Las principales habilidades para convertirte en ingeniero en Machine Learning

Machine learning

Se centra en la creación de algoritmos con la capacidad de instruirse a sí mismos para desarrollar y adaptarse cuando se les presentan nuevos grupos de datos. Posteriormente, existe un gran entusiasmo por el campo del machine learning, tanto entre las personas que desean hacer carrera en este campo, como entre las empresas que desean recibir las recompensas de su aplicación. Como ingeniero de algoritmos de machine learning, es importante que comprendas el rango particular de habilidades, pero además de eso, tengas una comprensión razonable del entorno para el que está diseñando. Repasemos las principales habilidades que necesitas saber para convertirte en un ingeniero de algoritmos de machine learning.

Estadística y probabilidad

Se requiere el reconocimiento de matrices, vectores y multiplicación de matrices. Una comprensión decente de derivadas e integrales es vital, porque incluso las ideas básicas como el descenso de gradiente pueden eludirlo. Se requieren conceptos estadísticos como media, desviaciones estándar y distribuciones gaussianas junto con hipótesis de probabilidad para algoritmos como Naive Bayes, modelos de mezcla gaussiana y modelos ocultos de Markov.

Programación e informática

Los conceptos básicos de informática son importantes para los ingenieros de machine learning que incorporan estructuras de datos (líneas, matrices multidimensionales, árboles, gráficos, etc.), algoritmos (búsqueda, organización, optimización, programación dinámica, etc.), computabilidad, y naturaleza multifacética (P versus NP, problemas NP-completos, notación O grande, algoritmos estimados, etc.), y arquitectura informática (memoria, caché, ancho de banda, interbloqueos, procesamiento distribuido, etc.).

Conocimiento de la industria

Los mejores proyectos de aprendizaje automático serán aquellos que aborden puntos de dolor genuinos. Independientemente de la industria para la que estés trabajando, debes saber cómo funciona esa industria y qué será rentable para el negocio. Si un ingeniero no tiene discernimiento comercial y la experiencia de los componentes que conforman un plan de acción fructífero, cada una de esas habilidades técnicas no se puede guiar de manera rentable. Es casi seguro que no percibirás los problemas y las posibles dificultades que deben aclararse para que el negocio se mantenga y se desarrolle. Por lo general, no tendrás la opción de permitir que tu empresa explore nuevas oportunidades comerciales.

Modelado y evaluación de datos

El modelado de información es el camino hacia la evaluación de la estructura básica de cualquier conjunto de datos dado, con el plan de encontrar un patrón que sea valioso o tome pronósticos de patrones ya ocultos. Este procedimiento no tendrá ningún valor si no se realiza la evaluación adecuada para llegar a la viabilidad del modelo. Con el objetivo de que puedas elegir una medida de error adecuada y aplicar una técnica de evaluación, es importante que comprenda estas medidas, incluso mientras aplica algoritmos estándar.

Diseño de sistemas e ingeniería de software

Estos se consideran el rendimiento ordinario de los entregables de cualquier ingeniero de ML. Es ese pequeño segmento el que se convierte en una pieza del ecosistema más grande. Como se dijo antes, debe hacer el acertijo, recuerde las diferentes partes, asegúrese de que funcionen con la ayuda de una comunicación legítima del marco con la interfaz, por último, estructure cuidadosamente el marco de modo que cualquier cuello de botella se mantenga a una distancia estratégica y los algoritmos efectivamente escala junto con el volumen de datos.

Conclusiones

Un ingeniero en machine learning tiene la capacidad de utilizar los datos verificados y en tiempo real para ayudar en la toma de decisiones de los ejecutivos de las empresas. La demanda de machine learning está creciendo rápidamente y ya se utiliza para muchas cosas en muchas industrias, como el sector financiero, el comercio minorista, la industria del transporte, la industria del petroleo y el gas, e incluso la industria del automóvil.

Algunas aplicaciones del machine learning son la detección de fraudes y la minimización del robo de identidad, la búsqueda de nuevas fuentes de energía y la mejora de la eficacia de las rutas de los camiones.

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Autor: Gastón Hdez.