¿Es difícil la ciencia de los datos y el aprendizaje automático?

Cuando se menciona el aprendizaje automático (ML) o la inteligencia artificial (AI), la mayoría de la gente quiere saber: ¿Es difícil aprender el aprendizaje automático? En la superficie, es comprensible por qué mucha gente cree que es un tema complicado para dominar.

Para empezar, hay matemáticas involucradas. En segundo lugar, es necesario tener amplios conocimientos de programación y estar familiarizados con algoritmos y computación distribuida. En tercer lugar, la experimentación es un aspecto crucial del aprendizaje automático, y requiere mucho tiempo y esfuerzo para sobresalir.

Si bien es cierto que usted necesita saber algunas matemáticas básicas —incluyendo probabilidad, estadísticas y álgebra lineal— tienen conocimiento de programación, y estar cómodos trabajando con algoritmos, no es tan difícil como usted probablemente piensa para entrar en el aprendizaje automático.

Hay muchos recursos por ahí que pueden enseñarte lo básico del aprendizaje automático, incluyendo libros, cursos en línea e incluso tutoriales sobre algoritmos específicos.

Una vez que usted tiene una comprensión básica del aprendizaje automático, usted puede aplicarlo a los problemas del mundo real.

En esta guía, responderemos a su pregunta candente: ¿Qué tan difícil es el aprendizaje automático? Además, compartiremos algunos recursos útiles para empezar.

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático se refiere a enseñar a un ordenador a pensar y actuar como un cerebro humano sin intervención humana. Es un método de análisis de datos que automatiza el proceso de construcción de modelos analíticos. El aprendizaje automático es una rama de la IA que funciona con el principio de que los sistemas de máquinas aprenden de los datos y toman decisiones basadas en los patrones que han recogido.

Digamos que quieres un software para identificar objetos en imágenes. Lo primero que haría es darle una gran cantidad de datos de entrenamiento, que en este caso sería un montón de imágenes con los objetos que desea identificar ya etiquetados. Entonces, utilizarías un algoritmo de aprendizaje automático para enseñar a la IA cómo identificar esos objetos.

Después de que la IA haya sido entrenada, puedes darle nuevas imágenes, y será capaz de identificar los objetos en ellas.

¿Qué hace que el aprendizaje automático sea difícil de aprender?

¿Es difícil aprender a máquina? Sí, lo es. Pero, ¿por qué es tan difícil aprender? Estos son algunos factores que a veces pueden resultar desafiantes cuando estás empezando con el aprendizaje automático.

Amplio conocimiento de programación. Para implementar algoritmos de aprendizaje automático, es necesario tener una fuerte comprensión de lenguajes de programación como Python, Julia y otros lenguajes de programación avanzados .
Computación distribuida. Los algoritmos de aprendizaje automático suelen escalar cuando se distribuyen a través de un gran número de computadoras durante el proceso de entrenamiento. Si desea aventurarse en la computación distribuida, necesitará cierta cantidad de conocimiento en ingeniería de software y computación en la nube.
Algoritmos difíciles: Los algoritmos de aprendizaje automático pueden ser difíciles de entender, especialmente para principiantes. Cada algoritmo tiene diferentes componentes que necesitas aprender antes de poder aplicarlos. Incluso entonces, no todos los algoritmos funcionarán bien con su conjunto de datos o problema de negocio, por lo que se necesita experimentación para encontrar el enfoque correcto.
Conocimientos matemáticos : Ayudaría si estuvieras cómodo con conceptos matemáticos básicos como probabilidad, estadísticas y álgebra lineal para entender algoritmos de aprendizaje automático. Dominar estos conceptos puede ser difícil debido a su complejidad. También tienes que aprender a usar cada idea en el aprendizaje automático, lo que requiere que entiendas estos temas en profundidad en lugar de solo lo básico.

Sigue leyendo para descubrir las mejores maneras de aprender machine learning y construir una carrera en el campo.

¿Cuánto tiempo se tarda en aprender el aprendizaje automático?

Una licenciatura en aprendizaje automático toma alrededor de cuatro años. Usted puede encontrar una lista completa de universidades americanas que ofrecen cursos de BS en aprendizaje automático aquí .

