5 étapes pour commencer à apprendre le machine learning

À quoi sert le Machine Learning ?

Le machine learning permet d'automatiser l'analyse et le traitement de grandes quantités de données pour en extraire des informations précieuses. Il est utilisé pour personnaliser les recommandations en ligne, améliorer les processus de décision dans les entreprises, détecter des fraudes, et bien plus encore. En simplifiant des tâches complexes, le machine learning joue un rôle clé dans la transformation numérique et ouvre la voie à des innovations dans de nombreux secteurs.

De plus, le machine learning est la base de nombreuses applications d'intelligence artificielle. Il permet de créer des modèles prédictifs, d'améliorer l'expérience utilisateur et de développer des solutions automatisées qui s'adaptent en temps réel aux données. Que vous soyez dans la finance, la santé, le marketing ou la logistique, apprendre le machine learning vous offre des outils indispensables pour relever les défis de demain.

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Étape 1 : Choisissez le langage de programmation adapté pour commencer le Machine Learning

Pour apprendre le machine learning, il est essentiel de commencer par maîtriser un langage de programmation informatique reconnu dans ce domaine.

• Python est le choix privilégié pour les débutants grâce à sa syntaxe simple et son écosystème riche (bibliothèques comme NumPy, Pandas, Scikit-learn).
• Pour ceux qui souhaitent explorer le deep learning, Python offre également des frameworks puissants tels que TensorFlow et PyTorch.
• Bien que R soit également utilisé en data science, nous vous recommandons de débuter avec Python pour sa polyvalence et sa popularité.

👉 Conseil : Installez un environnement de développement convivial, comme Jupyter Notebook ou Google Colab, afin de pratiquer directement et de visualiser vos résultats.

💡 Démarrez votre apprentissage gratuitement : pour commencer à apprendre le machine learning, inscrivez-vous gratuitement sur notre plateforme pédagogique JULIE. Vous y accéderez à plusieurs heures de cours gratuits pour découvrir les langages de codage informatique, notamment Python, et débuter en machine learning dès aujourd'hui.

Étape 2 : Maîtrisez les fondamentaux en statistiques et mathématiques

Le machine learning repose sur des concepts statistiques et mathématiques qui vous permettront de comprendre le fonctionnement des modèles.

• Familiarisez-vous avec les notions de moyenne, médiane, écart-type, et la construction d’intervalles de confiance.
• Pour ceux qui souhaitent aller plus loin, une introduction aux bases d’algèbre linéaire (vecteurs, matrices) peut s’avérer très utile, notamment pour le deep learning.
• Des plateformes comme Khan Academy ou des tutoriels YouTube spécialisés offrent d'excellents cours de machine learning sur ces sujets.

👉 Conseil : Prenez le temps de bien assimiler ces concepts, car ils vous serviront tout au long de votre parcours pour apprendre le machine learning.

Étape 3 : Appliquez le code avec des bibliothèques de machine learning

Une fois les bases acquises, mettez vos connaissances en pratique grâce aux bibliothèques dédiées :

• Utilisez Scikit-learn pour expérimenter avec des modèles de machine learning supervisé et non supervisé (régression, classification, clustering).
• Pour le deep learning, explorez TensorFlow et PyTorch, qui vous permettront de construire des réseaux de neurones et d’optimiser vos modèles.
• Apprenez à manipuler et préparer vos données avec Pandas et NumPy afin de créer un pipeline de traitement complet.

👉 Conseil : Commencez par des projets simples pour vous familiariser avec ces outils et progresser progressivement vers des modèles plus complexes.

Étape 4 : Pratiquez sur des plateformes dédiées au Machine Learning

La pratique est essentielle pour débuter en machine learning et renforcer vos acquis :

• Inscrivez-vous sur des plateformes comme Kaggle ou DrivenData pour participer à des compétitions et travailler sur des jeux de données réels.
• Ces plateformes offrent des bases de données pré-nettoyées et vous permettent de comparer vos solutions avec celles d’autres participants, favorisant ainsi l’apprentissage collaboratif.

