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Aspirant ingénieur ML ? 8 conseils à connaître

Explore le monde passionnant de l'apprentissage automatique et de l'ingénierie de l'IA avec des conseils d'experts, des outils et l'inspiration de Ultralytics' propre voyage. Rejoins-nous pour façonner l'avenir de la technologie !

Il n'y a jamais eu de période plus excitante pour être ingénieur, et encore moins pour un ingénieur axé sur l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle. À mesure que la technologie devient de plus en plus avancée et que les ordinateurs deviennent plus petits, plus rapides et plus efficaces, les opportunités pour les ingénieurs se développent de façon exponentielle.

L'apprentissage automatique est populaire pour une bonne raison. C'est un domaine qui apporte de nouvelles solutions à des problèmes difficiles, des réponses qui échappent aux humains depuis un certain temps. C'est l'une des disciplines les plus importantes de l'informatique et son importance ne fera que croître avec le temps. S'impliquer dans l'apprentissage automatique dès maintenant signifie que les ingénieurs peuvent façonner l'avenir de l'IA tel que nous le connaissons. La possibilité de faire partie de l'avenir, d'être impliqué dans des cas d'utilisation sympas et de pousser la pointe de la technologie est ce qui rend ce rôle passionnant. Si tu veux participer à l'action de l'apprentissage automatique et de l'IA, nous sommes là pour t'aider !

Débuter avec l'apprentissage automatique

1. L'intérêt est toujours le meilleur professeur

Ayush Chaurasia est ingénieur en apprentissage automatique à Ultralytics. C'est en fait la musique qui a éveillé son intérêt pour l'apprentissage automatique. Lorsqu'il était au lycée, il voulait en particulier construire un système de recommandation intelligent pour son lecteur multimédia parce qu'il était trop ennuyeux d'écouter les mêmes chansons tous les jours.Bien qu'Ayush n'ait jamais terminé le projet, il a continué à explorer le monde de la recherche sur l'apprentissage automatique. Depuis, il travaille sur des solutions de ML intéressantes pour des problèmes du monde réel.

2. Il ne s'agit pas d'être intelligent, il s'agit d'être têtu.

Parfois, les gens peuvent penser qu'il faut être un Einstein pour s'engager dans ce secteur, mais ce n'est en fait pas le cas. En fin de compte, il s'agit de persévérer et de croire que tu vas résoudre tous les problèmes qui se présentent à toi. Le monde de l'intelligence artificielle est extrêmement complexe, mais un bon ingénieur ML ne recule pas devant les défis.

3. Élargis tes horizons, assure-toi de bien connaître les principes de base

La ML reste un domaine très nouveau, avec toutes sortes de documents de recherche et de rapports différents qui paraissent chaque jour. Il est facile de se laisser absorber par le dernier article et d'oublier son objectif initial. Assure-toi de faire ce que tu peux, et pas seulement de courir après les articles !

4. Apprends Python

Avant de pouvoir sauter dans le monde de l'apprentissage automatique, il est crucial de savoir programmer des ordinateurs. Python t'apprendra à penser de façon algorithmique afin que tu puisses réagir rapidement dans un monde dynamique où tout change à la vitesse de la lumière. C'est également l'un des langages les plus populaires pour l'apprentissage automatique, avec de nombreux outils construits dessus, notamment YOLOv5.

5. Comprendre les techniques de ML supervisées

Les techniques d'apprentissage automatique supervisé comprennent la régression, l'association et la classification. La compréhension de celles-ci te permettra de mettre en place une structure appropriée pour tes propres données, d'être capable d'utiliser les outils adéquats en comprenant les principales options disponibles, et de faire des choix éclairés sur les algorithmes et les hyperparamètres appropriés.

6. De bons outils à ta disposition

Des outils tels que Google Colab, Pytorch, et Pycharm sont très utiles et utiles, Google Colab est GPU Gratuit, PyTorch est un cadre d'apprentissage profond populaire et PyCharm est un IDE qui fournit un support d'outils riche au sein de l'interface. Grâce à ces outils, tu pourras améliorer ta productivité et développer tes compétences en matière de pensée dialectique.

7. Commence les projets de construction le plus tôt possible

Plus tu commences tôt à construire tes propres projets, plus tes chances de réussite sont élevées. Sois prêt à faire des erreurs, à échouer et à te relever. Apprendre de ses propres erreurs est le moyen le plus rapide de grandir. C'est le chemin le plus difficile, mais le plus gratifiant.

8. Prêt à relever les défis et à s'enthousiasmer

L'apprentissage automatique est un secteur qui évolue rapidement, où les idées qui sont apparues il y a deux ans sont maintenant en production. Tu te sentiras toujours enthousiaste, surtout lorsque tes solutions sont utiles et que tu sais que tu apportes des contributions au monde.Cependant, il y aura des défis à relever. Le manque de ressources et de temps, une grande puissance de traitement et les améliorations matérielles nécessaires ne sont que quelques exemples. Tu dois te rappeler qu'il faut toujours être patient et accepter les hauts et les bas.

Inspiration de Glenn

Il y a quelques années, notre fondateur, Glenn Jocher, s'est lancé dans l'IA et la ML en tant qu'outsider issu d'une formation en physique. En gardant cela à l'esprit, le succès de Glenn ne s'est pas produit du jour au lendemain. Il a fallu de la patience et de la détermination. YOLOv5 est parti d'une idée modeste. En travaillant dur, nous avons constitué une équipe. Tout ce que nous proposons est open-source, car notre objectif est de rendre l'IA facile et accessible à tous.

"Si tu veux entrer dans le monde de l'apprentissage automatique, j'espère que tu garderas toujours ton cœur, que tu seras humble, patient et déterminé dans la poursuite de tes rêves !"
Fondateur et PDG de Ultralytics, Glenn Jocher

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