Mientras tanto, el máster suele tardar dos años más.

Si usted tiene previamente educación formal en el aprendizaje automático o materias relevantes, tales como inteligencia artificial, ciencias de los datos , ciencias de la computación, o matemáticas, se puede empezar con un certificado o curso corto. Los principiantes tendrán que tomar cursos detallados y deben esperar una duración de seis a 18 meses para desarrollar una fuerte comprensión del tema.

Cómo empezar con el aprendizaje automático

Si estás confundido acerca de dónde empezar tu viaje de aprendizaje automático, estos consejos te ayudarán a navegar en la dirección correcta.

Construya su fundación

En primer lugar, es necesario saber cómo funciona el aprendizaje automático. Usted debe tener una comprensión sana de los fundamentos del aprendizaje automático, tales como regresión logística , clustering, selección de características y clasificación. Los temas principales del aprendizaje automático son:

Aprendizaje automático
Redes neurales
Sistemas de expertos
Ciencias de los datos
Regresión logística
Big data
Algoritmos de aprendizaje profundo
Procesamiento del habla
Procesamiento del lenguaje natural
Cálculo evolutivo
Visión informática
Robótica

La mayoría de los modelos de aprendizaje automático se construyen en seis pasos. Se trata de la recopilación y el acceso de datos, la exploración y preparación de datos, la construcción de modelos, la evaluación de modelos, el despliegue de modelos y la supervisión de modelos.

Usted debe estar familiarizado con estos pasos porque ellos le ayudarán a lo largo de su viaje de aprendizaje automático.

Para entender mejor los algoritmos de aprendizaje automático, es necesario aprender los fundamentos de álgebra lineal, regresión lineal, reconocimiento del habla, estadísticas y probabilidad. Usted debe saber cómo estos conceptos matemáticos se implementan en los problemas modernos de la ciencia de la computación tales como la agrupación y soporte de máquinas vectoriales (VMS).

Conocer estos conceptos es beneficioso porque te ayudará con la regresión y la clasificación.

Utilizar recursos gratuitos

Afortunadamente, muchos recursos gratuitos para el aprendizaje automático están disponibles en línea. Usted puede encontrar varios libros y tutoriales introductorios de YouTube, conferencias, blogs, etc. en varios sitios web. Por ejemplo, Paradigmas de la Programación de Inteligencia Artificial es un libro gratuito que se puede leer para familiarizarse con los fundamentos del aprendizaje automático.

Además, también hay herramientas de software libre que puede utilizar para la exploración de datos, pre-procesamiento y modelado.

Tome un curso

Una vez que haya construido una base sólida en el campo, siga adelante y aprenda el lado práctico de las cosas a través de un curso en línea.

Muchos en línea cursos de aprendizaje automático enseñarte a aplicar los conceptos que has aprendido en un entorno del mundo real. Estos cursos suelen durar de seis a 18 meses y son impartidos por expertos en el campo.

Si luchas con Python, puedes tomar esto gratis. Aprendizaje automático en Python curso para perfeccionar sus habilidades de programación con tutoriales prácticos en Python.

Pero si usted ya tiene conocimiento avanzado de álgebra lineal, cálculo, estadísticas, y Python, usted debe considerar esto Máquina de aprendizaje Bootcamp para convertirse en un ingeniero de aprendizaje automático.

Un campo de arranque de aprendizaje automático le ayudará a obtener las habilidades necesarias para trabajar en algoritmos complejos de aprendizaje automático e intensificar su viaje de aprendizaje. Aprenderá a implementar varios modelos de aprendizaje automático y optimizarlos para un mejor rendimiento.

Pida ayuda

Si no entiendes algo, pide ayuda y aprende de la respuesta. El aprendizaje automático tiene muchos conceptos complicados que usted puede no entender al tratar de aprender por su cuenta.

Si alguien te explica lo mismo de una manera o redacción diferente, puede ser más fácil obtener una nueva visión del concepto.

Puede ponerse en contacto con científicos de datos , especialistas en aprendizaje automático y otros expertos o asisten a foros en línea para discutir problemas y obtener asistencia con áreas específicas de aprendizaje automático.