👉 Conseil : Mettez régulièrement en pratique ce que vous apprenez afin de consolider vos compétences et de gagner en confiance.

Étape 5 : Rejoignez des communautés d'expert en Machine Learning

Pour apprendre le machine learning efficacement, il est important de ne pas rester isolé :

• Rejoignez des forums, des groupes Slack, Discord ou des communautés sur Reddit (par exemple, r/MachineLearning) pour échanger avec d'autres passionnés.
• Participez à des meetups locaux ou en ligne, et suivez des webinaires et conférences dédiés au machine learning.
• Ces ressources communautaires et de support vous offrent un accompagnement précieux, des conseils pratiques et la possibilité de partager vos projets.

👉 Conseil : Le soutien d'une communauté dynamique vous permettra de surmonter les obstacles et de rester motivé dans votre apprentissage du machine learning.

💡 Rejoignez notre communauté Jedha : rejoignez notre Discord Jedha pour échanger avec nos professeurs, alumni et experts du machine learning. Ils sont là pour répondre à toutes vos questions et vous accompagner tout au long de votre apprentissage.

Comment se former au Machine Learning ?

Si vous envisagez d'apprendre le machine learning, sachez qu'il est crucial de ne pas vous lancer seul dans ce parcours complexe. Vous pouvez opter pour deux grandes approches :

Parcours universitaire : suivre un master en Machine Learning et Data Science dans des écoles d'ingénieurs ou universités vous offre un socle théorique solide. Toutefois, ces formations sont souvent longues et moins orientées vers la pratique quotidienne.

Formations spécialisées et pratiques : pour une reconversion rapide et une mise en application concrète, nos formations chez Jedha sont idéales. Nous proposons plusieurs parcours adaptés à votre niveau, afin de vous permettre d'apprendre le machine learning efficacement et d'acquérir des compétences directement applicables en entreprise :

• Formation Data pour débutant (Essentials) : une formation de 2 semaines pour ceux qui n'ont aucune connaissance technique, conçue pour débuter en machine learning et créer vos premiers algorithmes simples.
• Formation Data Scientist (Fullstack) : un parcours complet de 3 mois, accessible après la formation Essentials ou si vous avez déjà entamé l'apprentissage de Python. Ce cursus vous permettra de construire des modèles de prédiction en machine learning et deep learning, et de les déployer en conditions réelles.
• Formation Data Engineer (Lead) : une formation destinée à devenir Machine Learning Engineer, adaptée même aux débutants absolus. À la fin de ce parcours, vous serez capable d'automatiser et de monitorer vos modèles de machine learning.

Dans un domaine aussi complexe que le machine learning, être accompagné par des experts maximise vos chances de succès. C'est pourquoi nous vous recommandons de suivre une formation spécialisée pour apprendre le machine learning de manière structurée et certifiante.

Questions fréquentes pour apprendre le Machine Learning

Quel est le lien entre Machine Learning et Deep Learning ?

‍Le deep learning est une sous-catégorie du machine learning qui se concentre sur l'utilisation de réseaux de neurones profonds pour traiter des données complexes. Il permet d'obtenir des performances supérieures sur des tâches comme la reconnaissance d'images et la traduction automatique.

Quel langage utiliser pour le machine learning ?

‍Python est le langage le plus populaire pour le machine learning grâce à sa syntaxe simple, son écosystème riche (avec des bibliothèques comme NumPy, Pandas, Scikit-learn) et ses frameworks de deep learning tels que TensorFlow et PyTorch.

Est-il possible d’apprendre le machine learning par moi-même ?

‍Oui, il est possible d’apprendre le machine learning en autodidacte grâce à de nombreuses ressources gratuites en ligne. Toutefois, dans un domaine aussi complexe, être accompagné par des experts peut grandement accélérer votre progression. C'est pourquoi nous proposons chez Jedha un bootcamp en data science de 3 mois pour maîtriser le machine learning, l'appliquer à des projets concrets en entreprise, et obtenir un diplôme Bac+4, vous permettant ainsi de réussir votre reconversion en machine learning.