¿Qué hacen los ingenieros de aprendizaje automático? Ellos construyen el futuro. Son los arquitectos de los sistemas inteligentes que están transformando el mundo que nos rodea. Diseñan, desarrollan e implementan los algoritmos de aprendizaje automático que impulsan todo, desde automóviles autónomos hasta recomendaciones personalizadas. Son la fuerza impulsora detrás de la revolución de la inteligencia artificial, creando nuevas oportunidades y posibilidades que alguna vez fueron materia de ciencia ficción. Los ingenieros de aprendizaje automático son los visionarios de nuestro tiempo, creando los sistemas inteligentes que darán forma al futuro de las generaciones venideras.

¿Qué hacen los ingenieros de aprendizaje automático?

En el contexto de una empresa, los ingenieros de aprendizaje automático son responsables de crear bots que se utilizan con fines de chat o recopilación de datos. También desarrollan algoritmos que se utilizan para clasificar datos relevantes y escalar modelos predictivos para adaptarse mejor a la cantidad de datos pertinentes para el negocio. Los deberes de un ingeniero de aprendizaje automático son multifacéticos y abarcan una amplia gama de tareas.

¿Un ingeniero de aprendizaje automático hace codificación?

Los ingenieros de aprendizaje automático son profesionales que poseen una combinación de habilidades en ingeniería de software y ciencia de datos. Su función principal es aprovechar sus habilidades de programación y codificación para recopilar, procesar y analizar grandes volúmenes de datos. Estos expertos son responsables de diseñar e implementar algoritmos de aprendizaje automático y modelos predictivos que puedan facilitar la organización eficiente de los datos. Los sistemas de aprendizaje automático desarrollados por Machine Learning Engineers son componentes cruciales que se utilizan en varios trabajos de big data en la tubería de procesamiento de datos.

Las responsabilidades de un ingeniero de aprendizaje automático implican desarrollar, capacitar y mantener sistemas de aprendizaje automático, así como realizar análisis estadísticos para refinar los resultados de las pruebas. Realizan experimentos de aprendizaje automático e informan sobre sus hallazgos, y tienen la habilidad de desarrollar sistemas de aprendizaje profundo para escenarios basados ​​en casos que pueden surgir en un entorno empresarial. Además, los ingenieros de aprendizaje automático dominan la implementación de algoritmos de IA o ML.

Los ingenieros de aprendizaje automático desempeñan un papel fundamental en la configuración de los algoritmos que se utilizan para clasificar la relevancia de una búsqueda en Amazon o predecir las películas que un usuario de Netflix podría querer ver a continuación. Estos algoritmos también están detrás de los motores de búsqueda que se usan a diario, así como de las redes sociales que se revisan con frecuencia. Es a través del trabajo diligente de los ingenieros de aprendizaje automático que estos sofisticados sistemas de aprendizaje automático se desarrollan y optimizan, lo que permite a las empresas organizar y utilizar de manera efectiva grandes volúmenes de datos.

¿Es la ingeniería de ML un trabajo estresante?

Según la Estimaciones de Spacelift, más del 40% de los profesionales de DevOps admitieron experimentar estrés frecuente o constante. Esta cifra es superior al 34% de todos los profesionales de TI que reportaron niveles similares de estrés. Los profesionales de TI que no pertenecen a DevOps también informaron altos niveles de estrés, y aproximadamente el 33 % de ellos admitió sentirse estresado a menudo o muy a menudo.

La encuesta encontró que los profesionales de ciencia de datos y aprendizaje automático eran los más estresados ​​entre todos los profesionales de TI, con niveles de estrés que superaban el promedio del sector de TI en 16.16 puntos porcentuales. Por el contrario, los profesionales de gestión de proyectos de TI y análisis empresarial fueron los menos estresados ​​entre los trabajadores de TI.

