10 habilidades imprescindibles que debe tener un ingeniero de aprendizaje automático en 2023

10 habilidades ingeniero aprendizaje automático 2023

Introducción

En el panorama actual en constante evolución, las organizaciones están escalando rápidamente sus equipos para aprovechar el potencial de la inteligencia artificial, el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático. Lo que comenzó como un modesto concepto, el aprendizaje automático, se ha vuelto indispensable en todas las industrias, permitiendo a las empresas aprovechar oportunidades sin precedentes. Un catalizador crucial detrás de esta transformación es el conjunto de habilidades de los ingenieros de aprendizaje automático. Estos profesionales tienen la experiencia para construir algoritmos y sistemas sofisticados que pueden adquirir conocimiento y perspicacia de forma autónoma. A medida que el aprendizaje automático continúa dando forma a nuestro mundo, la destreza de estos ingenieros desempeña un papel fundamental en la conducción de la innovación y en el descubrimiento de nuevas fronteras de posibilidad. ¡Vamos a explorar las principales habilidades que deben tener los ingenieros de aprendizaje automático en 2023!

¿Qué es un Ingeniero de Aprendizaje Automático?

Un ingeniero de aprendizaje automático se especializa en diseñar, construir e implementar algoritmos y modelos de aprendizaje automático para resolver problemas complejos. Ellos llenan el vacío entre la ciencia de datos y la ingeniería de software, aplicando su experiencia para desarrollar modelos predictivos, sistemas de recomendación y otras aplicaciones basadas en inteligencia artificial. Los ingenieros de aprendizaje automático trabajan con grandes conjuntos de datos, preprocesan y limpian los datos, seleccionan algoritmos apropiados y ajustan los modelos para obtener un rendimiento óptimo.

Sus responsabilidades incluyen la codificación, capacitación e implementación de modelos de aprendizaje automático, y colaborar con científicos de datos y expertos en el dominio para comprender los requisitos empresariales. Los ingenieros de aprendizaje automático también se centran en optimizar los modelos para la escalabilidad, confiabilidad y eficiencia en entornos de producción. A menudo trabajan con frameworks como TensorFlow, PyTorch y scikit-learn, y poseen una sólida base en programación, matemáticas y manipulación de datos. En general, los ingenieros de aprendizaje automático desempeñan un papel vital en el desarrollo e implementación de soluciones de aprendizaje automático en diversas industrias.

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Principales 10 Habilidades de un Ingeniero de Aprendizaje Automático

Aquí están las principales habilidades de aprendizaje automático que empoderan a los ingenieros de aprendizaje automático para innovar y enfrentar desafíos complejos de inteligencia artificial y ciencia de datos:

  • Lenguajes de Programación
  • Matemáticas y Estadísticas
  • Algoritmos de Aprendizaje Automático
  • Preprocesamiento de Datos
  • Visualización de Datos
  • Evaluación y Validación de Modelos
  • Librerías y Frameworks de Aprendizaje Automático
  • Herramientas de Big Data
  • Control de Versiones
  • Resolución de Problemas y Pensamiento Crítico

Lenguajes de Programación

Trabajar con tareas mínimas, como escribir programas básicos, crear scripts para páginas web, etc., es bastante diferente a trabajar con principios de aprendizaje automático. Requiere habilidades y experiencia significativas en programación. La habilidad fundamental y más importante para una carrera en aprendizaje automático es tener un conocimiento profundo de un lenguaje de programación como Python. Dado que es fácil de aprender y ofrece numerosos usos en comparación con otros lenguajes. Python es la base del aprendizaje automático. Comprender C++ es útil para mejorar la velocidad del programa, aunque Java es necesario para lidiar con Hadoop, Hive y otras tecnologías requeridas para un ingeniero de aprendizaje automático.

Recursos Útiles

  • Introducción a Python
  • 6 Lenguajes de Programación Útiles además de Python y R
  • Java vs Python: ¿Qué lenguaje es el adecuado para ti?
  • Top 10 Usos de Python en el Mundo Real con Ejemplos

Matemáticas y Estadísticas

El aprendizaje automático se basa en las matemáticas. Para comprender completamente el aprendizaje automático, debes estar familiarizado con conceptos clave de teoría de probabilidad, matemáticas y álgebra lineal. Si tienes una base sólida en matemáticas, te resultará relativamente fácil comprender muchos de los algoritmos de aprendizaje automático, ya que son aplicaciones desarrolladas a partir de técnicas de modelado estadístico.

Podemos ver la importancia de la estadística en el aprendizaje automático porque los algoritmos de aprendizaje automático se basan en modelos estadísticos. Eso significa que la estadística juega un papel importante en el desarrollo de algoritmos. Por lo tanto, comprender las herramientas estadísticas es esencial si deseas mejorar tus perspectivas laborales en el aprendizaje automático.

