7 habilidades necesarias para convertirse en un ingeniero de aprendizaje automático

¿Quiere hacer la transición para convertirse en un ingeniero de aprendizaje automático? ¡Si es así, entonces no estás solo! Tecnologías como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático, la ciencia de datos, etc. son cada vez más populares en estos días. Pero estas tecnologías también se lanzan como palabras de moda donde muchas personas no saben lo que realmente significan o las habilidades necesarias para aprenderlas. ¡Ahí es donde este artículo puede ayudarlo al enumerar todas las diferentes habilidades que necesita para conseguir el trabajo de sus sueños como ingeniero de aprendizaje automático !

Machine Learning es una tecnología que se centra en máquinas que aprenden de forma independiente a partir de los datos sin mucha intervención humana o programación explícita. Este es un campo complejo que es una destilación de la Inteligencia Artificial y está interrelacionado con otras tecnologías como la Ciencia de Datos. Pero esto crea la pregunta de quién es un ingeniero de aprendizaje automático. ¿Y en qué se diferencia de un científico de datos o un analista de datos? Entendamos esto primero.

¿Quién es un ingeniero de aprendizaje automático?

Dado que el aprendizaje automático está profundamente relacionado con la ciencia de datos, existen algunas superposiciones en la descripción del trabajo de un científico de datos, un analista de datos o un ingeniero de aprendizaje automático. Sin embargo, las principales diferencias son en lo que se enfocan. Los científicos y analistas de datos se centran principalmente en obtener información de los datos y presentarlos a los superiores de la organización para tomar decisiones importantes. Esto implica tener algún conocimiento de los algoritmos de ML. Sin embargo, los ingenieros de aprendizaje automático no se centran en el aprendizaje automático. Su objetivo es crear componentes de software que puedan funcionar con una supervisión humana mínima y ayudar a obtener información de los datos que se les proporcionan. Es por eso que hay tanto enfoque en los fundamentos informáticos y el desarrollo de software para un ingeniero de aprendizaje automático porque esa es su especialización.  

Ahora veamos las habilidades que necesita para convertirse en un ingeniero de aprendizaje automático. Si bien los dos primeros son bastante básicos y es posible que incluso los hayas aprendido en la escuela secundaria o en la licenciatura, se vuelven más complejos y específicos del dominio a medida que avanzas en la lista.

Habilidades necesarias para convertirse en un ingeniero de aprendizaje automático

1. Matemáticas aplicadas

Las matemáticas son una habilidad bastante importante en el arsenal de un ingeniero de aprendizaje automático. También es una de las materias básicas que se enseñan desde la escuela y por eso es la primera habilidad de nuestra lista. Pero, ¿te preguntas por qué necesitas las matemáticas? (¿Especialmente si no te gusta?) Bueno, las matemáticas pueden tener muchos usos en ML. Puede aplicar varias fórmulas matemáticas para seleccionar el algoritmo ML correcto para sus datos, puede usar las matemáticas para establecer parámetros, niveles de confianza aproximados. Muchos de los algoritmos ML son aplicaciones derivadas de procedimientos de modelado estadístico, por lo que es muy fácil entenderlos si tener una base sólida en Matemáticas. Algunos de los temas importantes de matemáticas que necesita saber incluyenálgebra lineal, probabilidad, estadística, cálculo multivariante, distribuciones como Poisson, normal, binomial, etc. Aparte de las matemáticas, tener algún conocimiento de los conceptos de física también puede ser beneficioso si desea convertirse en un ingeniero de aprendizaje automático.

2. Fundamentos de informática y programación

Este es otro requisito básico para convertirse en un buen ingeniero de aprendizaje automático. Debe estar familiarizado con diferentes conceptos de CS como estructuras de datos (pila, cola, árbol, gráfico), algoritmos (búsqueda, clasificación, programación dinámica y codiciosa), complejidad de espacio y tiempo , etc. Lo bueno es que probablemente sepa todo esto si has hecho tu licenciatura en informática! Debe estar bien versado en diferentes lenguajes de programación como Python y R para ML y estadísticas, Spark y Hadoop para computación distribuida, SQL para administración de bases de datos, Apache Kafka para preprocesamiento de datos, etc. Python es un lenguaje de programación muy popular, especialmente para Machine. Aprendizaje y ciencia de datos, por lo que es excelente si está bien versado en sus bibliotecas comoNumPy , Pandas , Matplotlib, Scikit-learn, TensorFlow, etc.

