Carrera en aprendizaje automático: popularidad, por qué debería seguir, habilidades requeridas

Se espera que la IA genere un valor comercial de alrededor de $ 4 mil millones para fines de 2022. Más de un tercio de las empresas en India ya comenzaron a gastar en ciencia de datos y aprendizaje automático o planean hacerlo en el futuro. tiempo.

Si hablamos específicamente de las perspectivas laborales para los ingenieros de aprendizaje automático, hubo un aumento de más del 330% en las ofertas de trabajo para este puesto en todo el mundo en el período que abarca 2015-2018. El salario base promedio de un ingeniero de aprendizaje automático en la India es de alrededor de Rs 700000 por año, más que casi cualquier otro puesto de trabajo. No es de extrañar que los trabajos en inteligencia artificial y aprendizaje automático se consideren "los mejores trabajos del siglo". Entonces, profundicemos más y aprendamos más sobre lo que puede esperar de una carrera en aprendizaje automático.

Opciones de carrera en Machine Learning

• Ingeniero de aprendizaje automático: un ingeniero de aprendizaje automático es un profesional que entrena máquinas para hacer predicciones futuras. El conocimiento de Java, Python, Scala, modelado de datos, programación, probabilidad, algoritmos de aprendizaje automático, estadísticas y diseño de sistemas es muy importante para convertirse en un ingeniero de aprendizaje automático.
• Desarrollador de BI: el rol de un desarrollador de BI es usar técnicas de análisis de datos y ML para trabajar en grandes cantidades de datos y hacerlos útiles para los tomadores de decisiones de una empresa. Un desarrollador de BI debe ser competente en Power BI, Perl, SQL, Python, SQL y bases de datos.
• Científico de datos: el papel de un científico de datos es algo similar al de un desarrollador de BI. Un científico de datos también tiene que trabajar en grandes conjuntos de datos para ayudar a los tomadores de decisiones de una empresa a tomar mejores decisiones respaldadas por datos. Un científico de datos debe ser competente en modelado predictivo, aprendizaje automático, investigación estadística, big data, minería de datos y lenguajes de programación.
• Diseñador de aprendizaje automático centrado en el ser humano: este profesional trabaja en algoritmos de aprendizaje automático que están diseñados para los humanos y sus elecciones. Entonces, si usa Netflix y otros servicios similares, sabrá cómo le sugiere diferentes películas y series en función de lo que ha visto antes. Entonces, un diseñador de aprendizaje automático centrado en el ser humano utiliza técnicas de procesamiento de información y reconocimiento de patrones para desarrollar sistemas que pueden ayudar a crear experiencias más inteligentes basadas en las preferencias humanas en diferentes situaciones.
• Procesamiento del lenguaje natural o científico de PNL: un científico de PNL desarrolla o entrena máquinas de manera que aprendan a comprender diferentes idiomas que usan los seres humanos. En otras palabras, se puede decir que el científico de PNL entrena máquinas para interactuar con humanos. Entonces, un científico de PNL necesita saber cómo funciona el aprendizaje automático. Además, este profesional debe ser muy bueno en al menos un idioma que hablan los humanos.

¿Por qué los roles de aprendizaje automático son tan populares?

Ha habido una explosión figurativa en el uso del aprendizaje automático. Verá algoritmos de aprendizaje inteligente en casi todas partes, desde campañas de marketing y correos electrónicos hasta aplicaciones móviles y más. Esto indica que una carrera en aprendizaje automático es, en este momento, una de las carreras más demandadas en todo el mundo. Entonces, si le interesa trabajar con máquinas inteligentes, esta es la opción de carrera perfecta para usted. Debe comenzar a adquirir habilidades para aprovechar al máximo las oportunidades profesionales de aprendizaje automático que se ofrecen.

Pero, ¿ha pensado alguna vez por qué el aprendizaje automático se ha convertido en una habilidad tan popular en tan poco tiempo? Se debe a que la mayoría de las empresas en la India y en todo el mundo están incorporando inteligencia artificial y aprendizaje automático en sus sistemas existentes para hacerlos más inteligentes y eficientes.

Entonces, dado que hay una carrera entre las empresas para adoptar el aprendizaje automático, para crecer más rápido, la necesidad de contratar a más personas capacitadas en aprendizaje automático también ha aumentado algunos niveles. Las empresas están dispuestas a gastar grandes sumas de dinero en esta adopción de ML que incluye la contratación de expertos porque saben lo que está en juego aquí y cómo esta inversión puede generar grandes beneficios. Los expertos en aprendizaje automático pueden hacer que esta sea una transición perfecta y garantizar una toma de decisiones comerciales más orientada a los resultados en el futuro.

En un artículo publicado en Forbes, se mencionó que las patentes en aprendizaje automático aumentaron a una tasa del 34 % CAGR entre 2013 y 2017. ¿Y ustedes, las empresas a las que pertenecen la mayoría de estas patentes? Los gustos de Facebook, Intel, IBM, LinkedIn y Microsoft están en la cima de esta carrera. Estas empresas se han dado cuenta de que el aprendizaje automático y la IA son las tecnologías del futuro que les ayudarán a hacerlo bien en el futuro.

Otras empresas han seguido su ejemplo. Ahora tenemos más empresas que utilizan aplicaciones de aprendizaje automático, que es una de las principales razones detrás de su popularidad, así como de la gran demanda de puestos de trabajo en este campo. El momento adecuado para seguir una carrera en aprendizaje automático es ahora. Si buscas más razones, ¡sigue leyendo!

