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¿Qué hace un ingeniero de aprendizaje automático?

7/21/2023

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Machine Learning se ha convertido en uno de los campos profesionales más candentes de los últimos años. Hay muchos títulos de trabajo que han surgido en relación con él. En este artículo, exploraremos el papel de un ingeniero de aprendizaje automático. Aprenderemos sobre el trabajo que implica, las habilidades y herramientas que requiere, y los diferenciaremos de otros roles relacionados con el aprendizaje automático/datos.

  1. ¿Qué hace un ingeniero de aprendizaje automático?
  2. ¿Cuáles son las habilidades que debe tener un ingeniero de aprendizaje automático?
  3. ¿Qué herramientas suelen utilizar los ingenieros de aprendizaje automático?
  4. ¿Cuál es la diferencia entre un ingeniero de aprendizaje automático y… a. … ¿un analista de datos? b. … un ingeniero de software? C. … ¿un estadístico? d. … ¿un científico de datos?

Entonces, ¿qué hace exactamente un ingeniero de aprendizaje automático?

1. ¿Qué hace un ingeniero de aprendizaje automático?

Un ingeniero de aprendizaje automático es un profesional responsable de diseñar, construir y mantener modelos de aprendizaje automático. Estos modelos se crean para analizar datos, aprender de ellos y tomar decisiones o predicciones inteligentes basadas en los datos. Los ingenieros de aprendizaje automático trabajan con grandes conjuntos de datos, utilizando técnicas estadísticas y matemáticas para crear modelos que pueden predecir con precisión los resultados o clasificar los datos en categorías específicas. El trabajo de un ingeniero de aprendizaje automático normalmente implica los siguientes pasos:

  1. Comprender el problema comercial: el primer paso para crear un modelo de aprendizaje automático es comprender el problema comercial que debe resolverse. Esto implica trabajar con las partes interesadas para identificar el problema, recopilar datos y determinar el enfoque de aprendizaje automático adecuado para resolver el problema. Si bien el conjunto de algoritmos de aprendizaje automático es independiente del dominio de la aplicación, ciertos algoritmos son más adecuados para configuraciones específicas, como los modelos de secuencia para el procesamiento del lenguaje natural o la genómica, etc.
  2. Preprocesamiento y limpieza de datos: los modelos de aprendizaje automático, especialmente los de aprendizaje profundo con muchos parámetros para entrenar, requieren grandes cantidades de datos para ser efectivos. Sin embargo, estos datos a menudo son desordenados y deben limpiarse y procesarse previamente antes de que puedan usarse para entrenar un modelo. Esto implica tareas como la imputación de valores perdidos, la detección de valores atípicos, la normalización, etc. La limpieza y el procesamiento de datos es probablemente la parte menos emocionante de cualquier proyecto, pero también es una de las más importantes. Una gran parte del tiempo dedicado a un proyecto de aprendizaje automático se dedica a él, y la comprensión del problema comercial mencionado anteriormente es clave para su éxito.
  3. Elegir un modelo apropiado: hay muchos tipos diferentes de modelos de aprendizaje automático, cada uno con sus propias fortalezas y debilidades. Un ingeniero de aprendizaje automático debe elegir el modelo más apropiado para el problema en cuestión, teniendo en cuenta la naturaleza de los datos y el resultado deseado. Un buen ingeniero de ML debe estar familiarizado con un gran conjunto de algoritmos para poder elegir entre ellos.
  4. Entrenamiento del modelo: una vez que se ha seleccionado el modelo, el siguiente paso es entrenarlo utilizando los datos limpios y preprocesados. Esto implica el uso de algoritmos para ajustar los parámetros del modelo para que pueda predecir con precisión los resultados o clasificar los datos. Uno de los algoritmos de entrenamiento más importantes es [descenso de gradiente] (https://codelabsacademy.com/blog/gradient-descent)
  5. Evaluación y optimización del modelo: después de entrenar el modelo, es importante evaluar su desempeño para garantizar que sea preciso y confiable. Esto puede implicar probar el modelo en un conjunto de datos separado o usar una variedad de métricas para medir su rendimiento. Si el rendimiento del modelo no es satisfactorio, es posible que el ingeniero de aprendizaje automático deba volver atrás y optimizar el modelo ajustando sus parámetros o eligiendo un modelo completamente diferente.
  6. Implementación del modelo: una vez que el modelo se ha entrenado y optimizado, está listo para implementarse en un entorno de producción. Esto puede implicar la integración del modelo en una aplicación existente o la creación de una nueva aplicación específicamente para utilizar el modelo. La mayoría de las empresas eligen alojar sus modelos en un servicio en la nube dedicado, como Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure o Google Cloud Platform (GCP).
  7. Supervisar y mantener el modelo: incluso después de implementar el modelo, el trabajo de un ingeniero de aprendizaje automático no ha terminado. Es importante monitorear continuamente el modelo para asegurarse de que funciona según lo esperado y para realizar las actualizaciones o los ajustes necesarios. Esto puede implicar volver a entrenar el modelo con nuevos datos o ajustar sus parámetros para mejorar su rendimiento. Un ejemplo típico de degradación del rendimiento del modelo es causado por desviación de datos, cuando la distribución de los datos cambia con el tiempo y el modelo no se actualiza (piense, por [ejemplo](https://www.technologyreview.com/2020/04/27/1000658/google-medical-ai-accurate -lab-real-life-clinic-covid-diabetes-retina-disease/), sobre un modelo entrenado para detectar signos de retinopatía en un laboratorio bajo ciertas condiciones de iluminación, pero luego se implementa en la naturaleza donde se usa en condiciones de iluminación natural).

