Experto en Machine Learning

En un mundo donde los datos e información es uno de los activos más importantes para las empresas, los profesionales del análisis de grandes cantidades de datos se han vuelto imprescindibles.

En este artículo hablaremos sobre los expertos en machine learning. ¿Quiénes son estos profesionales? ¿Qué trabajo desarrollan? ¿Cuáles son sus habilidades?

Quédate y descubre todo esto y mucho más sobre los profesionales en IA.

Un experto en machine learning es un profesional del sector tecnología que es capaz de construir modelos estadísticos utilizando tecnologías de programación y análisis de datos.

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La demanda de expertos en inteligencia artificial está subiendo exponencialmente. Crear modelos capaces de predecir nuevos resultados es una habilidad muy interesante para todo tipo de empresas. Les ayuda a optimizar las decisiones empresariales y aumentar sus beneficios.

Como veremos en la siguiente sección, adquirir las habilidades necesarias para ser un experto en machine learning no es tarea fácil. Se requiere un gran conocimiento transversal de diferentes herramientas y metodologías tecnológicas además de dominar áreas como la ciencia de la computación o las matemáticas.

Para poder llegar a ser un experto del campo de la inteligencia artificial es importante formarse adecuadamente. En academias online como Udemy o Coursera puedes encontrar algunos cursos bastante completos sobre machine learning.

No obstante, si prefieres tener un nivel mucho más avanzado y optar a hacer prácticas en alguna empresa importante puedes realizar un máster o posgrado en algunas de las disciplinas relacionadas con la ciencia de datos.

Para más información puedes consultar nuestros artículos sobre másters en big data, másters y posgrados en machine learning o máster en business intelligence.

Si quieres convertirte en un buen ingeniero de inteligencia artificial debes dominar algunas habilidades. Seguidamente te mostramos los requerimientos mínimos para poder convertirte en un experto en machine learning.

El dominio de las matemáticas es una habilidad que cualquier persona que se dedica al mundo de los datos debe tener. La mayoría de las metodologías de machine learning hacen uso de áreas como el álgebra lineal, el cálculo en múltiples variables o la estadística.

Es importante entender las matemáticas de forma profunda para poder sacar buenas conclusiones de los resultados que obtenemos de los cálculos. Además, también es muy útil para implementar modelos usando lenguajes de programación.

La mayoría de algoritmos de inteligencia artificial se implementan a través de lenguajes de programación. En el mundo de las ciencias de datos, el lenguaje más usado actualmente es Python.

Este es un lenguaje sencillo de aprender en comparación con otros como Java o C++. Si quieres dominar la inteligencia artificial, aprender a programar es uno de los primeros pasos que debes hacer.

Una vez tengas conocimientos de matemáticas y programación el siguiente paso es entender las bases de la inteligencia artificial. Algunos de los modelos que debes dominar son: árboles de decisión , random forest, redes neuronales , support vector machine, redes neuronales convolucionales o redes neuronales recurrentes .

Podemos adquirir estos conocimientos a través de cursos online o leyendo libros. Uno de los libros más recomendable para aprender estos métodos a fondo es Deep Learning de Goodfellow y Yoshua Bengio.

Otro punto a tener en cuenta son las metodologías de análisis de datos. Por ejemplo, dominar procedimientos de limpieza de datos o de feature engineering es muy recomendable.

También es importante saber graficar los datos para poder ver los resultados de forma visual y realizar informes para que otros departamentos puedan entender nuestras conclusiones.

Para poder trabajar como experto de machine learning deberás también entender que son las bases de datos SQL y NoSQL . Saber crear una base de datos, ingresar información y sacarla para procesarla y analizarla es algo fundamental.

Hoy en día la forma más óptima de almacenar información es en una base de datos y el elemento principal del machine learning son los datos. Por lo tanto, tienes que saber manejar todo tipo de base de datos.

Aunque normalmente no recae sobre el experto de machine learning las habilidades de big data, tener nociones del procesamiento de datos distribuido nunca está de menos.

Es importante conocer algunos elementos del ecosistema de Hadoop como el sistema de ficheros distribuidos de Hadoop (HDFS) , el framework de Spark o bases de datos distribuidas como Cassandra . No hace falta que te vuelvas un experto en estas tecnologías pero es importante que sepas un poco cómo funcionan y cómo se implementan.

Las funciones de un profesional del sector IA dependerá de en qué empresa trabaje. Te dejo 3 funciones diferentes que un experto en machine learning puede llevar a cabo para que te hagas una idea de qué proyectos pueden desarrollar.

Una de las funciones principales de un experto en machine learning es ser capaz de crear modelos de clasificación. Te daré varios ejemplos para que entiendas que campos se puede aplicar.

En medicina se puede utilizar el aprendizaje automático para discriminar qué fármacos son los que potencialmente pueden funcionar de los que no. Esto se utiliza en el campo de diseño de fármacos.

En el campo de la banca se emplean sistemas de clasificación para poder detectar transacciones fraudulentas y poderlas bloquear de inmediato.

En biología se usan programas que utilizan la multiclasificación para poder etiquetar una planta según su especie a partir de una foto.

Crear sistemas de recomendación forma también parte de un experto en inteligencia artificial. Estos métodos se usan en múltiples plataformas como Netflix, HBO o Spotify con el objetivo de mostrar al usuario posibles recomendaciones basadas en sus gustos y sus búsquedas.

La traducción simultánea es un campo del machine learning que recibe el nombre de procesamiento del lenguaje natural. Construir estos modelos usando redes neuronales recurrentes es también una función de un experto en machine learning.

Otro tipo de función similar, es, por ejemplo, el análisis del sentimiento, una rama que consiste en identificar los sentimientos de la gente a partir de los mensajes que escriben en redes sociales, pudiendo saber si son mensajes de enfado, alegría y tristeza.