L’apprentissage automatique est essentiel pour les entreprises d’aujourd’hui. Nous partagerons avec vous quelques conseils utiles sur la manière de trouver le bon expert

Le code contre la machine

L’apprentissage machine (LM) gagne du terrain encore plus rapidement aujourd’hui. Comme l’a montré le cours de Stanford sur l’apprentissage automatique, des centaines de milliers de personnes s’y intéressent

Par conséquent, si vous souhaitez embaucher des développeurs spécialisés dans l’apprentissage automatique, vous devez comprendre quelles sont les compétences et les connaissances qu’ils doivent posséder

Nous avons préparé un guide rapide qui explique ce qu’un développeur ML ou un data scientist doit être capable de faire

1.Compétences solides

Mathématiques appliquées

Tout commence par les mathématiques. Pour un expert en apprentissage automatique, il s’agit d’une base. Elles sont responsables de

  • Les opérations matricielles.
  • Approximation des niveaux de confiance.
  • Manipuler des structures de données complexes.
  • Comprendre l’orthonormalisation, les valeurs propres, les espaces vectoriels et les scalaires.

En outre, le ML repose fortement sur des procédures de modélisation statistique. Sans elles, il est impossible de créer des algorithmes

Vérifiez donc si le candidat maîtrise l’algèbre linéaire, le calcul à plusieurs variables, les probabilités, les distributions, les statistiques, etc. Des connaissances en physique sont également un atout

Algorithmes

L’analyse, la collecte, le stockage ou la distribution des données sont impossibles sans algorithmes. Les algorithmes d’apprentissage automatique sont la principale “force motrice” de l’ensemble

Dans la plupart des cas, nous avons affaire aux trois principaux types d’algorithmes

  • Supervisé

Une machine apprend en étudiant des exemples. Ce type d’algorithme lui permet de comprendre comment obtenir certains résultats d’entrée/sortie en utilisant l’algorithme. Ce type d’algorithme comprend la classification, la régression et la prévision comme éléments clés de l’apprentissage

  • Non supervisé

Ce type d’apprentissage est dédié à l’apprentissage et à la compréhension des modèles. Dans ce scénario, la machine travaille “seule”, en détectant les corrélations et les relations. Ces informations proviennent des ensembles de données proposés. Ce type d’algorithme comprend le regroupement et la réduction des dimensions

  • Algorithmes de renforcement

Ce type d’algorithme est basé sur des processus d’apprentissage régimentés. Essentiellement, la machine examine un ensemble de paramètres, de valeurs et d’actions. Au final, elle apprend suffisamment pour trouver les meilleurs résultats et solutions

Parmi les algorithmes les plus répandus, citons le K Means Clustering, la régression linéaire, les réseaux neuronaux artificiels, les forêts aléatoires, les plus proches voisins et d’autres encore

Par conséquent, si vous envisagez d’embaucher un développeur d’IA, vérifiez absolument ce que son CV a à dire sur les algorithmes

Informatique

Une autre exigence essentielle. L’informatique et ses concepts clés – complexité espace/temps ou structures de données – jouent un rôle important dans la science des données

Par exemple, cela permet de travailler avec les modèles sous-jacents qui font la dentelle des données. Et si vous examinez les structures de données, vous vous rendrez compte que les concepts tels que la file d’attente, l’arbre ou la pile sont impératifs pour organiser de grandes quantités d’informations

Un autre aspect essentiel du développement de la ML et de l’IA est le calcul parallèle. Le fait est qu’aujourd’hui, les données se développent très rapidement

L’informatique parallèle peut donc résoudre de nombreux problèmes : réduction des erreurs, création de bases de données évolutives, mise en cache intelligente des données, mise à jour en temps réel, etc. Les meilleurs spécialistes de l’apprentissage automatique doivent exceller en informatique

Modélisation des données

La modélisation des données est une autre compétence à laquelle il faut s’attendre. Lorsque vous avez besoin d’embaucher des développeurs en IA et ML ! Elle est chargée de trouver et d’extraire des modèles qui ne sont pas toujours visibles pour un être humain. Même s’il a été formé

La modélisation, associée à l’évaluation, permet d’y parvenir. Votre candidat doit être capable de choisir un algorithme de classification adapté à un ensemble spécifique de données. Et aux variables catégorielles

PLs

Les langages de programmation sont essentiels pour le ML. En les connaissant, un développeur peut s’attaquer à des problèmes commerciaux réels : résoudre des problèmes logistiques, faire un pronostic, détecter des tendances, etc

En règle générale, on attend d’un développeur spécialisé dans l’apprentissage automatique qu’il connaisse

  • Programmation R. Un langage open-source populaire qui est aussi un excellent outil d’analyse. Tout cela grâce à sa nature graphique.
  • JavaScript. JS n’est pas réservé aux développeurs d’applications. Il est également utilisé pour créer des bibliothèques de ML qui aident à prévenir les fraudes et les cyberattaques.
  • Julia. Il s’agit d’un langage dynamique souvent utilisé pour créer des applications de ML. Le domaine du ML bénéficie de ses nombreux avantages : compilateur, précision numérique, exécution parallèle distribuée, etc.
  • Scala. Il offre un système de types statique. Il est donc compatible avec les frameworks Java. De plus, son USP est idéal pour créer des applications de big data qui contiennent une quantité monstrueuse de données.
  • Lisp. Il possède des fonctionnalités utiles qui facilitent le prototypage et la création de nouveaux objets. Il dispose même d’un ramasse-miettes pour le code inutilisable.