Habilidades esenciales del ingeniero de aprendizaje automático

Como ingeniero de aprendizaje automático, será responsable de diseñar, construir e implementar sistemas complejos de aprendizaje automático que puedan escalarse para satisfacer las necesidades comerciales. Para tener éxito en este campo, debe poseer una combinación única de habilidades técnicas y analíticas, así como la capacidad de trabajar en colaboración con las partes interesadas. Describamos las habilidades esenciales que necesita para convertirse en un ingeniero de aprendizaje automático exitoso y sobresalir en este apasionante campo.

Estadística

En el campo del aprendizaje automático, las herramientas y las tablas juegan un papel fundamental en la creación de modelos a partir de datos. Además, la estadística y sus diversas ramas, incluido el análisis de varianza y la prueba de hipótesis, son fundamentales para construir algoritmos efectivos. Dado que los algoritmos de aprendizaje automático se construyen sobre modelos estadísticos, es evidente cuán cruciales son las estadísticas para el campo del aprendizaje automático.

Por lo tanto, tener una sólida comprensión de las herramientas estadísticas es fundamental para acelerar la carrera en el aprendizaje automático. Al adquirir experiencia en técnicas estadísticas, los profesionales del aprendizaje automático pueden desarrollar algoritmos más avanzados y sofisticados, lo que puede generar mejores resultados en el análisis y la predicción de datos.

Probabilidad

La teoría de la probabilidad juega un papel crucial en el aprendizaje automático, ya que nos permite predecir los resultados potenciales de eventos inciertos. Muchos de los algoritmos en el aprendizaje automático están diseñados para funcionar en condiciones inciertas, donde deben tomar decisiones confiables basadas en distribuciones de probabilidad.

La incorporación de ecuaciones matemáticas en probabilidad, como técnicas derivadas, redes bayesianas y decisiones de Markov, puede mejorar las capacidades predictivas del aprendizaje automático. Estas técnicas se pueden utilizar para estimar la probabilidad de eventos futuros e informar el proceso de toma de decisiones. Al aprovechar la teoría de la probabilidad, los algoritmos de aprendizaje automático pueden volverse más precisos y precisos, lo que en última instancia conduce a mejores resultados en diversas aplicaciones, como el reconocimiento de imágenes, el reconocimiento de voz y el procesamiento del lenguaje natural.

Habilidades en programación

Para sobresalir en el aprendizaje automático, se debe dominar lenguajes de programación como Python, R, Java y C++, así como conocimientos de estadística, teoría de probabilidades, álgebra lineal y cálculo. La familiaridad con los marcos de aprendizaje automático, las estructuras de datos y los algoritmos también es esencial. Además, se necesita experiencia en tecnologías de big data, sistemas de administración de bases de datos, plataformas de computación en la nube, resolución de problemas, pensamiento crítico y colaboración.

El aprendizaje automático requiere computación en grandes conjuntos de datos, lo que significa que es crucial una base sólida en habilidades fundamentales como la arquitectura informática, los algoritmos, las estructuras de datos y la complejidad. Es esencial profundizar en los libros de programación y explorar nuevos conceptos para obtener una ventaja competitiva en el campo.

Para mejorar las habilidades de programación y avanzar en el conocimiento, uno puede inscribirse en cursos que cubren conceptos de programación avanzados, como sistemas distribuidos, computación paralela y técnicas de optimización. Además, tomar cursos sobre algoritmos y marcos de aprendizaje automático también puede proporcionar una mejor comprensión del campo.

Al invertir tiempo y esfuerzo en mejorar las habilidades de programación y adquirir nuevos conocimientos, uno puede mejorar su competencia en el aprendizaje automático y contribuir al desarrollo de algoritmos más sofisticados que pueden tener un impacto significativo en diversas aplicaciones.

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Bibliotecas y algoritmos de ML

Como ingeniero de aprendizaje automático, no es necesario reinventar la rueda; en su lugar, puede aprovechar algoritmos y bibliotecas que ya han sido desarrollados por otras organizaciones y desarrolladores. Existe una amplia gama de paquetes y bibliotecas API disponibles en el mercado, incluidos CNTK de Microsoft, MLlib de Apache Spark y TensorFlow de Google, entre otros.