3. Algoritmos de aprendizaje automático

¿Cuál es una habilidad muy importante para convertirse en un ingeniero de aprendizaje automático? Obviamente, es muy importante conocer todos los algoritmos comunes de aprendizaje automático para saber dónde aplicar qué algoritmos. La mayoría de los algoritmos de ML se dividen en 3 tipos comunes, a saber, algoritmos de aprendizaje automático supervisados, no supervisados ​​y de refuerzo. En detalle, algunos de los más comunes incluyen Naïve Bayes Classifier, K Means Clustering, Support Vector Machine, Apriori Algorithm, Linear Regression, Logistic Regression, Decision Trees, Random Forests , etc. Por lo tanto, es bueno si tiene un conocimiento sólido de todos estos algoritmos antes de comenzar su viaje como ingeniero de ML.

4. Modelado y evaluación de datos

Como ingeniero de aprendizaje automático, debe ser experto en modelado y evaluación de datos. Después de todo, ¡los datos son su pan y mantequilla! El modelado de datos implica comprender la estructura subyacente de los datos y luego encontrar patrones que no son obvios a simple vista. También necesita evaluar los datos utilizando un algoritmo que sea adecuado para los datos. Por ejemplo, el tipo de algoritmos de aprendizaje automático a utilizar, como regresión, clasificación, agrupamiento, reducción de dimensiones, etc., depende de los datos. Un algoritmo de clasificación bien adaptado a grandes datos y velocidad puede ser ingenuo, o un algoritmo de regresión para precisión puede ser un bosque aleatorio. De manera similar, un algoritmo de agrupamientopara variables categóricas es k modo mientras que para probabilidad es k media. Necesita conocer todos estos detalles sobre varios algoritmos para contribuir al modelado y evaluación de datos de manera efectiva.

5. Redes Neuronales

¡Nadie puede olvidar la importancia de las Redes Neuronales en la vida de un ingeniero de ML! Estas redes neuronales siguen el modelo de las neuronas del cerebro humano. Tienen múltiples capas que incluyen una capa de entrada que recibe datos del mundo exterior que luego pasan a través de múltiples capas ocultas que transforman la entrada en datos valiosos para la capa de salida.. Estos demuestran una visión profunda de los cálculos paralelos y secuenciales que se utilizan para analizar o aprender de los datos. Hay muchos tipos diferentes de redes neuronales como la red neuronal Feedforward, la red neuronal recurrente, la red neuronal convolucional, la red neuronal modular, la red neuronal de función de base radial, etc. Si bien no es necesario que comprenda todas estas redes neuronales en detalle para convertirse en un ML ingeniero, es importante que conozca los fundamentos básicos. ¡Y siempre puedes aprender el resto en el camino!

6. Procesamiento del lenguaje natural

El procesamiento del lenguaje natural es naturalmente muy importante y una parte fundamental del aprendizaje automático. En esencia, la PNL tiene como objetivo enseñar el lenguaje humano con todas sus complejidades a las computadoras. Esto es para que las máquinas puedan entender e interpretar el lenguaje humano para eventualmente entender mejor la comunicación humana. Hay muchas bibliotecas diferentes que proporcionan la base del procesamiento del lenguaje natural. Estas bibliotecas tienen varias funciones que se pueden usar para hacer que las computadoras entiendan el lenguaje natural dividiendo el texto de acuerdo con su sintaxis, extrayendo las frases importantes, eliminando palabras extrañas, etc. Puede estar familiarizado con algunas o incluso con una de estas bibliotecas como Natural Language Toolkit, que es la plataforma más popular para crear aplicaciones relacionadas con la PNL.

7. Habilidades de comunicación

Y finalmente, llegamos a una habilidad que es una habilidad blanda y puede que no se considere tan importante. Sin embargo, si tiene buenas habilidades de comunicación, puede marcar una gran diferencia en su trayectoria profesional. Esto se debe a que, si bien comprende los datos y los conocimientos obtenidos mediante el aprendizaje automático mejor que nadie, es igualmente importante que pueda transmitir estos conocimientos a un equipo no técnico, a sus accionistas o a sus clientes. Esto también puede implicar la narración de datos.donde debería poder presentar sus datos en un formato de narración con un comienzo y un final en los resultados concretos que ha obtenido de los datos utilizando el aprendizaje automático. Esto se debe a que, eventualmente, el análisis de datos es menos importante para una empresa que los conocimientos prácticos que se pueden obtener de los datos. Y si eres capaz de transmitir estas ideas, ¡entonces el cielo es tu límite en tu profesión!

Conclusión

El aprendizaje automático se está generalizando cada vez más y se utiliza en casi todos los campos en la actualidad. Ya sea medicina, ciberseguridad, automóviles, etc., todos estos campos están explorando las capacidades del aprendizaje automático. ¡Es obvio que aprender más sobre ML y convertirse en un ingeniero de aprendizaje automático es una gran idea e incluso puede ser un paso profesional muy inteligente! ¡Así que echa un vistazo a todas estas habilidades y comienza a aprenderlas para que puedas mejorar tus capacidades y conseguir el trabajo de tus sueños como ingeniero de aprendizaje automático!