L'avenir du machine learning et le rôle des scientifiques

Dans l'article d'InfoWorld, nous découvrons le parcours d'Amy Steier, une scientifique en machine learning travaillant chez Gretel.ai. Elle nous explique comment elle en est arrivée à cette carrière passionnante et quelles sont les responsabilités d'un scientifique en machine learning. Amy Steier a obtenu un baccalauréat en informatique à l'Université de Californie à Santa Barbara, puis un doctorat en informatique à l'Université de Californie à San Diego, avec une spécialisation en intelligence artificielle et machine learning. Bien qu'elle ait été initialement partagée entre la psychologie et l'informatique, elle a finalement choisi de se concentrer sur l'informatique et a découvert sa passion pour le machine learning et la science des données. Les scientifiques en machine learning partagent de nombreuses responsabilités avec les data scientists, notamment l'analyse des données et la construction de modèles. Ils travaillent également en étroite collaboration avec les ingénieurs en machine learning. Un scientifique en machine learning se concentre sur la recherche d'algorithmes complexes et la construction de modèles, tandis que les ingénieurs en machine learning transforment ces modèles en produits. Le machine learning offre un potentiel énorme dans diverses industries, telles que la finance, la santé et la vente au détail. Les applications potentielles incluent la segmentation des clients, la prédiction des investissements, l'analyse d'images, la découverte de médicaments et la planification des stocks. Ainsi, les scientifiques en machine learning jouent un rôle crucial dans l'adoption et l'application de ces technologies, contribuant à façonner l'avenir de l'automatisation et de l'analyse des données.