Otros subtemas como la probabilidad también juegan un papel importante en el aprendizaje automático. La probabilidad beneficia en la predicción de resultados futuros porque la mayoría de los algoritmos de aprendizaje automático operan bajo incertidumbre y deben llegar a conclusiones confiables. El aprendizaje automático sería capaz de predecir futuras versiones con la ayuda de cálculos de probabilidad, como métodos derivados, redes de Bayes y decisiones de Markov.

Recursos Útiles

  • 19 MOOCs sobre Matemáticas y Estadísticas para Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático
  • Libros Gratuitos Imprescindibles sobre Estadísticas y Matemáticas para Ciencia de Datos
  • Matemáticas detrás del Aprendizaje Automático: Los Conceptos Fundamentales que Necesitas Saber
  • Cómo Aprender Matemáticas para el Aprendizaje Automático

Algoritmos de Aprendizaje Automático

El algoritmo y enfoque de optimización utilizado determina la eficiencia y durabilidad de una tecnología de aprendizaje automático. Como ingeniero de aprendizaje automático, debes estar familiarizado/a con una amplia gama de algoritmos de aprendizaje automático, incluyendo regresión, clasificación, agrupamiento y aprendizaje por refuerzo. Además, debes conocer conceptos más complicados como la reducción de dimensionalidad, la combinación de modelos, el ensacado y el impulso.

Existen varios paquetes de API y bibliotecas disponibles, como Google TensorFlow, MLlib de Apache Spark y CNTK de Microsoft, que se utilizan en el aprendizaje automático. La implementación de estos desarrollos requiere una comprensión exhaustiva de varios conceptos, cómo se conectan con diferentes sistemas y las posibles dificultades que pueden surgir en el camino.

Recursos Útiles

  • ¿Qué es el Aprendizaje Automático? Una introducción amigable para aspirantes a científicos de datos y gerentes
  • Curso de Certificación en Aprendizaje Automático para Principiantes
  • Comprender los Algoritmos de Bosque Aleatorio con Ejemplos (Actualizado 2023)
  • 20 Preguntas más Frecuentes en Entrevistas de Aprendizaje Automático

Preprocesamiento de Datos

El preprocesamiento es el proceso que se utiliza para realizar cambios en nuestros datos antes de enviarlos al algoritmo. La preparación de datos es un método para transformar datos desordenados en conjuntos de datos precisos. Utilizar algoritmos de minería de datos en datos sin procesar producirá resultados negativos, ya que no podrían detectar correctamente las tendencias. Por lo tanto, el procesamiento de datos es esencial para mejorar el nivel general de calidad de los datos.

Para que los datos sean apropiados para su análisis y construcción de modelos, deben poder limpiarse, preprocesarse y transformarse. Esto implica operaciones como tratar valores faltantes, transformar tipos de datos de características, ingeniería de características, escala de características y normalización de características.

Recursos Útiles

  • Guía Práctica de Preprocesamiento de Datos en Python utilizando Scikit Learn
  • 10 Problemas Frecuentes en el Preprocesamiento de Datos
  • Preprocesamiento de Datos de Texto en Procesamiento del Lenguaje Natural
  • Preprocesamiento de Texto en Procesamiento del Lenguaje Natural con Códigos Python

Visualización de Datos

La visualización de datos es un componente esencial del aprendizaje automático. La visualización de datos se puede lograr con la ayuda de herramientas de Python como Matplotlib, Seaborn o Plotly. La visualización de datos facilita la comprensión de patrones, tendencias y correlaciones. Tableau, Qlikview, Dash y otras herramientas conocidas de visualización de datos son accesibles y se utilizan comúnmente en el desarrollo de paneles de control. Es una ventaja si ya has trabajado con manipulación de datos y construcción de paneles de control en alguna de las tecnologías de visualización de datos mencionadas.

Recursos Útiles

  • Una Guía Completa para Principiantes sobre Visualización de Datos
  • 12 Tipos de Gráficos de Datos para Visualización, desde el Concepto hasta el Código
  • Tableau para Principiantes
  • Análisis Exploratorio de Datos utilizando Técnicas de Visualización de Datos

Evaluación y Validación de Modelos

Las habilidades de modelado y evaluación de datos son fundamentales para los ingenieros de aprendizaje automático. El objetivo principal del aprendizaje automático es el análisis de modelos de datos no estructurados, lo que implica conocimientos de modelado de datos. Esto incluye descubrir patrones que están ocultos a simple vista y requiere conocer la composición fundamental de los datos. Para ayudar eficazmente con el modelado y la evaluación de datos, debes estar familiarizado/a con todas las características de varios enfoques.

Alguien que trabaja con datos debe tener un sólido entendimiento de técnicas de combinación, técnicas de aprendizaje profundo, algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado, y más. Los profesionales están más preparados para elegir el modelo adecuado cuando son conscientes de las suposiciones, limitaciones y beneficios de diversos modelos.

