Maintenant, jusqu'à ce stade du cours, nous avons parlé des carrières Python et nous
avons parlé d'être un développeur back-end, utilisant Python, des tests et de l'automatisation, d'être un développeur python général et de
faire des scripts, d'être un logiciel ingénieur et écrivant simplement un logiciel en utilisant Python.
Mais nous n'avons pas vraiment abordé le sujet de l'apprentissage automatique ou de l'analyste de recherche.
Scientifique des données.
Analyste de données.
Et vous voyez tous ces domaines se chevaucher, alors qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?
Quand on parle de machine learning, il faut garder ce schéma en tête, vous
voyez que tout commence par A. JE. ou l'intelligence artificielle, ce qui signifie simplement une intelligence humaine présentée par des machines.
Un A. JE. est, eh bien, une machine qui agit comme un humain.
Et actuellement dans notre industrie, nous avons quelque chose appelé ehi étroit, c'est-à-dire que les machines peuvent être tout
aussi bonnes ou même meilleures que les humains à une tâche spécifique, par exemple, détecter les maladies cardiaques à partir d'images
ou au jeu de go ou même des jeux vidéo.
Mais étroit A. JE. que nous avons actuellement signifie simplement que ces machines ne peuvent vraiment bien faire qu'une chose.
Ils ne peuvent pas être comme les humains et ont de multiples capacités.
C'est ce qu'on appelle le général A. JE. et c'est quelque chose dont nous sommes très, très loin.
Maintenant, l'apprentissage automatique est un sous-ensemble de A. JE. et l'apprentissage automatique est une approche pour essayer
d'atteindre l'intelligence artificielle grâce à des systèmes capables de trouver des modèles dans un ensemble de données.
Et en fait, l'Université de Stanford décrit l'apprentissage automatique comme la science consistant à faire fonctionner
les ordinateurs sans être explicitement programmés.
C'est-à-dire faire en sorte que les machines fassent des choses sans que nous dise spécifiquement de faire ceci, puis de faire cela, puis de faire
ceci.
Et ne vous inquiétez pas, nous explorerons cela plus en détail tout au long de la section.
Maintenant, vous avez peut-être également entendu parler de l'apprentissage en profondeur et de l'apprentissage en profondeur ou des réseaux de neurones profonds n'est qu'une
des techniques de mise en œuvre de l'apprentissage automatique.
Pour l'instant, vous pouvez simplement le considérer comme un type d'algorithme.
Mais alors nous avons cette chose de la science des données et souvent le rôle d'un expert en science des données et d'un expert
en apprentissage automatique se chevauchent assez.
Et la plupart des descriptions de poste ne font même pas de distinction claire entre ce qu'est un expert en apprentissage automatique et
un expert en science des données dans le domaine des données.
La science signifie simplement analyser des données, les examiner, puis en faire quelque chose, généralement une
sorte d'objectif commercial.
Ainsi, lorsque nous parlons d'apprentissage automatique, il y a beaucoup de chevauchements avec la science des données.
Ainsi, tout au long des deux prochaines vidéos, nous allons parler de ces deux sujets, car les
deux sont liés et se chevauchent.
Et il ne peut pas faire l'un sans l'autre parce que vous devez être capable de comprendre les données et de travailler avec les
données pour faire l'une de ces choses.
Et c'est pourquoi, lorsque nous parlons de carrière, des choses comme l'apprentissage automatique, le data scientist, l'analyste de
données ou l'analyste de recherche sont souvent similaires car elles travaillent toutes avec des données.
Et à partir de ces données, ils veulent dériver une sorte d'action pour l'entreprise, pour l'entreprise ou pour la
personne.
Très bien.
C'est assez pour l'instant.
Passons à la vidéo suivante.