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Si usted es un estudiante de ingeniería de software, un investigador de ciencia de datos o un entusiasta de la tecnología en general, entonces debe conocer el subcampo principal de Inteligencia Artificial (IA) conocido como Aprendizaje Automático.
También debe conocer las muchas aplicaciones fascinantes de la IA que van desde la detección de patrones simples y el reconocimiento de voz hasta los asistentes virtuales inteligentes integrados. Estas aplicaciones y muchas más son posibles gracias a los esfuerzos de los ingenieros de aprendizaje automático.
Este artículo repasa quiénes son estos ingenieros, qué hacen y qué habilidades son necesarias para que usted se convierta en un ingeniero de ML competente.
¿Qué hacen los ingenieros de aprendizaje automático?
Aprendizaje automático (Machine learning & LLM) (ML) Los ingenieros combinan habilidades matemáticas analíticas y de resolución de problemas con tecnología de programación de software para crear sistemas de inteligencia artificial para resolver problemas del mundo real. Se requiere un ingeniero de ML para funcionar como analista de datos para trabajar y transformar datos de acuerdo con el requisito dado y construir, entrenar, validar y probar algoritmos de ML en forma de un modelo en el conjunto de datos dado.
Dichos ingenieros pueden estar trabajando con una empresa en el departamento de tecnología, de forma independiente como programadores o como investigadores de problemas de aprendizaje automático de vanguardia. De cualquier manera, hay una serie de requisitos de habilidades que deben cumplirse para calificar como ingeniero de ML. Estas habilidades se han discutido en detalle a continuación.
5 habilidades imprescindibles de ML
1. Probabilidad y Análisis Estadístico
Uno de los requisitos previos de ML incluye una comprensión intermedia de temas que incluyen probabilidad y estadística. Esto es necesario ya que los algoritmos y modelos de ML se basan en estos principios matemáticos y no se pueden construir sin ellos.
La probabilidad es especialmente importante cuando se trata de entradas, salidas y la incertidumbre del mundo real. Algunos principios de probabilidad utilizados en ML incluyen probabilidad condicional, regla de Bayes, verosimilitud e independencia. Las estadísticas nos brindan las medidas necesarias para construir modelos de ML que incluyen media, mediana, varianza, distribuciones (uniforme, normal, binomial, Poisson) y métodos de análisis que incluyen pruebas de hipótesis.
2. Fundamentos de la Programación
Otro requisito previo de ML es tener una comprensión básica de la programación. Esto incluye una comprensión justa de las estructuras de datos, incluidas pilas, colas, matrices multidimensionales, árboles, gráficos, etc., y algoritmos, incluida la búsqueda, clasificación, optimización, programación dinámica, etc.
Elija su idioma
En términos de lenguajes de programación, lo mejor para aprender ML es Python seguido de Java. Esto se debe a que Python tiene el mayor soporte en línea en términos de código disponible, marcos y ayuda de la comunidad.
Conozca su IDE
El siguiente paso es familiarizarse con un entorno de desarrollo integrado (IDE). Dado que manejamos cantidades bastante grandes de datos, su IDE no puede ser una interfaz de línea de comandos (CLI) simple en lugar de una herramienta como Visual Studio Code o Cuaderno Jupyter. Al igual que Python, Jupyter tiene el mayor soporte en línea y muchos instructores de ML también lo utilizan con fines educativos.
Comprender bibliotecas
Las bibliotecas son una colección de recursos que deben importarse a un programa antes de usarse. Hay varias bibliotecas de ML como TensorFlow, Keras, PyTorch, Pandas, Matplotlib, Numpy, etc. Es importante que un ingeniero de ML tenga un buen conocimiento de las bibliotecas de manejo de datos y ML para que la programación sea más fácil e interactiva.
3. Modelado y evaluación de datos
Una de las partes esenciales de ML es el proceso de estimar la estructura subyacente de un conjunto de datos determinado para encontrar patrones útiles, es decir, correlaciones, grupos, vectores propios. También necesitaríamos predecir las propiedades de las instancias de datos, incluida la regresión, la clasificación y la detección de anomalías. Un ingeniero de ML debe poder evaluar un modelo determinado utilizando una métrica y una estrategia de precisión.
4. Aplicación de algoritmos de aprendizaje automático
Otra parte esencial de ML es poder aplicar algoritmos de ML. Vale la pena señalar que crear su propio modelo es poco común, ya que varios modelos e implementaciones de ML ya están disponibles en bibliotecas como Keras y scikit-learn. Sin embargo, aplicar estos modelos de la manera más efectiva y de acuerdo con el conjunto de datos requiere habilidad y un buen nivel de comprensión de los modelos ML en general.
Un ingeniero de ML también debe ser consciente de las ventajas y desventajas relativas de los diferentes enfoques y posibles problemas como problemas de sobreajuste, ajuste insuficiente, sesgo y varianza.
5. Construir redes neuronales
Las redes neuronales (NN) son parte de un subcampo de ML conocido como Aprendizaje profundo y son un requisito más extenso cuando se trata de habilidades esenciales de ML. Sin embargo, en las aplicaciones más prácticas de ML, necesitamos tener cierta comprensión de las NN para crear modelos más potentes para nuestros sistemas de IA.
Una NN utiliza capas y neuronas para crear poderosos modelos de ML. Un ingeniero de ML debe poder construir, entrenar, validar y probar NN.
Conclusión
Ahora debe tener una buena comprensión de quién Aprendizaje automático (Machine learning & LLM) Los ingenieros son, qué hacen y qué habilidades son necesarias para que usted comience su viaje. Debe estar bien versado en probabilidad, análisis estadístico, programación, modelado de datos, aplicaciones de algoritmos y construcción de redes neuronales para crear potentes soluciones de IA y ML.
Háganos saber en los comentarios si el artículo fue útil y cuál cree que es la habilidad más importante para convertirse en un ingeniero de ML competente.
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