¿Por qué debería seguir una carrera en aprendizaje automático?

El aprendizaje automático y la IA son las municiones que impulsan las máquinas y los bots. El aprendizaje automático brinda a las empresas la capacidad de crear programas que pueden modificar y actualizar las máquinas y hacer que se adapten sin problemas a diferentes entornos, para hacer las cosas bien y más rápido.

Las empresas necesitan profesionales de aprendizaje automático que puedan impulsarlos a liderar, más allá de todos sus competidores, en lo que respecta a la adopción de ML. Aquí hay algunas razones más para ayudarlo a tomar una decisión a favor de seguir una carrera en aprendizaje automático:

1. El futuro es la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Nuestra discusión, hasta ahora, ha sugerido de manera bastante inequívoca que ML es la habilidad del futuro y que sus perspectivas de trabajo con esta habilidad nunca van a desaparecer, al menos en la próxima década o dos. Y también hemos compartido estadísticas que dicen claramente que hay una escasez de profesionales calificados de ML para llenar miles de puestos vacantes de ML. Entonces, lo que debe hacer ahora es adquirir experiencia en el campo. Una vez que haga eso, puede comenzar una carrera que es segura y bien pagada.

2. El campo es ideal para personas interesadas en trabajar en desafíos reales. Las empresas, en la era moderna, enfrentan muchos desafíos que el aprendizaje automático puede ayudarlas a superar. Entonces, después de adquirir las habilidades requeridas, si elige convertirse en ingeniero de ML, una de las muchas opciones de carrera disponibles a su disposición, estará trabajando en desafíos reales con consecuencias significativas. Construirá soluciones que afectarán tanto a individuos como a empresas en algún nivel. Si está buscando un trabajo que le brinde una gran satisfacción, no muchos otros trabajos pueden vencer a un trabajo de ML en ese sentido.

3. Crecimiento profesional exponencial. Todo decía que deberíamos aceptar que el aprendizaje automático aún se encuentra en su etapa inicial de adopción. Sin embargo, el futuro parece muy brillante. Entonces, las personas que estén dispuestas a ingresar a este campo no tendrán reparos en tomar esta decisión más adelante en sus vidas. El salario promedio en el aprendizaje automático lo convierte en una opción de carrera lucrativa para todos.

Dado que todavía queda un largo camino para que esta industria alcance su punto máximo, el salario que gana como profesional de ML seguirá creciendo cada año. Todo lo que necesita hacer es seguir mejorando y actualizándose. A medida que ML avance y madure, tendrá la oportunidad de experimentar un crecimiento exponencial en su carrera y conseguir el trabajo de sus sueños en su empresa ideal.

4. Opción de pasar a la ciencia de datos. Los profesionales expertos en aprendizaje automático tienen muchos caminos abiertos cuando se trata de sus respectivas carreras. Con el conjunto adecuado de habilidades, incluso puede ponerse el sombrero de un científico de datos, que nuevamente es una oportunidad profesional muy lucrativa. Puede adquirir habilidades que lo conviertan en un recurso relevante para ambos puestos. Una vez que lo haga, será parte de un viaje emocionante, gratificante y lleno de conocimientos, desafíos y oportunidades.

Habilidades de aprendizaje automático

Ahora que sabe por qué debería elegir una carrera en aprendizaje automático y quizás también haya tomado una decisión, permítanos decirle algunas habilidades importantes que debe tener para aprovechar al máximo esta oportunidad.

• Estadística y probabilidad: Tu comprensión de los algoritmos tiene mucho que ver con tu conocimiento de las teorías. Los modelos ocultos de Markov, Naive Bayes y Gaussian Mixture, entre otros modelos, son buenos ejemplos. Si no eres bueno en estadística y probabilidad, estos algoritmos te resultarán muy difíciles de entender.
• Evaluación y modelado de datos: una parte importante para garantizar la eficiencia del proceso de estimación con ML es evaluar la efectividad de diferentes modelos a intervalos regulares. Puede utilizar diferentes métodos, como la regresión y la clasificación, para medir el error o la precisión de un modelo determinado. También necesita una estrategia de evaluación que lo acompañe.
• Algoritmos de ML: es muy importante saber cómo funcionan los diferentes algoritmos de aprendizaje automático y qué algoritmo encaja en una situación particular. Necesitará desarrollar una comprensión de temas como ecuaciones diferenciales parciales, descenso de gradiente, programación cuadrática, optimización convexa y otros.
• Lenguajes de programación: para una carrera en aprendizaje automático, también debe tener experiencia en diferentes lenguajes de programación, como Java, R, Python y C ++. Estos lenguajes lo ayudarán en las diferentes etapas de su proyecto de aprendizaje automático.
• Técnicas de procesamiento de señales: la extracción de características es muy importante para el aprendizaje automático. Es posible que deba trabajar con varios algoritmos avanzados de procesamiento de señales, incluidos bandlets, shearlets, contourlets y curvelets, entre otros. Obtenga más información sobre los conjuntos de aptitudes necesarios para el aprendizaje automático.

Lea también: Ideas de proyectos de aprendizaje automático

Conclusión

Una carrera en aprendizaje automático lo ayuda a acompañar la revolución digital que todos sabemos que está ocurriendo actualmente en casi todos los sectores. Los profesionales expertos en aprendizaje automático tienen varias vías abiertas, entre las que pueden elegir la que más les interese y les pague de acuerdo con sus habilidades.

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