Cómo convertirse en un ingeniero de aprendizaje automático: 7 pasos [con imágenes]

El mundo técnico está al rojo vivo con las posibilidades que ofrece la Inteligencia Artificial. La promesa de automatizar cada parte mundana de nuestras vidas (incluida la conducción) es demasiado tentadora para que los científicos, visionarios y futuristas se resistan. Y en estos días, el campo del aprendizaje automático relacionado con la IA está ganando popularidad.

La Corporación Internacional de Datos (IDC) predijo que el gasto en IA y ML se multiplicará por cinco, de 12 000 millones de dólares en 2017 a 57 600 millones de dólares en 2021. Las industrias tecnológica y financiera se llevarán la mayor parte del pastel. El 64% y el 52% de las empresas pertenecientes respectivamente a estas industrias habrán adoptado procesos de aprendizaje automático en el futuro.

En la actualidad, la demanda de expertos en aprendizaje automático aumenta constantemente, como lo ilustra claramente este gráfico:

Fuente: Indeed.com | Créditos: Ann Saphir, ingeniera de visualización de datos, Reuters

En el fondo, la máquina surge de una pregunta: ¿cómo podemos programar este sistema para mejorar automáticamente y aprender con la experiencia? Aprender aquí se refiere al acto de sacar conclusiones de los datos y tomar decisiones inteligentes. El aprendizaje automático desarrolla algoritmos para esto que obtienen conocimiento de datos y experiencia específicos, basados ​​en principios estadísticos y computacionales.

El párrafo anterior habría indicado cuán desafiante sería el aprendizaje automático. Lo es, pero también se puede aprender. Si está listo para convertirse en ingeniero de aprendizaje automático ahora sin esperar a que una universidad tradicional valide su conocimiento, siga y repita los 7 pasos que se detallan a continuación, lea los requisitos que se mencionan a continuación:

Paso 1: Mejora tus habilidades de Python y Software

Python, un lenguaje de alto nivel y fácil de usar, es el lenguaje elegido por los especialistas en inteligencia artificial, los científicos de datos y los ingenieros de aprendizaje automático.

La sintaxis de Python es fácil de aprender y tiene toneladas de bibliotecas ya integradas. Sin embargo, deberá tener cuidado con los espacios en blanco, ya que pueden alterar la ejecución del código. También incluye soporte para todo tipo de paradigmas de programación como la programación funcional y la programación orientada a objetos.

Otra cosa importante con la que familiarizarse es Github. Trabajará en un equipo para crear código para aplicaciones sensibles al tiempo. Adquiera el hábito de escribir pruebas unitarias exhaustivas para su código utilizando marcos como la nariz. Pruebe sus API con herramientas como Postman.

Lea algunos libros o artículos para tener una idea de las herramientas que necesitará para ejecutar Python en conjuntos de datos.

Paso 2: Busque algoritmos de aprendizaje automático

Una vez que esté familiarizado y cómodo con Python, puede comenzar a buscar algoritmos de aprendizaje automático. Asegúrese de leer sobre la teoría relacionada con cada algoritmo para que pueda implementar modelos con facilidad.

Un recorrido por los diez algoritmos principales para principiantes en aprendizaje automático lo ayudará a actualizarse. Recuerde que ningún algoritmo 1 será la solución perfecta. Tendrá que implementar una variedad de ellos. Por lo tanto, estudie cada uno a fondo.

El curso de upGrad ' Maestría en ciencia de datos ' lo ayudará a comenzar a combinar Python con la ciencia de datos a través de herramientas como Panda, NumPy, etc.

Paso 3: Trabajar en mini proyectos

Ahora que su iniciación en los reinos de Python y el aprendizaje automático está completa (tanto de forma individual como combinada), es hora de tomar todo ese conocimiento y comenzar a implementarlo en proyectos.

Puede consultar estos conjuntos de datos de Kaggle para comenzar con sus primeros proyectos de aprendizaje automático. La instantánea anterior es del conjunto de datos (público y gratuito) ofrecido por Inside Airbnb, que proporciona listados de Airbnb en diferentes ciudades del mundo.

Paso 4: Lleva las cosas al siguiente nivel con Hadoop y Spark

Hadoop y Spark son los 2 sistemas que querrá abordar después de que haya desarrollado cierta competencia en el trabajo con conjuntos de datos usando Python. Estos marcos de macrodatos le permitirán trabajar con datos a escala de terabytes y petabytes.

Los cuadernos Spark Jupyter alojados en Databricks ofrecen una introducción a nivel de tutorial al marco y también le brinda práctica con la codificación.

Paso 5: pasar a TensorFlow

¿Algoritmos de aprendizaje automático? Controlar. ¿Marcos de grandes datos? Controlar. ¿Aprendizaje automático avanzado? Comienza a trabajar con TensorFlow.

Puede tomar TensorFlow y Deep Learning sin un doctorado. curso de Google con educa al estudiante sobre los aspectos teóricos y prácticos. También puede beneficiarse de la certificación PG de upGrad en aprendizaje automático y aprendizaje profundo en este momento.

Paso 6: Ir a lo grande

Después de trabajar con todos los componentes básicos, ahora es el momento de luchar con grandes conjuntos de datos y aplicar todo el conocimiento que ha adquirido en los 5 pasos anteriores.

Consulte Formas de manejar archivos de datos para el aprendizaje automático para aprender a manejar grandes conjuntos de datos (teóricamente). Luego implemente el conocimiento adquirido utilizando conjuntos de datos disponibles públicamente.

Paso 7: Sigue practicando y creciendo

El paso final es simplemente practicar y repetir los 6 pasos mencionados anteriormente. Ahora se encuentra en un punto en el que puede crear sus propios modelos de aprendizaje automático. Es hora de refinar esas habilidades ahora y seguir mejorando.

Si un trabajo es su brillante olla de oro al final del arcoíris, entonces puede prepararse para una entrevista respondiendo a las Preguntas imprescindibles sobre aprendizaje automático: regresión logística.

Los pasos altamente prácticos anteriores asegurarán que aprenda cómo convertirse en un ingeniero de aprendizaje automático en la menor cantidad de tiempo posible y aun así domine todas las habilidades requeridas. Lo único requerido. Consistencia y práctica regular. Armado con estos 2 rasgos, no hay ninguna razón por la que no se cumpla su deseo de ser un ingeniero de aprendizaje automático.

Es hora de dar la bienvenida a una nueva era de la tecnología con usted como precursor de la misma.