Recursos Útiles

  • 4 Formas de Evaluar tu Modelo de Aprendizaje Automático: Técnicas de Validación Cruzada (con código en Python)
  • 12 Métricas Importantes de Evaluación de Modelos para Aprendizaje Automático que Todos Deben Conocer (Actualizado 2023)
  • Técnica de Validación Cruzada K-Fold y sus Elementos Esenciales

Bibliotecas y Frameworks de Aprendizaje Automático

Como parte de sus tareas diarias, los ingenieros de aprendizaje automático pueden tener que lidiar con muchos paquetes, bibliotecas y algoritmos. Un ingeniero de aprendizaje automático debe comprender los diferentes elementos de los algoritmos y frameworks de aprendizaje automático. Debes ser competente en varios algoritmos de aprendizaje automático, como clasificación, regresión, aprendizaje por refuerzo y agrupamiento. Además, también debes ser hábil en temas avanzados como el proceso de ensacado, la reducción de dimensionalidad, la combinación de modelos y el impulso. También debes estar familiarizado/a con bibliotecas de Python como PyTorch, Scikit-Learn y TensorFlow para construir algoritmos de aprendizaje automático.

Recursos Útiles

  • Introducción a scikit-learn para Machine Learning
  • Las 10 mejores bibliotecas de Machine Learning que debes conocer en 2023
  • 6 bibliotecas de Python para interpretar modelos de Machine Learning y construir confianza

Herramientas para Big Data

Se requieren herramientas y métodos de acceso a datos para extraer conocimientos valiosos de grandes cantidades de datos. Para abordar de manera efectiva los problemas y aprovechar las ventajas del aprendizaje automático, es necesario tener un amplio conocimiento de la tecnología de Big Data. Los ingenieros de Machine Learning deben tener conocimientos sobre las plataformas y tecnologías utilizadas para gestionar grandes cantidades de datos, incluyendo SQL, Spark, Hadoop, Hive y Pig. Los ingenieros de datos que mejoran sus habilidades y competencias en tecnologías de Big Data pueden concentrarse mejor en los desafíos presentados por los datos masivos y maximizar la efectividad del aprendizaje automático en diversos campos.

Recursos Útiles

  • Una introducción al ecosistema de Hadoop para Big Data
  • Las 20 principales herramientas de Big Data utilizadas por profesionales en 2023

Control de Versiones

Todo ecosistema de desarrollo de software necesita control de versiones, pero los entornos de aprendizaje automático lo necesitan aún más. Para abordar problemas y evitar desacuerdos, debes realizar un seguimiento de cada cambio realizado por el equipo de software al desarrollar una aplicación o un modelo de ML. Puedes emplear un sistema de control de versiones para lograr eso. Los sistemas de control de versiones ayudan a los científicos de datos a reducir la carga de versionado manual y facilitar la comunicación del equipo mediante la versión dinámica de archivos y proyectos.

Los nuevos modelos se introducen a menudo paso a paso hasta que los equipos tengan la confianza de que funcionan según lo previsto, con el fin de garantizar la tolerancia a fallos y realizar pruebas adecuadas. El versionado proporciona las herramientas necesarias para compartir las versiones de modelo apropiadas en el momento adecuado.

Recursos Útiles

  • Seguimiento de Experimentos de ML con Control de Versiones de Datos
  • MLOps | Versionado de Conjuntos de Datos con Git y DVC

Resolución de Problemas y Pensamiento Crítico

El objetivo del aprendizaje automático es abordar problemas en tiempo real. Uno debe poseer las habilidades necesarias para analizar las ventajas y desventajas de un evento, considerar todas las posibilidades y determinar el mejor plan de acción al intentar manejar un problema de manera eficiente. Debes ser capaz de plantear preguntas relevantes, definir objetivos precisos y establecer métricas de éxito cuantificables.

Las habilidades de pensamiento crítico sirven para descomponer problemas desafiantes en componentes más pequeños y manejables y desarrollar soluciones efectivas. Las habilidades para resolver problemas son esenciales para establecer procedimientos de validación óptimos, como las pruebas A/B, la división de series temporales o la validación cruzada, para asegurar que el modelo se aplique de manera efectiva a información desconocida.

Recursos Útiles

  • El arte del pensamiento estructurado y el análisis
  • Una introducción a la resolución de problemas utilizando algoritmos de búsqueda para principiantes

Conclusión

El aprendizaje automático es una tendencia en constante crecimiento y tiene aplicaciones en casi todas las industrias hoy en día a medida que la tecnología avanza a nuevos niveles cada día. A medida que aumenta la necesidad de ingenieros de aprendizaje automático calificados, es vital que los futuros ingenieros de aprendizaje automático adquieran las habilidades necesarias y se mantengan al día con las herramientas y tecnologías más recientes impulsadas por el aprendizaje automático. El Curso Certificado de AI y ML Blackbelt Plus incluye habilidades fundamentales y avanzadas de ingeniería de aprendizaje automático. ¡Explora el curso hoy mismo para adquirir las habilidades de ML adecuadas!

Preguntas Frecuentes

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