Sin embargo, el uso de estas tecnologías requiere una comprensión clara de varios conceptos y cómo se pueden integrar en diferentes sistemas. Además, hay que ser consciente de los escollos que pueden surgir en el camino. Comprender las fortalezas y debilidades de los diferentes algoritmos y bibliotecas es esencial para hacer un uso más efectivo de ellos.

Diseño de software

Para aprovechar todo el potencial del aprendizaje automático, es esencial integrarlo con otras tecnologías. Como ingeniero de aprendizaje automático, debe desarrollar algoritmos y sistemas que puedan integrarse y comunicarse sin problemas con otras tecnologías existentes. Por lo tanto, debe tener habilidades sólidas en la interfaz de usuario de la aplicación (API) de varios tipos, incluidas las API web, bibliotecas dinámicas y estáticas, etc. Además, el diseño de interfaces que puedan soportar cambios futuros también es fundamental.

Al desarrollar interfaces robustas, los ingenieros de aprendizaje automático pueden garantizar que sus algoritmos y sistemas puedan comunicarse de manera efectiva con otras tecnologías, proporcionando una solución más holística y completa. Este enfoque también permite una integración más sencilla de las soluciones de aprendizaje automático en los sistemas existentes, lo que reduce el tiempo y el esfuerzo necesarios para la implementación. Además, el diseño de interfaces flexibles que puedan adaptarse a cambios futuros garantiza que las soluciones de aprendizaje automático sigan siendo adaptables y relevantes a lo largo del tiempo.

Modelado de datos

Una de las tareas principales en el aprendizaje automático es analizar modelos de datos no estructurados, lo que requiere una base sólida en el modelado de datos. El modelado de datos implica identificar estructuras de datos subyacentes, identificar patrones y llenar los vacíos donde los datos no existen.

Tener una comprensión profunda de los conceptos de modelado de datos es esencial para crear algoritmos de aprendizaje automático eficientes. Con este conocimiento, los ingenieros de aprendizaje automático pueden desarrollar modelos que representen con precisión las estructuras de datos subyacentes e identificar de manera efectiva los patrones que conducen a información valiosa. Además, la capacidad de llenar los vacíos en los datos ayuda a reducir las imprecisiones y mejorar la eficacia general de los algoritmos de aprendizaje automático.

Lenguajes de programación de aprendizaje automático

El conocimiento y las habilidades de programación son esenciales para los proyectos de aprendizaje automático, pero a menudo hay confusión sobre qué lenguaje de programación aprender. El aprendizaje automático no se limita a ningún lenguaje de programación específico y se puede desarrollar en cualquier lenguaje que cumpla con los componentes requeridos. Analicemos cómo se pueden usar algunos de los lenguajes de programación populares para desarrollar proyectos de aprendizaje automático.

Python

Python es un lenguaje de programación popular en varios campos, particularmente entre los científicos de datos y los ingenieros de aprendizaje automático. Su amplia gama de bibliotecas útiles permite un procesamiento de datos y una computación científica eficientes.

Python también es compatible con numerosas bibliotecas de aprendizaje automático, incluidas Theano, TensorFlow y sci-kit-learn, que facilitan el entrenamiento de algoritmos. Estas bibliotecas ofrecen una amplia gama de funcionalidades y herramientas, lo que facilita la creación de modelos complejos y la realización de análisis de datos. Además, la sintaxis fácil de aprender y la extensa documentación de Python lo convierten en una opción atractiva para los principiantes en el campo del aprendizaje automático.

Con su amplia gama de bibliotecas y herramientas, Python se ha convertido en el lenguaje de referencia para el aprendizaje automático y las aplicaciones de ciencia de datos. Su naturaleza fácil de usar y su compatibilidad con otros lenguajes de programación lo convierten en una opción popular entre los desarrolladores, y su continuo desarrollo y actualizaciones aseguran que seguirá siendo un actor destacado en el campo del aprendizaje automático en los años venideros.

