Qu'est-ce que l'apprentissage en profondeur ? Comment ça marche, opportunités de carrière, salaire [2022]

Les technologies d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique alimentent et façonnent l'informatique de nouvelle génération. Bien que des machines « intelligentes » nous entourent, elles ont encore besoin de l'expertise humaine pour fonctionner efficacement. C'est pourquoi les ingénieurs en logiciel, en particulier ceux qui possèdent une connaissance avancée de l'apprentissage en profondeur et des réseaux de neurones, sont très demandés dans tous les secteurs. Dans ce blog, nous allons découvrir les fondamentaux de ces technologies et mettre en lumière des parcours professionnels lucratifs.

Si vous avez déjà un diplôme en informatique, en génie informatique, en mathématiques, en statistiques et dans des domaines connexes, lisez la suite pour savoir comment poursuivre une carrière réussie dans l'apprentissage en profondeur. Mais avant de commencer, laissez-nous d'abord vous expliquer la définition et les éléments constitutifs de l'apprentissage en profondeur.

Qu'est-ce que l'apprentissage en profondeur ?

L'intelligence artificielle (IA), l'apprentissage automatique (ML) et l'apprentissage en profondeur sont des mots à la mode qui sont souvent utilisés de manière interchangeable. Voici un résumé de ce qu'ils signifient exactement :

• L'IA permet aux machines de raisonner, d'analyser et d'agir comme des humains face à un problème particulier.
• ML est une partie de l'IA qui étudie les algorithmes informatiques et utilise des données pour permettre aux machines d'apprendre de l'expérience.
• L'apprentissage en profondeur est un sous-ensemble basé sur le ML qui fonctionne avec des réseaux de neurones artificiels (conçus pour imiter les actions humaines). Il permet à un modèle informatique de classer des données directement à partir de texte, d'image ou de son et de s'améliorer par lui-même.

De nos jours, l'apprentissage en profondeur et les réseaux de neurones sont si précis qu'ils peuvent exceller dans les performances humaines. Voici quelques exemples :

• La technologie des voitures sans conducteur peut distinguer les piétons des lampadaires et détecter les panneaux d'arrêt et les feux de circulation.
• Les microscopes avancés produisent des ensembles de données de haute dimension pour la formation d'applications d'apprentissage en profondeur dans l'identification des cellules cancéreuses.
• Des mécanismes de détection automatique dans les usines garantissent que les personnes et les objets sont à une distance de sécurité de l'équipement lourd.
• Appareils d'assistance à domicile alimentés par des applications d'apprentissage en profondeur qui sont automatisées pour entendre, traduire et répondre à votre voix.
• Les applications mobiles basées sur l'IA sont capables de discerner les images et de générer des légendes intelligentes pour celles-ci.

Comme vous pouvez le voir, l'apprentissage en profondeur a une gamme d'applications, du diagnostic médical aux appareils grand public. Voyons maintenant ce qui se passe dans les coulisses.

Comment fonctionne l'apprentissage en profondeur ?

Tout comme le cerveau humain a des neurones interconnectés pour collecter des signaux, les machines intelligentes ont des réseaux de neurones (couches de nœuds) qui reçoivent des entrées externes. Le réseau ne cesse de s'approfondir à mesure que le nombre de couches augmente. Et avec l'avènement de domaines tels que l'analyse de Big Data, des réseaux de neurones encore plus vastes et plus sophistiqués sont apparus.

Les techniques d'apprentissage en profondeur examinent les algorithmes informatiques à la lumière de ces réseaux avancés, aidant les ordinateurs à observer, apprendre et réagir plus rapidement que les humains. Cela implique des tâches telles que :

• Classer les images
• Langue de traduction
• Reconnaître la parole et
• Identification des modèles.

Les systèmes d'apprentissage en profondeur nécessitent un matériel robuste pour traiter de gros volumes de données et effectuer des calculs mathématiques complexes. Au démarrage du traitement des données, les réseaux de neurones artificiels passent au crible les données, calculent les réponses à partir d'une série de questions vraies ou fausses, puis produisent et sortent.

Par exemple, un programme de reconnaissance faciale détecte d'abord les bords et les lignes, puis identifie les caractéristiques les plus frappantes et finalement reconnaît les représentations globales du visage placé devant lui. La précision du programme augmente avec le temps à mesure qu'il s'entraîne à une tâche particulière.

Opportunités de carrière dans l'apprentissage en profondeur

L'apprentissage en profondeur est en hausse dans les lieux de travail du 21e siècle. Les entreprises déploient de plus en plus cette technologie numérique perturbatrice pour créer de nouveaux modèles commerciaux et garder une longueur d'avance. Voici quelques domaines prometteurs dans lesquels les compétences des ingénieurs en apprentissage profond s'avèrent utiles :

• Analyse d'images médicales
• Traitement du langage naturel
• Vision par ordinateur
• Traductions automatisées
• Contrôle des matériaux
• Conception de médicaments
• Bioinformatique
• Détection de fraude
• Divertissement (restauration de pixels, ajout de son aux films muets, etc.)

