Desde revolucionar la manera en que interactuamos con la tecnología hasta impulsar avances en sectores tan diversos como la salud, las finanzas y el entretenimiento, la tecnología machine learning se ha convertido en una habilidad esencial en la era digital.
En este artículo nos adentraremos en este campo dinámico y en constante evolución, abordando desde los fundamentos básicos y sus aplicaciones, hasta los mejores consejos prácticos para aquellos que quieran aprender Machine Learning desde cero.
Significado del machine learning
El Machine Learning (ML) es una rama de la inteligencia artificial que se centra en el desarrollo de sistemas capaces de aprender y mejorar a partir de la experiencia, sin ser explícitamente programados. Esto permite a las máquinas mejorar su rendimiento en tareas específicas con el tiempo, aumentando su precisión y eficiencia.
¿Cómo funciona el machine learning?
El machine learning funciona utilizando algoritmos que analizan y aprenden de los datos para mejorar su rendimiento en una tarea específica. Principalmente los pasos a seguir son:
- Recopilación de datos: cuanto más datos y más variados sean, mejor podrá el sistema aprender de ellos.
- Preprocesamiento: se limpian, ordenan y transforman los datos a un formato que los algoritmos de ML puedan procesar eficientemente.
- Elección del algoritmo: según el tipo de tarea (como clasificación, regresión o agrupación) y el tipo de aprendizaje (supervisado, no supervisado o por refuerzo).
- Entrenamiento del modelo: se entrena al algoritmo seleccionado.
- Evaluación del modelo: se pone a prueba el modelo con un conjunto de datos nuevo para evaluar su rendimiento.
- Ajuste y optimización: se afinan los parámetros del algoritmo o se cambia por completo, dependiendo de los resultados de la evaluación.
Una vez que el modelo está adecuadamente entrenado y evaluado, puede usarse para hacer predicciones o tomar decisiones basadas en nuevos datos de entrada.
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¿Qué aplicaciones tiene el machine learning?
El ML permite a las máquinas identificar patrones y tomar decisiones con una mínima intervención humana, lo que convierte a este tipo de tecnologías en una herramienta poderosa para una amplia gama de aplicaciones, como:
- Recomendaciones de contenido personalizado como, por ejemplo, en las plataformas de streaming que analizan el comportamiento del usuario para ofrecer recomendaciones personalizadas
- Reconocimiento de voz como, por ejemplo, en las asistentes virtuales Siri o Alexa que entienden y responden a preguntas habladas mediante reconocimiento de un lenguaje natural.
- Detección de fraude en tarjetas de crédito que identifica patrones de comportamiento fraudulentos y protege a los clientes contra transacciones no autorizadas
- Traducción automática como, por ejemplo, Google Translate que traduce automáticamente textos de un idioma a otro y va mejorando la precisión y la fluidez con el tiempo.
- Aplicaciones médicas como, por ejemplo, análisis de radiografías o resonancias para ayudar a los médicos en el diagnóstico de sus pacientes.
Ahora que tenemos claro el concepto es evidente que el machine learning es el futuro y prueba de ello es que el ingeniero de machine learning es una de las profesiones más demandadas en la actualidad.
Pero, ¿qué se necesita para aprenderlo y dónde hacerlo? Veámoslo en detalle.
¿Qué estudiar para ser un machine learning engineer?
Los requisitos para aprender machine learning constan de una combinación de educación formal, habilidades prácticas y entendimiento profundo de ciertas áreas clave, que son principalmente:
- Programación: es necesario contar con ciertos conocimientos en lenguajes de programación como Python o R.
- Matemáticas y estadística: especialmente el álgebra lineal y el cálculo son fundamentales en machine learning, junto con la estadística que ayuda a entender y aplicar los modelos predictivos.
- Data Science: este área que comprende cómo trabajar con grandes conjuntos de datos, incluyendo la limpieza, el análisis y la visualización de datos, es esencial para el machine learning.
Pero, además de las habilidades prácticas y conocimientos técnicos mencionados arriba, es importante que un machine learning engineer también cuente con habilidades blandas como:
- Resolución de problemas para poder abordar problemas complejos y desarrollar soluciones innovadoras.
- Pensamiento crítico para evaluar críticamente los resultados y buscar la mejora constante.
- Trabajo en equipo y comunicación, ya que a menudo esta profesión requiere comunicar ideas complejas de manera clara a otros miembros del equipo.
Ahora bien, aprender machine learning puede ser un desafío y quizás te estés preguntando…
¿Qué tan difícil es aprender machine learning?
Presenta varios desafíos, especialmente para aquellos sin un trasfondo en ciencias de la computación o matemáticas, como la complejidad técnica o la curva de aprendizaje.
Pero superar estos y muchos desafíos más a la hora de estudiar machine learning no es imposible, tan solo requiere de un buen enfoque estratégico y una mentalidad de crecimiento adecuada.
¿Y cómo lograrlo? Pues bien, empecemos por el principio…
¿Por dónde empezar a aprender machine learning?
Una opción es emprender el camino en solitario, para el que lo mejor es:
- Empezar por lo básico aprendiendo los fundamentos de programación, con un lenguaje amigable como Python, y las matemáticas básicas (estadísticas, probabilidad, álgebra lineal y cálculo) antes de sumergirse en conceptos más complejos.
- Practicar constantemente trabajando en proyectos reales y experimentando con diferentes algoritmos.
- Apoyarse en comunidades como Stack Overflow o grupos de LinkedIn donde se plantean preguntas y comparten conocimientos.
- Consultar libros para aprender machine learning como “Machine Learning for Absolute Beginners: A Plain English Introduction” de Oliver Theobald o “Machine Learning: Guía Paso a Paso Para Implementar Algoritmos De Machine Learning Con Python”de Rudolph Russell.
Pero lo cierto es que aprender machine learning es aún más complejo si no cuentas con el apoyo adecuado, por lo que lo más recomendable es contar con acompañamiento y apoyo profesional desde el minuto cero.
Y lo mejor para conseguirlo es formarse en cursos avanzados como este curso de data science donde se aprende con métodos puramente prácticos y muy completos, que aseguran un aprendizaje profundo de todas las etapas del proceso de análisis de datos y machine learning.
¡Conviértete en Machine Learning Engineer!
La capacidad para aprender y mejorar a partir de la experiencia coloca al machine learning en el centro de la innovación tecnológica, requiriendo un enfoque multidisciplinario que abarca la programación, las matemáticas, la estadística y la ciencia de datos.
Así que si buscas adentrarte en este campo tan dinámico, ten por seguro que aprender machine learning será todo un desafío estimulante, aunque alcanzable si sigues la estrategia adecuada y te guías con los mejores profesionales del sector. ¡Te esperamos en el máster de machine learning !