R

R es otro lenguaje de programación popular para el aprendizaje automático. Tiene un rico ecosistema de paquetes de aprendizaje automático y se usa comúnmente para computación estadística, visualización de datos y análisis de datos. R es especialmente popular en la academia y la investigación.

Java

Java es un lenguaje de programación ampliamente utilizado que se usa comúnmente en aplicaciones empresariales. Tiene un rico ecosistema de bibliotecas de aprendizaje automático, como Weka y Deeplearning4j. Java es conocido por su escalabilidad y robustez.

C + +

C ++ es un lenguaje de programación poderoso y eficiente que se usa ampliamente en el aprendizaje automático por su velocidad y rendimiento. C++ se usa comúnmente en el desarrollo de marcos y bibliotecas de aprendizaje automático, como TensorFlow y Caffe.

MATLAB

MATLAB es un lenguaje de programación y un entorno de desarrollo comúnmente utilizado en ingeniería y computación científica. Ofrece una gama de bibliotecas y herramientas de aprendizaje automático, como la caja de herramientas de redes neuronales y la caja de herramientas de estadísticas y aprendizaje automático.

Julia

Julia es un lenguaje de programación relativamente nuevo que está diseñado para computación numérica y científica. Julia tiene una sintaxis simple y ofrece un alto rendimiento, lo que la hace ideal para aplicaciones de aprendizaje automático.

Scala

Scala es un lenguaje de programación diseñado para ser altamente escalable y eficiente. Se usa comúnmente en el desarrollo de marcos de aprendizaje automático, como Apache Spark. Scala ofrece características de programación funcional y tiene un sistema de tipo fuerte.

Los datos son el nuevo oro y la industria demanda orfebres

¿Cómo convertirse en un ingeniero de aprendizaje automático?

La ingeniería de aprendizaje automático es una carrera profesional emocionante y gratificante que implica construir e implementar sistemas complejos de aprendizaje automático. Con la creciente demanda de aprendizaje automático en varias industrias, existe una necesidad creciente de ingenieros capacitados en aprendizaje automático. Sin embargo, el camino para convertirse en un ingeniero de aprendizaje automático puede ser un desafío, ya que se requiere una amplia gama de habilidades y conocimientos. En esta guía, describiremos los pasos clave que puede seguir para convertirse en un ingeniero de aprendizaje automático y tener éxito en este campo dinámico.

Domina los conceptos básicos de la codificación de Python

El primer paso para convertirse en ingeniero de aprendizaje automático es aprender a codificar con Python, que es el lenguaje de programación más utilizado en el campo del aprendizaje automático. Puede comenzar tomando cursos en línea o leyendo tutoriales sobre programación Python.

Obtenga experiencia en técnicas de aprendizaje automático

Una vez que tenga una base sólida en la programación de Python, debe inscribirse en un curso de aprendizaje automático para aprender los conceptos básicos de los algoritmos y técnicas de aprendizaje automático. Esto lo ayudará a obtener una comprensión más profunda de los principios y conceptos que subyacen al aprendizaje automático.

Aplicar conceptos de aprendizaje automático a un proyecto del mundo real

Después de completar un curso de aprendizaje automático, debe intentar trabajar en un proyecto personal de aprendizaje automático para adquirir experiencia práctica. Esto le ayudará a aplicar los conceptos que ha aprendido y desarrollar sus habilidades en un entorno del mundo real.

Desarrollar habilidades de recopilación y preprocesamiento de datos.

Un aspecto crucial del aprendizaje automático es la capacidad de recopilar y preprocesar los datos correctos para sus modelos. Debe aprender a identificar fuentes de datos relevantes, preprocesar los datos y prepararlos para su uso en modelos de aprendizaje automático.

