22 septembre 2022
Explorez le monde passionnant de l'apprentissage automatique et de l'ingénierie de l'IA avec des conseils d'experts, des outils et l'inspiration du propre parcours d'Ultralytics. Rejoignez-nous pour façonner l'avenir de la technologie !
Il n'y a jamais eu de moment plus excitant pour être ingénieur, et encore moins pour ceux qui se concentrent sur l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle. Alors 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 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 avec le temps. S'impliquer dans l'apprentissage automatique maintenant signifie que les ingénieurs peuvent façonner l'avenir de l'IA telle que nous la connaissons. La possibilité de faire partie de l'avenir, de participer à des cas d'utilisation intéressants et de repousser les limites de la technologie est ce qui rend ce rôle passionnant. Si vous voulez participer à l'action de l'apprentissage automatique et de l'IA, nous sommes là pour vous aider !
Ayush Chaurasia est ingénieur en apprentissage automatique chez Ultralytics. La clé qui a suscité son intérêt pour le ML était en fait la musique. Lorsqu'il était au lycée, il voulait spécifiquement créer un système de recommandation intelligent pour son lecteur multimédia, car 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 en ML. Depuis, il travaille sur des solutions ML intéressantes pour des problèmes du monde réel.
Parfois, on pourrait penser qu'il faut être un Einstein pour s'impliquer dans ce secteur, mais ce n'est pas le cas. En fin de compte, tout est une question de persévérance et de conviction que vous allez résoudre tous les problèmes qui se présentent à vous. Le monde de l'intelligence artificielle est extrêmement complexe, mais un bon ingénieur en ML ne recule pas devant les défis.
Le ML reste un domaine très récent, avec toutes sortes d'articles de recherche et de rapports différents qui paraissent chaque jour. Il est facile de se laisser entraîner par le dernier article et d'oublier son objectif initial. Assurez-vous de faire ce que vous pouvez, et pas seulement de courir après les articles !
Avant de vous lancer dans le monde de l'apprentissage automatique, il est essentiel de savoir programmer des ordinateurs. Python vous apprendra à penser de manière algorithmique afin de pouvoir 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, y compris YOLOv5.
Les techniques d'apprentissage automatique supervisé comprennent la régression, l'association et la classification. La compréhension de ces éléments vous permettra de mettre en place une structure appropriée pour vos propres données, d'être en mesure d'utiliser les outils appropriés en comprenant les principales options disponibles et de faire des choix éclairés concernant les algorithmes et les hyperparamètres appropriés.
Des outils tels que Google Colab, Pytorch et Pycharm sont très utiles et avantageux. Google Colab est gratuit pour les GPU, PyTorch est un framework d'apprentissage profond populaire et PyCharm est un IDE qui fournit une riche assistance en matière d'outils au sein de l'interface. Grâce à ces outils, vous serez en mesure d'améliorer votre productivité et de développer vos compétences en matière de pensée dialectique.
Plus tôt vous commencez à construire vos propres projets, plus vos chances de succès sont élevées. Soyez prêt à faire des erreurs, soyez prêt à échouer et relevez-vous. Apprendre de ses propres erreurs est le moyen le plus rapide de grandir. C'est le chemin le plus difficile, mais le plus gratifiant.
L'apprentissage automatique est un secteur en évolution rapide où les idées qui ont émergé il y a deux ans sont maintenant en production. Vous vous sentirez toujours enthousiaste, surtout lorsque vos solutions sont utiles et que vous savez que vous apportez des contributions au monde. Cependant, il y aura des défis. Le manque de ressources et de temps, la grande puissance de traitement et les améliorations matérielles nécessaires ne sont que quelques exemples. Vous devez vous rappeler d'être toujours patient et d'accepter les hauts et les bas.
Il y a quelques années à peine, notre fondateur, Glenn Jocher, a commencé dans l'IA et le ML en tant qu'outsider venant d'un milieu de la 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 humble idée. En travaillant dur, nous avons construit une équipe. Tout ce que nous offrons est open source, car nous visons à rendre l'IA facile et accessible à tous.
“Si vous voulez entrer dans le monde de l'apprentissage automatique, j'espère que vous garderez toujours votre cœur, que vous serez humble, patient et déterminé à poursuivre vos rêves !”
Fondateur et PDG d'Ultralytics, Glenn Jocher
.webp)