Apprentissage automatique: comment apprendre à programmer dans ce domaine?

L’apprentissage automatique est l’une des sous branches de l’intelligence artificielle. De manière générale, son but est d’apprendre la structure des données et d’en permettre l’intégration dans différents modèles. Bien que le machine learning soit l’un des domaines de l’informatique, il s’écarte des approches informatiques classiques. En ce qui concerne cette matière, les algorithmes constituent des groupes d’instructions programmés de manière explicite dont se servent les ordinateurs. Cela peut être dans le but de calculer ou trouver des solutions aux problèmes comme battre une roue de roulette (ou vous pouvez simplement aller à Roulettegeeks et obtenir quelques astuces pour vous amuser).

Comment apprendre à programmer dans ce domaine ?

Les approches

Puisqu’il s’agit d’un domaine informatique, l’apprentissage automatique est en étroite relation avec les statistiques mathématiques. Apprendre à en faire la programmation requiert donc une connaissance approfondie des statistiques. Cela est d’une grande utilité pour comprendre et exploiter tous les algorithmes liés à l’apprentissage automatique. Pour les personnes qui n’ont pas étudié les statistiques, il est utile de définir les notions de corrélation et de régression. Il s’agit là de techniques très utilisées pour étudier la relation qui existe entre les différentes variables quantitatives.

La corrélation désigne une mesure d’association entre deux variables, non désignées comme dépendantes ou indépendantes. Le niveau basique de la régression permet d’examiner les liens entre la variable indépendante et celle dépendante. Par ailleurs, les approches de l’apprentissage automatique ne cessent d’évoluer. Certaines sont plus populaires que d’autres et la nouveauté est une donnée assez courante dans le domaine.

Langages de programmation

Il existe de nombreux langages de programmation qui sont adaptés à l’apprentissage automatique. En se basant sur les différentes offres d’emploi liées à ce secteur, il est possible de conclure que Python  est le langage de programmation le plus utilisé. Viennent ensuite Java, R et C++

Python est aussi populaire sans doute à cause du développement notable des frameworks d’apprentissage. Ce sont notamment TensorFlow, PyTorch et Keras. Puisque ce langage est doté d’une syntaxe claire et qui peut être utilisée comme langage de script, Python est très puissant pour prétraiter des données et traiter directement des données. Quant à Java, c’est un langage assez courant dans la programmation d’entreprise. Les développeurs d’applications bureautiques l’adorent. Ce n’est certes pas la première option que choisissent ceux qui veulent en savoir plus sur l’apprentissage automatique. Mais pour ceux qui ont déjà une formation en développement Java, il est plus facile de l’appliquer à l’apprentissage automatique.

C++ : au service de l’apprentissage automatique

En ce qui concerne C++, ce langage est très souvent utilisé pour l’apprentissage automatique de même que l’IA dans les applications ludiques et la robotique. Les personnes qui développent des matériels informatiques embarqués et autres ingénieurs en électronique sont plus portés sur l’utilisation du C++ ou C dans le machine learning.

Le champ des possibilités reste ouvert

Pour les personnes qui veulent aller plus loin dans l’apprentissage de la programmation du machine learning, il existe de nombreux cours en ligne. Ils permettent d’avoir les bases, mais aussi d’approfondir les connaissances. Quelques recherches suffisent à trouver ces ressources et commencer à les utiliser pour comprendre le fonctionnement de la programmation de l’apprentissage automatique.