Outre les domaines mentionnés ci-dessus, les praticiens du ML ont également des compétences transférables pour des secteurs tels que le commerce électronique, le marketing numérique et les médias sociaux. Qu'il s'agisse d'alimenter des moteurs de recommandation, de proposer des suggestions d'achat, de détecter des spams ou de signaler des contenus inappropriés sans intervention humaine, les cas d'utilisation sont nombreux. Découvrez comment l'apprentissage automatique transforme les industries.

En tant qu'ingénieur en apprentissage profond ou professionnel du ML, vous devrez :

• Exécutez des expériences à l'aide de langages de programmation et de bibliothèques ML.
• Déployez des solutions de ML en production.
• Optimisez les solutions déployées pour obtenir de meilleures performances et une meilleure évolutivité.
• Implémentez des codes personnalisés en fonction des besoins de l'entreprise.
• Analyser les données pour proposer de nouvelles applications.
• Assurer un bon flux entre les systèmes backend et les bases de données.
• Collaborez avec les parties prenantes, y compris les scientifiques des données, les chercheurs, les chefs de produit et les ingénieurs en logiciel.

Salaire d'apprentissage profond en Inde

Selon Payscale , les ingénieurs en apprentissage profond gagnent actuellement un salaire moyen de Rs. 9,05,105 en Inde. La rémunération des postes de direction peut aller jusqu'à Rs. 20 000 000 en fonction des diplômes et des années d'expérience professionnelle des candidats. Des facteurs tels que le lieu de travail et le secteur industriel influencent également le salaire offert par un employeur.

Des professionnels experts en compétences d'apprentissage en profondeur sont embauchés par plusieurs grandes entreprises en Inde, telles que :

• Accenture
• Genpact
• Adobe
• Myntra
• American Express
• Charte standard
• PayMC
• MobiKwik
• Razorpay
• Pratique
• Faire mon voyage

L'apprentissage en profondeur devrait être encore plus accepté et stimuler l'innovation commerciale dans les années à venir. Selon une étude du NASSCOM , la pile d'IA composite peut stimuler le PIB de l'Inde d'ici 2025. De plus, le classement Emerging Jobs de LinkedIn mettait en tête les ingénieurs ML. Le rôle professionnel a été multiplié par près de dix en cinq ans. Cette poussée ne manquera pas de s'accélérer à l'avenir ! En savoir plus sur le salaire d'un ingénieur en apprentissage profond.

Cependant, les emplois en IA et ML en Inde restent largement en sous-effectif en raison de l'inadéquation entre les exigences de l'industrie et les compétences des professionnels. Cet écart est susceptible de se creuser avec les avancées technologiques rapides. Certaines voies de formation uniques en apprentissage en profondeur et en réseaux de neurones offrent un moyen de résoudre ce problème. Explorons.

Comment devenir ingénieur en Deep Learning ?

Une formation universitaire en science des données et en génie logiciel peut vous donner une longueur d'avance dans les carrières d'apprentissage en profondeur. En termes de compétences, vous auriez besoin d'une connaissance pratique des langages de programmation (Python, SQL, Java, C++, etc.) et d'une bonne maîtrise d'outils tels que TensorFlow, R Programming, Spark et Hadoop, Apache Kafka et MATLAB. La maîtrise de la conception de systèmes et des structures de données peut également vous donner un avantage sur vos concurrents.

En plus de développer votre savoir-faire technique, il est crucial d'appliquer les connaissances théoriques à des scénarios réels. Les affectations et les projets offrent d'excellentes avenues pour un tel apprentissage tout en vous aidant à construire votre portefeuille. De plus, avoir une expérience de mise en œuvre de bout en bout vous distinguerait immédiatement aux yeux du responsable du recrutement.

Cela dit, les employeurs recherchent parfois des personnes ayant des connaissances spécialisées dans l'apprentissage en profondeur et les réseaux de neurones. Dans de tels cas, des cours en ligne comme Advanced Certificate Program in Machine Learning & Deep Learning peuvent s'avérer extrêmement utiles. Le programme de six mois est offert par IIIT-Bangalore et upGrad et vous offre une formation axée sur l'industrie dans l'apprentissage en profondeur et les réseaux de neurones.

De plus, vous avez la possibilité de vous connecter avec des experts et d'autres apprenants, en bénéficiant d'une assistance professionnelle personnalisée et de sessions de réseautage. L'expérience holistique vous aide à acquérir les qualifications appropriées pour des postes bien rémunérés tout en vous préparant pour l'avenir. Par conséquent, s'inscrire à un cours avancé est une étape logique pour ceux qui cherchent à poursuivre une carrière dans l'apprentissage en profondeur.

Avant de sélectionner une option d'étude et d'approfondir, il est préférable d'avoir une idée claire des concepts fondamentaux et de la manière dont ils s'articulent sous un parapluie. Nous espérons que ce blog vous a aidé à le faire. En résumé, nous avons discuté de ce qu'est l'apprentissage en profondeur et vous avons informé de certains cheminements de carrière émergents dans le domaine. Ces informations pour prendre pied dans l'industrie de l'IA et du ML !