaux, l’apprentissage profond, le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur, etc. Les outils comprennent les langages de programmation, les frameworks, les bibliothèques et les plateformes qui vous permettent d’implémenter et de déployer des solutions ML, telles que Python, R, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Keras, Jupyter Notebook, Google Colab, AWS, Azure, etc.

4 Pratiquez et expérimentez

L’apprentissage de l’apprentissage automatique n’est pas seulement une question de théorie et de concepts, mais aussi de pratique et d’expérimentation. Vous devez appliquer ce que vous apprenez à des problèmes et à des ensembles de données du monde réel, et tester vos hypothèses et vos hypothèses. Vous pouvez trouver de nombreuses plateformes et ressources en ligne qui fournissent des projets et des ensembles de données ML pour différents niveaux et domaines, tels que Kaggle, UCI Machine Learning Repository, Google Dataset Search, etc. Vous pouvez également utiliser vos propres données et problèmes de R&D pour vous entraîner et expérimenter l’apprentissage automatique. Plus vous pratiquerez et expérimenterez, plus vous apprendrez et améliorerez vos compétences en ML.

5 Solliciter des commentaires et des conseils

L’apprentissage du ML peut parfois être difficile et frustrant, en particulier lorsque vous rencontrez des erreurs, des bogues ou des difficultés. Vous devez demander des commentaires et des conseils à d’autres personnes qui ont plus d’expérience et de connaissances en ML, telles que des mentors, des instructeurs, des pairs ou des communautés en ligne. Vous pouvez poser des questions, partager votre travail, obtenir des commentaires et apprendre des points de vue et des solutions des autres. Vous pouvez trouver de nombreuses plateformes et forums en ligne où vous pouvez interagir avec d’autres apprenants et experts en ML, tels que Stack Overflow, Reddit, Quora, Medium, etc.