Tu veux devenir ingénieur ML ? 8 conseils à connaître
Explore l’univers passionnant du machine learning et de l’ingénierie AI grâce aux conseils d’experts, aux outils et à l’inspiration tirés du propre parcours d’Ultralytics. Rejoins-nous pour façonner l’avenir de la tech !
Il n'y a jamais eu de période plus passionnante pour être ingénieur, et encore moins pour se spécialiser dans le machine learning et l'intelligence artificielle. À mesure que la technologie devient plus avancée et que les ordinateurs deviennent plus petits, plus rapides et plus efficaces, les opportunités pour les ingénieurs se multiplient de façon exponentielle.
Le machine learning est populaire pour une bonne raison. C'est un domaine qui apporte de nouvelles solutions à des problèmes difficiles, avec des réponses qui ont échappé aux humains pendant un certain temps. C'est l'une des disciplines les plus importantes de l'informatique, et son importance ne fera que croître au fil du temps. S'impliquer dès maintenant dans le machine learning permet aux ingénieurs de façonner l'avenir de l'AI tel que nous le connaissons. La possibilité de contribuer à l'avenir, de participer à des cas d'usage passionnants et de repousser les limites de la technologie rend ce rôle particulièrement motivant. Si tu veux participer à l'action dans le domaine du machine learning et de l'AI, nous sommes là pour t'aider !
Se lancer dans le machine learning#
1. L'intérêt est toujours le meilleur professeur#
Ayush Chaurasia est ingénieur en machine learning chez Ultralytics. La musique a en fait été le principal déclencheur de son intérêt pour le ML. Au lycée, il voulait précisément créer un système de recommandation intelligent pour son lecteur multimédia, car il trouvait ennuyeux d'écouter les mêmes chansons tous les jours. Même si Ayush n'a jamais terminé ce projet, il a continué à explorer le monde de la recherche en ML. Depuis, il travaille sur des solutions ML intéressantes pour résoudre des problèmes du monde réel.
2. Il ne s'agit pas d'être intelligent, mais d'être persévérant#
Parfois, on peut penser qu'il faut être un Einstein pour se lancer dans ce secteur, mais ce n'est pas le cas. Au bout du compte, tout repose sur la persévérance et la conviction que tu vas résoudre chaque problème qui se présente 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 et maîtrise les bases#
Le ML reste un domaine très récent, avec toutes sortes d'articles de recherche et de rapports qui paraissent chaque jour. Il est facile de se laisser happer par le dernier article en date et d'oublier ton objectif initial. Assure-toi de faire ce que tu peux, au lieu de simplement courir après les articles !
4. Apprends Python#
Avant de te lancer dans le monde du machine learning, il est essentiel de savoir programmer des ordinateurs. Python t'apprendra à raisonner de manière algorithmique afin de 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 le machine learning, et de nombreux outils sont construits dessus, notamment YOLOv5.
5. Comprends les techniques de ML supervisé#
Les techniques de machine learning supervisé comprennent la régression, l'association et la classification. Les comprendre te permettra de mettre en place une structure adaptée à tes propres données, d'utiliser les outils appropriés en comprenant les principales options disponibles et de faire des choix éclairés concernant les algorithmes et les hyperparamètres adaptés.
6. De bons outils à ta disposition#
Des outils tels que Google Colab, PyTorch et PyCharm sont très utiles et pratiques. Google Colab offre un accès gratuit au GPU, PyTorch est un framework populaire de deep learning et PyCharm est un IDE qui fournit une riche prise en charge des outils dans son interface. Grâce à ces outils, tu pourras améliorer ta productivité et développer tes capacités de raisonnement dialectique.
7. Commence à créer des projets dès que possible#
Plus tu commenceras tôt à créer tes propres projets, plus tes chances de réussite seront élevées. Prépare-toi à faire des erreurs, à échouer et à te relever. Apprendre de tes propres erreurs est le moyen le plus rapide de progresser. C'est le chemin le plus difficile, mais aussi le plus gratifiant.
8. Sois prêt à vivre enthousiasmes et défis#
Le Machine Learning est un secteur en évolution rapide, où des idées apparues il y a deux ans sont désormais utilisées en production. Tu seras toujours enthousiaste, en particulier lorsque tes solutions seront utiles et que tu sauras que tu contribues au monde. Cependant, il y aura des défis. Le manque de ressources et de temps, les besoins importants en puissance de calcul et les améliorations matérielles nécessaires n'en sont que quelques exemples. N'oublie jamais de faire preuve de patience et d'accepter les hauts comme les bas.
L'inspiration de Glenn#
Il y a quelques années à peine, notre fondateur, Glenn Jocher, s'est lancé dans l'AI et le ML en outsider, avec 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 a commencé comme une idée toute simple. En travaillant dur, nous avons construit une équipe. Tout ce que nous proposons est open source, car nous voulons rendre l'AI simple et accessible à tous.
“Si tu veux entrer dans le monde du machine learning, j'espère que tu garderas toujours ton cœur, que tu resteras humble, patient et déterminé dans la poursuite de tes rêves !” Fondateur et PDG d'Ultralytics, Glenn Jocher