Les autres langages recommandés sont TypeScript, Golang, Python, Shell et d’autres

Si un développeur d’IA à embaucher mentionne certains de ces langages dans son CV, c’est un bon signe

Traitement du langage naturel

Le traitement du langage naturel ou NLP est crucial. En termes simples, il s’agit d’apprendre à l’ordinateur à comprendre le langage humain. Avec toutes ses maladresses, ses dialectes, ses fautes d’orthographe, ses accents, ses jargons, etc

Il est nécessaire d’améliorer la communication entre l’homme et l’ordinateur. Cela peut se faire avec l’aide de bibliothèques spéciales – elles contiennent des règles de syntaxe que l’ordinateur doit comprendre

Parmi les meilleures bibliothèques, on peut citer Gensim, Natural Language Toolkit, TextBlob, PyNLP, etc. Il s’agit d’un outil indispensable pour un ingénieur en IA

Réseaux neuronaux

L’apprentissage automatique ne peut fonctionner sans les calculs séquentiels et parallèles et d’autres composants essentiels. En substance, ils fournissent une analyse des données qui aide la machine à apprendre et à devenir intelligente en temps réel

Un réseau neuronal est la solution. Voici une liste de ceux qui peuvent être utilisés en ML : mémoire à long terme (LSTM), réseau neuronal convolutif (CNN), réseau neuronal feed forward (FFNN), réseau génératif adversarial (GAN), et bien d’autres encore

Le demandeur d’emploi n’a pas besoin de les connaître tous. Il suffit qu’il comprenne les concepts de base. Il doit également expliquer quelles tâches et comment il va les résoudre à l’aide d’un réseau neuronal

Vision par ordinateur

Chaque fois qu’un ordinateur voit un objet du monde réel et l’identifie, il s’agit de vision par ordinateur. Qu’il s’agisse d’un robot militaire ou de l’appareil photo de votre téléphone

La vision par ordinateur gagne en popularité. Surtout avec l’avènement de l’internet des objets (IoT)

Vous souhaiterez peut-être l’intégrer dans diverses solutions logicielles, qu’il s’agisse d’une application touristique capable de détecter le style d’architecture d’un manoir baroque ou d’un programme qui servira d'”yeux” à un robot domestique

Quoi qu’il en soit, il est essentiel de savoir comment fonctionne la vision par ordinateur

  1. Compétences non techniques

Communication

Comme d’habitude, aucun produit digne de ce nom ne peut être réalisé sans ces compétences. Alors que le génie logiciel est la viande et les pommes de terre, la communication est la sauce

Vous avez besoin d’un ML dev qui est prêt à écouter les conseils. Qui n’a pas peur d’exprimer son opinion et de proposer des solutions

Qui se sent à l’aise lorsqu’il s’agit de fournir et de recueillir un retour d’information. Et qui sait également comment transmettre son idée par le biais de la narration

En outre, une bonne communication est comme l’oxygène d’une atmosphère de travail saine. Grâce à elle, votre équipe peut obtenir des résultats impressionnants

Créativité

Un ingénieur ML doit être créatif. Tout d’abord, le domaine exige une pensée peu orthodoxe et des solutions audacieuses

Deuxièmement, un tel ingénieur peut “injecter” une partie de sa créativité dans la manière dont la machine apprendra. Cela permet d’obtenir des résultats étonnants

Que faut-il savoird’autre ?

Que faut-il encore savoir lorsque l’on recrute des développeurs en intelligence artificielle ? Nous avons préparé quelques questions d’entretien !

1.Qu’est-ce que la décision ? Et qu’est-ce que le rappel ?

2.Pourquoi l’apprentissage profond est-il différent de l’intelligence artificielle ?

3.Nommez les différents types d’apprentissage automatique

4.En quoi la vraisemblance diffère-t-elle de la probabilité ?

5.Décrire la construction d’un pipeline de données étape par étape

6.Quelle est la signification du théorème de Bayes en ML ?

7.Pourquoi les régularisations L1 et L2 sont-elles différentes ?

8.Préciser le compromis entre le biais et la variance

9.Quand utiliseriez-vous un modèle de régression logistique ?

10.Dans quel scénario utiliseriez-vous la validation croisée ?

La machine à tuer

L’apprentissage automatique n’est plus un terme vague et geek. C’est une nouvelle réalité dans le monde des affaires, de la science et même de la vie publique

Il permet d’extraire des connaissances et des idées précieuses à partir de millions de Go de données

Elle peut même fonctionner comme une machine à remonter le temps, en prédisant l’avenir dans une certaine mesure. Elle aide les entreprises, les chercheurs et les administrateurs à prévoir les défis à venir

Avec notre aide, vous pouvez engager un ingénieur en apprentissage automatique avec des années d’expérience. Local ou étranger, freelance ou à temps plein – c’est vous qui fixez les règles !