Únase a una comunidad de entusiastas del aprendizaje automático con ideas afines

Unirse a comunidades de aprendizaje automático en línea, como foros, paneles de discusión o grupos de redes sociales, puede ayudarlo a mantenerse actualizado con las últimas tendencias, mejores prácticas y técnicas en el campo. También puede participar en concursos de aprendizaje automático, que pueden brindarle una valiosa experiencia y exposición a problemas del mundo real.

Voluntario para proyectos de aprendizaje automático

Debe solicitar pasantías o trabajos de aprendizaje automático para obtener experiencia práctica y avanzar en su carrera. Puede buscar ofertas de trabajo en línea o asistir a eventos de networking para conocer posibles empleadores y colegas en el campo.

¿Cómo convertirse en ingeniero de aprendizaje automático sin un título?

El aprendizaje automático es un campo en rápido crecimiento con una gran demanda de profesionales capacitados. Si bien muchos ingenieros de aprendizaje automático tienen títulos avanzados en informática, estadísticas o campos relacionados, un título no siempre es un requisito para ingresar al campo. Con la combinación correcta de habilidades, experiencia y determinación, es posible convertirse en un exitoso ingeniero de aprendizaje automático sin un título. En esta guía, describiremos los pasos clave que puede seguir para convertirse en un ingeniero de aprendizaje automático sin un título.

Para seguir una carrera en aprendizaje automático, es imperativo tener una base sólida en las técnicas y herramientas empleadas en este campo. Una competencia en habilidades de aprendizaje automático, incluida la programación, estructuras de datos, algoritmos, SQL, álgebra lineal, cálculo y estadísticas, es esencial para sobresalir en entrevistas y asegurar puestos de trabajo.

Los mejores cursos de ingeniería de aprendizaje automático

Para aumentar su conocimiento y experiencia en este dominio, se recomienda realizar cursos que brinden una comprensión integral de los diversos modelos de aprendizaje automático y sus aplicaciones. Con este fin, sugerimos explorar los siguientes tres cursos que pueden ayudarlo a aprender el aprendizaje automático de manera efectiva.

Coursera: aprendizaje automático por Andrew Ng

La Certificación de aprendizaje automático ofrecido por el renombrado experto en inteligencia artificial y aprendizaje automático Andrew Ng, en asociación con la Universidad de Stanford, es un programa muy buscado que culmina con un certificado de finalización. El programa brinda una educación integral sobre varios temas relacionados con el aprendizaje automático, con evaluaciones rigurosas que ponen a prueba la comprensión de cada tema por parte de los alumnos.

El programa de certificación está diseñado para equipar a los alumnos con una comprensión profunda de los principios matemáticos que subyacen a los diversos algoritmos de aprendizaje automático, haciéndolos más competentes en sus roles como desarrolladores.

Además de esto, el curso brinda capacitación práctica sobre la creación de algoritmos de aprendizaje profundo en Python, dirigido por expertos de la industria en aprendizaje automático y ciencia de datos. Al aprovechar ejemplos y aplicaciones del mundo real, los estudiantes pueden adquirir experiencia práctica en el aprendizaje profundo, lo que lo convierte en un programa de primera categoría en este dominio.

Datacamp: comprender el aprendizaje automático

Este curso es ideal para profesionales que tienen experiencia previa trabajando con el lenguaje de programación R. El programa está diseñado para impartir conocimientos valiosos sobre el entrenamiento efectivo de modelos utilizando técnicas de aprendizaje automático.

El plan de estudios del curso es muy atractivo e interactivo, con algunos módulos gratuitos disponibles para que los alumnos accedan. Sin embargo, para acceder al curso completo, se requiere una cuota de suscripción mensual de $25.

Además, para las personas que deseen aprender a programar en R desde cero, hay varios cursos gratuitos disponibles que pueden ayudarlos a obtener los conocimientos y las habilidades necesarios. También se proporciona una lista de dichos cursos para referencia de los alumnos.

