Que es Machine Learning?
El aprendizaje automático es una vertiente de la inteligencia artificial que habilita a un sistema para adquirir conocimiento a partir de datos, en vez de a través de la codificación explícita. No obstante, el aprendizaje automático no es una tarea trivial. A medida que el algoritmo procesa datos de entrenamiento, tiene el potencial de generar modelos más fiables fundamentados en dicha información. Una representación de aprendizaje automático es el conjunto de datos resultante que se obtiene al capacitar su algoritmo de aprendizaje automático. Tras la fase de entrenamiento, al suministrar una entrada al modelo, este devolverá una salida. Por caso, un algoritmo de predicción desarrollará un modelo para realizar estimaciones. Luego, al alimentar dicho modelo predictivo con información, obtendrá una previsión basada en los datos que se utilizaron para su entrenamiento.
Aprendizaje con supervisión: estos métodos tienen un entrenamiento previo con un conjunto de datos etiquetados que les facilita tomar resoluciones o realizar inferencias. Un caso típico es un filtro anti-spam que categoriza un correo electrónico como spam o no, basándose en los modelos que ha adquirido del archivo de mensajes (autor, proporción texto/imagen, términos clave en el tema, etc.).
Aprendizaje sin supervisión: estas técnicas carecen de conocimiento anterior. Abordan el desorden de información con la meta de identificar estructuras que les permitan organizar los datos de alguna forma. En el ámbito del mercadeo, se emplean para descubrir tendencias en grandes volúmenes de datos originados en plataformas sociales y diseñar campañas publicitarias altamente focalizadas.
Aprendizaje reforzado: la finalidad es que un algoritmo se eduque a través de su propia vivencia. Es decir, que pueda escoger la opción más adecuada en diversas circunstancias, basándose en un método de ensayo y acierto donde se premian las elecciones correctas. Actualmente se está implementando en áreas como el reconocimiento de rostros, diagnósticos en medicina o la categorización de secuencias de ADN.
Cuando se menciona el machine learning (aprendizaje automático), es común que la gente se pregunte: ¿qué tan difícil es aprender machine learning? A simple vista, es comprensible que muchos crean que es un tema complicado de dominar.
En primer lugar, porque se involucran conceptos matemáticos. En segundo lugar, porque se requiere un sólido conocimiento de programación y familiaridad con los algoritmos y la computación distribuida. Además, la experimentación desempeña un papel crucial en el aprendizaje automático, y dominarla lleva tiempo y esfuerzo.
Aunque es cierto que se necesitan conocimientos básicos de matemáticas, como probabilidad, estadística y álgebra lineal, así como habilidades en programación y comodidad al trabajar con algoritmos, no es tan difícil como se piensa adentrarse en el machine learning.
En este artículo, responderemos a esta pregunta recurrente y también proporcionaremos algunos consejos para estudiar esta rama cada vez más solicitada de la inteligencia artificial.
¿Qué tan difícil es aprender machine learning?
Como mencionamos anteriormente, aprender machine learning no es tan difícil como se piensa, pero sí requiere el manejo de ciertos conocimientos. A continuación, enumeramos algunos puntos que a veces pueden representar un desafío al iniciar en este campo.
- Amplios conocimientos de programación: Para implementar algoritmos de machine learning, es fundamental contar con un sólido dominio de lenguajes de programación como Python, Julia y otros lenguajes avanzados.
- Aprendizaje profundo: Esta rama utiliza redes neuronales profundas para desarrollar algoritmos capaces de alcanzar un rendimiento equiparable al humano en tareas complejas. Por lo tanto, para adentrarte en el machine learning, necesitarás una sólida comprensión de matemáticas y estadística, además de habilidades en programación.
- Computación distribuida: Los algoritmos de aprendizaje automático suelen escalar cuando se distribuyen en un gran número de ordenadores durante el proceso de entrenamiento. Si deseas aventurarte en la computación distribuida, necesitarás ciertos conocimientos en ingeniería de software y computación en la nube.
- Algoritmos complejos: Los algoritmos de aprendizaje automático pueden resultar difíciles de comprender, especialmente para los principiantes. Cada algoritmo tiene componentes diferentes que debes aprender antes de poder aplicarlos. Incluso entonces, no todos los algoritmos funcionarán bien con tu conjunto de datos o problema de negocio, por lo que se requiere experimentación para encontrar el enfoque adecuado.
- Conocimientos matemáticos: Es beneficioso sentirse cómodo con conceptos matemáticos básicos como probabilidad, estadística y álgebra lineal para comprender los algoritmos de machine learning. Dominar estos conceptos puede ser desafiante debido a su complejidad. También es necesario aprender a aplicar cada idea en el aprendizaje automático, lo cual requiere un entendimiento profundo y no solo superficial de estos temas.
Ahora bien, la siguiente pregunta que nos hacemos es:
¿Cuánto tiempo se tarda en aprender aprendizaje automático?
En la actualidad, hay una amplia variedad de recursos disponibles para aprender los conceptos básicos del machine learning, como libros y tutoriales que abarcan algoritmos específicos. Sin embargo, en muchas ocasiones, lo más recomendable es realizar estudios formales.
Obtener una licenciatura en machine learning requiere aproximadamente cuatro años de estudio. Puedes encontrar una lista de instituciones en México que ofrecen programas de licenciatura en aprendizaje automático en haciendo clic aquí.
Por otro lado, un programa de maestría suele tener una duración adicional de dos años.
Sin embargo, si prefieres una opción más breve y con mayor experiencia práctica, existen cursos y capacitaciones disponibles. Un ejemplo de ello es el curso que ofrecemos en Ai Lab School, escuela en línea de programación en Inteligencia Artificial.
Este es el primer programa educativo online y de colocación laboral en México de inteligencia artificial, donde se ofrecen proyectos prácticos y metodologías comprobadas de aprendizaje y análisis avanzado, que brindan las bases fundamentales para desarrollar habilidades en la programación de IA.
Una de las principales ventajas de esta capacitación es que tiene una duración de 9 meses. Además, está diseñada para llevar a paso a paso al programador desde el nivel básico al avanzado, con el objetivo de elevar sus competencias para la siguiente etapa: la colocación de trabajo en empresas de tecnología en Silicon Valley como Facebook, Google y Amazon.
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