No te rindas si aún no entiendes algo después de algunos intentos. Ver el problema desde diferentes perspectivas puede ayudarte a resolverlo.

Cómo mejorar en el aprendizaje automático

Estos son algunos consejos para mejorar en el aprendizaje automático.

Consigue un mentor

Un mentor de aprendizaje automático puede ayudarlo proporcionando orientación y retroalimentación sobre su trabajo de aprendizaje automático. Un mentor también puede ayudarte a motivarte, darte sugerencias constructivas, enseñarte a usar herramientas y hacerte responsable de completar las tareas.

Usted puede encontrar un mentor uniéndose a foros en línea o a un grupo de reuniones en persona donde la gente se reúne para discutir temas de aprendizaje automático y colaborar en proyectos juntos. Mentores veloces es un gran lugar para encontrar mentores para el aprendizaje automático.

Practique en su propio tiempo

Como con tantas cosas en la vida, cuanto más practiques, mejor te irá en el aprendizaje automático.

Cuando estés practicando, trata de enfocarte en una habilidad específica a la vez. Esto le ayudará a aprender y conservar mejor la información.

Por ejemplo, si desea mejorar el aprendizaje no supervisado o el procesamiento previo de datos, trabaje en un proyecto que incluya estos temas y lo complete. Este proyecto de clasificación de flores de iris ML es un excelente ejemplo de esto.

También puedes trabajar en proyectos con otras personas que conozcas en foros y grupos en línea. Esto le ayudará a aprender muchas habilidades de aprendizaje automático diferentes, como construir modelos, mejorar el rendimiento y depurar código.

Participar en concursos

Plataformas de aprendizaje automático y bases de datos como Zindi, Kaggle, DrivenData y Alcrowd organizan muchas competiciones abiertas al público.

Kaggle es considerada una de las mejores plataformas para la práctica de la competencia porque tiene muchas competiciones y foros bien organizados. Por ejemplo, la Competencia de Avita se centra en el modelado de temas y la extracción de recomendaciones para productos basados en las revisiones de los usuarios.

Regístrese para participar en los desafíos del aprendizaje automático y aprender a manejar la presión bajo limitaciones de tiempo.

Asistir a eventos y presentaciones

Hay muchos eventos de aprendizaje automático programada para 2022 que usted puede asistir para conocer a otros profesionales del aprendizaje automático. Entre ellas figuran las siguientes:

Cumbre de Visión Informática 2022
Conferencia del Algoritmo 2022
Festival Mundial AI de Cannes 2022
Cumbre de Aprendizaje Profundo 2022
Cumbre de Innovación de Datos MEA 2022
Cumbre Mundial sobre Innovación Tecnológica 2022
Cumbre MarTech Singapur 2022
CureSearch Summit 2022

Conocer a personas en estos eventos te ayudará a aprender más sobre el aprendizaje automático y a establecer conexiones con expertos de la industria.

La creación de redes es útil en todas las profesiones porque permite a las personas compartir sus experiencias y aprender unos de otros. La creación de redes también le ayuda a conseguir puestos de trabajo y a encontrar oportunidades potenciales de crecimiento en su industria.

¿Es el aprendizaje automático una buena carrera?

El aprendizaje automático es sin duda una buena carrera, ya que ofrece muchos oportunidades de crecimiento y avance. Además, las perspectivas de empleo para el aprendizaje automático son muy buenas porque el campo está creciendo rápidamente.

¿El aprendizaje automático paga bien?

De acuerdo con Glassdoor, el salario promedio de un ingeniero de aprendizaje automático en los EE.UU. es 131.001 dólares por año . Las personas con habilidades de alto nivel ganan hasta $195,00 por año, mientras que las que están en el extremo inferior de la escala ganan hasta $88,000.

Mientras que el aprendizaje automático no es el campo más fácil de entrar, paga bien y tiene mucho potencial de crecimiento.

Acerca de Sakshi Gupta

Sakshi es editor asociado de Springboard. Ella es una entusiasta de la tecnología que le encanta leer y escribir sobre la tecnología emergente. Ella es una vendedora de contenidos y tiene experiencia trabajando en los mercados indio y estadounidense.

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