Udacity: Introducción al aprendizaje automático

Este completo curso de aprendizaje automáticov ofrece a los alumnos una formación integral tanto en los aspectos teóricos como prácticos de la materia. Lo que distingue a este programa es que está dirigido por Sebastian, el cerebro detrás del desarrollo de los autos sin conductor, lo que agrega una capa adicional de intriga y fascinación a la experiencia de aprendizaje.

El curso brinda a los alumnos la oportunidad de adquirir experiencia en programación en Python, enriqueciendo aún más su conjunto de habilidades. Aunque el curso es gratuito, no se otorga ninguna certificación al finalizar.

Si bien el curso anterior que recomendamos es más adecuado para las personas que buscan la certificación, también recomendamos este curso debido a su contenido interesante y la oportunidad de aprender de un experto en el campo.

¿Cómo los ingenieros de datos dominan Big Data?

Ingeniero de aprendizaje automático vs científico de datos

Si bien los términos "científico de datos" e "ingeniero de aprendizaje automático" a menudo se usan indistintamente, son dos roles de trabajo distintos con responsabilidades únicas. En un alto nivel, la distinción entre científicos e ingenieros es evidente, ya que tienen diferentes áreas de especialización y conjuntos de habilidades. Si bien ambos roles implican trabajar con grandes conjuntos de datos y requieren competencia en el modelado de datos complejos, sus funciones laborales difieren más allá de este punto.

Los científicos de datos suelen producir información y recomendaciones en forma de informes o gráficos, mientras que los ingenieros de aprendizaje automático se centran en desarrollar software que pueda automatizar modelos predictivos de aprendizaje automático. El rol del ingeniero de ML es un subconjunto del rol del científico de datos, que actúa como enlace entre las tareas de creación de modelos y el desarrollo de plataformas, sistemas y servicios de aprendizaje automático listos para la producción.

Una de las diferencias significativas entre los científicos de datos y los ingenieros de ML radica en las preguntas que hacen para resolver un problema empresarial. Un científico de datos preguntará: "¿Cuál es el mejor algoritmo de aprendizaje automático para resolver este problema?" y pondrá a prueba varias hipótesis para encontrar la respuesta. Por el contrario, un ingeniero de ML preguntará: "¿Cuál es el mejor sistema para resolver este problema?" y encontrará una solución mediante la construcción de un proceso automatizado para acelerar la prueba de hipótesis.

Tanto los científicos de datos como los ingenieros de aprendizaje automático desempeñan un papel fundamental en el ciclo de vida de un proyecto de big data, trabajando en colaboración para complementar la experiencia de cada uno y garantizar la entrega de valor comercial rápido y efectivo.

Palabras finales

Volvamos a nuestra pregunta original: ¿Qué hacen los ingenieros de aprendizaje automático? Los ingenieros de aprendizaje automático son los pioneros de los sistemas inteligentes que están transformando nuestro mundo. Poseen un conjunto único de habilidades y conocimientos que les permiten desarrollar modelos y algoritmos complejos de aprendizaje automático que pueden aprender y adaptarse a condiciones cambiantes. Con la creciente demanda de sistemas inteligentes en varias industrias, los ingenieros de aprendizaje automático están desempeñando un papel vital en la configuración del futuro de la tecnología.

Trabajan con grandes volúmenes de datos, diseñan algoritmos sofisticados e implementan sistemas inteligentes que pueden resolver problemas del mundo real. A medida que continuamos desbloqueando el poder de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, los ingenieros de aprendizaje automático desempeñarán un papel cada vez más importante en la configuración del mundo del mañana. Son los visionarios y pioneros de nuestro tiempo, creando nuevas oportunidades y posibilidades que alguna vez fueron materia de ciencia ficción.

Solo podemos imaginar qué nuevos avances y descubrimientos nos esperan, pero una cosa es segura: los ingenieros de aprendizaje automático continuarán ampliando los límites de lo que es posible con los sistemas inteligentes y darán forma al futuro de la humanidad.

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