Conforme la inteligencia artificial se hace cada vez más presente en diferentes ámbitos y se convierte en algo palpable, el machine learning se establece como un componente esencial en los avances tecnológicos. Pero, ¿en qué consiste exactamente esta área de la inteligencia artificial y cuál es su propósito? Además, ¿qué estudiar para trabajar en machine learning? Estas son las interrogantes que abordaremos en este artículo.
¿En qué consiste el machine learning?
El machine learning es una rama de la inteligencia artificial, la cual se dedica a desarrollar algoritmos y modelos que permiten a las computadoras aprender y mejorar automáticamente a partir de los datos, sin necesidad de ser programadas de forma explícita para cada tarea específica.
Para que cualquier forma de inteligencia pueda adquirir conocimientos, es necesario que primero aprenda. Esto implica contar con datos sobre los cuales basarse para extraer conclusiones. Al igual que un software simplemente se ejecuta siguiendo su código, un algoritmo de inteligencia artificial está diseñado para aprender.
Al igual que los seres humanos, las máquinas pueden adquirir conocimiento de diversas maneras, utilizando enfoques y técnicas variadas. A continuación, exploraremos algunos de estos enfoques:
- Aprendizaje supervisado: este enfoque emplea datos que contienen respuestas conocidas. La máquina aprende a partir de ejemplos etiquetados y puede realizar predicciones o tomar decisiones basadas en estos datos.
- Aprendizaje no supervisado: en este segundo enfoque, el sistema busca patrones y estructuras en los datos sin la necesidad de tener etiquetas predefinidas. Es útil cuando no se dispone de un conjunto de datos etiquetados y permite descubrir información oculta o desconocida en los datos.
- Aprendizaje por refuerzo: este último se basa en un sistema de recompensas y se logra mediante la interacción del algoritmo con un entorno. La máquina toma decisiones y recibe retroalimentación en forma de recompensas o castigos, lo que le permite aprender a través de la experiencia y mejorar su desempeño en un determinado contexto, como los videojuegos.
Como podemos ver, estos tres enfoques ofrecen diferentes herramientas y técnicas para abordar problemas de aprendizaje automático. La aplicación de cada uno dependerá del tipo de datos y del objetivo específico que se persiga en cada caso.
¿Qué estudiar para trabajar en machine learning?
Antes de decidir qué tipo de formación buscar, es importante tener claridad sobre el perfil profesional al que deseas acceder en el campo del machine learning. Dentro de esta área, existen diversas opciones de trabajo, como investigación, desarrollo, ingeniería de software, entre otras. Sin embargo, todas comparten un requisito común: es necesario tener conocimientos de programación en Python. Por lo tanto, el primer paso es encontrar un curso de formación que incluya programación en Python enfocado en machine learning.
Ahora bien, al momento de comenzar tu búsqueda, encontrarás una amplia oferta formativa, con diferentes modalidades y formatos. Algunas opciones son:
Maestrías en Inteligencia Artificial y Machine Learning
Estos programas de posgrado se centran en formar profesionales en estas disciplinas. Las maestrías pueden impartirse tanto en instituciones privadas como públicas.
Grados universitarios
Al igual que las maestrías, algunos grados universitarios están orientados específicamente hacia la inteligencia artificial y el machine learning. Sin embargo, la oferta en este campo todavía no es muy amplia, y en muchos casos, los programas universitarios se basan en carreras como informática.
Cursos
Otra opción para formarse en machine learning son los cursos de especialización. Estos cursos son más accesibles y brindan una base sólida de conocimientos. No obstante, es importante consultar con cada institución los requisitos y si se necesitan conocimientos previos para poder cursarlos.
En Ai Lab School brindamos el primer programa de educación práctica en programación de AI en México. El curso tiene una duración de 9 meses, en los que aprenderás a desarrollar soluciones utilizando algoritmos avanzados con IA. Una vez finalizado el cursado, accederás a la siguiente etapa: colocación laboral. Aquí el equipo de Ai Lab School te guiará para que apliques a ofertas laborales en Silicon Valley y en los hubs tecnológicos más importantes de Estados Unidos.
Consejos para tener éxito en el campo del machine learning
- Aprende a programar: además de adquirir conocimientos específicos en inteligencia artificial y aprendizaje automático, es crucial dominar la programación. Cuantos más conocimientos de programación tengas, mejor posicionado estarás en este sector.
- Mantente actualizado: La inteligencia artificial y el machine learning están en constante evolución, por lo que es importante seguir aprendiendo y actualizándote constantemente para crecer como profesional.
- Sé creativo: la creatividad desempeña un papel fundamental en el diseño y la programación en machine learning. Cultiva tu creatividad para destacar en el campo.
- Comunícate eficazmente: la comunicación efectiva es esencial. Para progresar en este campo, debes ser capaz de transmitir tus ideas de manera clara y concisa.
- Comparte tus conocimientos: para mejorar, es importante compartir tus experiencias con otros profesionales en el campo del machine learning. Dado que se utiliza principalmente Python, encontrarás una comunidad activa de programadores dispuestos a compartir recursos e ideas. Haz lo mismo y crece junto a otros expertos.
Estos consejos te ayudarán a destacar en el competitivo mercado laboral del machine learning y a seguir creciendo como profesional en este campo en constante desarrollo.