Outils que tout ingénieur en IA devrait connaître : un guide pratique

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L’intelligence artificielle (IA) est l’une des technologies les plus en vogue dans l’industrie. Tout comme l’ingénierie des données, l’ingénierie de l’IA a gagné en popularité en raison de la demande croissante de produits basés sur l’IA.

Mais quels outils un ingénieur en IA doit-il maîtriser ? Cette liste d’outils, bien que déjà vaste, continue de s’élargir avec la montée en puissance de l’IA. Il est donc essentiel de rester à jour et de développer des compétences sur ces outils.

Dans cet article, nous explorerons ces outils ensemble. Commençons par comprendre ce qu’est l’ingénierie de l’IA.

Qu’est-ce qu’un ingénieur IA ?

Un ingénieur IA conçoit, maintient et optimise des systèmes ou applications d’IA. Ce rôle nécessite des experts capables de combiner le développement de logiciels avec l’apprentissage automatique pour créer des systèmes intelligents capables de réaliser des tâches similaires à celles des humains.

Ils conçoivent des modèles prédictifs et développent des systèmes autonomes, nécessitant à la fois des connaissances théoriques et des compétences pratiques applicables à des problèmes réels.

Pour accomplir cela, une solide maîtrise de la programmation est indispensable.

Connaissances en programmation

Une connaissance approfondie de la programmation est cruciale pour un ingénieur en IA. Voici quelques langages clés à maîtriser.

Python

Python est doté de bibliothèques puissantes comme TensorFlow et PyTorch, idéales pour l’entraînement de modèles d’IA. Ces bibliothèques bénéficient de communautés actives qui les maintiennent à jour.

Sa capacité à permettre un prototypage rapide et une itération rapide des codes fait de Python un choix privilégié parmi les ingénieurs en IA.

Pour commencer, consultez les Top 30 des questions et réponses d’entretien Python.

R

R est un autre langage important, notamment pour l’analyse statistique et la visualisation de données. Il est largement utilisé dans le milieu académique et la recherche pour ses capacités de traitement des données et ses exigences graphiques lourdes.

Le débat entre R et Python est courant parmi les data scientists. Bien que la science des données soit un domaine distinct, les ingénieurs en IA doivent souvent accomplir des tâches similaires à celles des data scientists.

Pour une comparaison approfondie, consultez cet article sur Python vs R pour la science des données.

Java

Java est utilisé pour créer de grands systèmes et applications. Bien qu’il ne soit pas aussi populaire pour les tâches spécifiques à l’IA, il est crucial pour le déploiement de solutions d’IA sur des systèmes d’entreprise existants. Sa puissance et son évolutivité en font un outil précieux pour un ingénieur en IA.

SQL

SQL est indispensable pour gérer des bases de données. En tant qu’ingénieur en IA, vous travaillerez souvent avec des bases de données relationnelles, ce qui implique de traiter et de nettoyer de grands ensembles de données.

SQL vous aide à extraire, manipuler et analyser rapidement ces données, fournissant des informations structurées et affinées pour vos modèles.

Voici le guide ultime des questions SQL à préparer.

Apprentissage automatique

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L’apprentissage automatique est au cœur de l’ingénierie de l’IA. Avant de plonger dans ce domaine, il est crucial de maîtriser les mathématiques, les statistiques et l’algèbre linéaire.

Mathématiques

Une base solide en mathématiques est essentielle pour comprendre les méthodes d’apprentissage automatique. La théorie des probabilités et le calcul sont particulièrement importants. La théorie des probabilités aide à comprendre des modèles comme les réseaux bayésiens, tandis que le calcul soutient les méthodes d’optimisation.

Consultez cet article pour mettre en pratique vos connaissances en mathématiques avec Python et découvrir les bibliothèques de codage utilisées en mathématiques.

Statistiques

Les statistiques sont cruciales pour interpréter les données et valider les modèles. Les tests d’hypothèses, la régression et la distribution sont des concepts fondamentaux. Les maîtriser vous permet d’évaluer les performances des modèles et de prendre des décisions basées sur les données.

Commencez par apprendre les tests statistiques couramment utilisés en science des données ou les types de base de tests statistiques. Vous pouvez consulter plus d’articles sur les statistiques ici.

Algèbre linéaire

L’algèbre linéaire est le langage de l’apprentissage automatique. Elle est utilisée dans les méthodes impliquant des vecteurs et des matrices, essentiels pour la représentation et les transformations de données.

Comprendre des algorithmes comme l’analyse en composantes principales (PCA) et la décomposition en valeurs singulières (SVD) nécessite une connaissance des concepts clés tels que la multiplication matricielle, les valeurs propres et les vecteurs propres.

Voici la meilleure série de vidéos de 3Blue1Brown pour comprendre l’algèbre linéaire.

Mégadonnées

Les solutions d’IA reposent souvent sur le Big Data, générant des téraoctets de données chaque jour. Les ingénieurs en IA doivent gérer ces données de manière efficace. Voici quelques services Big Data importants.

Hadoop

Hadoop est un framework open source pour le stockage et le traitement de grands ensembles de données dans un système de fichiers distribué. Il peut fonctionner sur des milliers de serveurs, offrant un calcul et un stockage locaux, ce qui le rend idéal pour la formation à grande échelle.

Cette architecture permet une gestion efficace du Big Data, la rendant fiable et évolutive.

Spark

Apache Spark est un système de calcul en cluster rapide et polyvalent pour le Big Data. Il offre des API de haut niveau en Java, Scala, Python et R, ainsi qu’un moteur optimisé pour les graphiques d’exécution généraux. Les avantages incluent :

• Excellentes performances
• Facilité d’utilisation
• Capacité à traiter d’énormes quantités de données rapidement et compatibilité avec divers langages de programmation

C’est un outil puissant pour un ingénieur en IA. Pour en savoir plus sur PySpark, une interface Python pour Apache Spark, consultez «Source