Además de estas tareas, un ingeniero de aprendizaje automático también puede ser responsable de la investigación y el desarrollo, y de colaborar con equipos multifuncionales. También deben mantenerse actualizados con las últimas técnicas y tecnologías de aprendizaje automático, ya que evolucionan constantemente. Ahora que sabemos qué hace un ingeniero de aprendizaje automático en su trabajo, veamos las habilidades que esto requiere.

2. ¿Cuáles son las habilidades que debe tener un ingeniero de aprendizaje automático?

Para convertirse en un ingeniero de aprendizaje automático, hay varias habilidades que son esenciales:

  1. Fuertes habilidades de programación: los ingenieros de aprendizaje automático deben dominar uno o más lenguajes de programación, como [Python] (https://en.wikipedia.org/wiki/Python_(programming_language)). Deben sentirse cómodos trabajando con grandes bases de código y ser capaces de escribir código eficiente y bien estructurado.
  2. Manipulación y análisis de datos: los modelos de aprendizaje automático se entrenan en grandes conjuntos de datos, por lo que es importante que los ingenieros de aprendizaje automático tengan habilidades sólidas en la manipulación y el análisis de datos. Esto incluye trabajar con herramientas como SQL, Pandas y NumPy para limpiar, transformar y analizar datos.
  3. Conceptos y técnicas de aprendizaje automático: un ingeniero de aprendizaje automático debe tener una sólida comprensión de los conceptos y técnicas de aprendizaje automático, incluido el aprendizaje supervisado y no supervisado, árboles de decisión, redes neuronales, arquitecturas de transformadores, etc. También debe estar familiarizado con una variedad de algoritmos y ser capaz de seleccionar el más apropiado para un problema determinado.
  4. Estadística y probabilidad: los modelos de aprendizaje automático se basan en principios estadísticos y probabilísticos, por lo que una base sólida en estas áreas es importante para los ingenieros de aprendizaje automático. Esto incluye la comprensión de conceptos como la prueba de hipótesis, la inferencia bayesiana y las distribuciones de probabilidad.
  5. Visualización de datos: ser capaz de visualizar y comunicar datos de manera efectiva es una habilidad importante para los ingenieros de aprendizaje automático. Esto incluye el uso de herramientas como Matplotlib, Seaborn y Tableau para crear gráficos y cuadros claros e informativos.
  6. Resolución de problemas y pensamiento crítico: los ingenieros de aprendizaje automático a menudo se enfrentan a problemas complejos que requieren soluciones creativas. Es importante que sean capaces de pensar críticamente y abordar los problemas de forma lógica y sistemática.

Para adquirir estas habilidades, una persona puede comenzar tomando cursos en línea u obteniendo un título en un campo como informática, ciencia de datos o estadística. También es importante que los aspirantes a ingenieros de aprendizaje automático adquieran experiencia práctica trabajando en proyectos y participando en hackatones o desafíos en línea. Crear una sólida cartera de proyectos y demostrar la capacidad de aplicar conceptos de aprendizaje automático a problemas del mundo real puede ser muy útil para ser contratado como ingeniero de aprendizaje automático. Para aprender cómo convertirse en un buen ingeniero de aprendizaje automático, es importante saber qué herramientas usan regularmente, para enfocar su aprendizaje en ellas.

3. ¿Qué herramientas suelen utilizar los ingenieros de aprendizaje automático?

¿Cuáles son algunas de las herramientas importantes que un ingeniero de aprendizaje automático necesita dominar para ser eficiente en su trabajo? Hay muchas herramientas que los ingenieros de aprendizaje automático utilizan comúnmente, y las herramientas específicas que son más importantes para dominar dependerán de la naturaleza del trabajo y las preferencias del individuo. Sin embargo, aquí hay algunas herramientas que se usan comúnmente en el campo del aprendizaje automático:

  1. Lenguajes de programación: los ingenieros de aprendizaje automático generalmente deben dominar uno o más lenguajes de programación, como Python. Estos lenguajes se utilizan para escribir código que implementa algoritmos de aprendizaje automático y crea modelos, con mayor frecuencia utilizando bibliotecas y marcos dedicados.
  2. Bibliotecas y marcos de aprendizaje automático: hay muchas bibliotecas y marcos disponibles que facilitan la creación de modelos de aprendizaje automático, como scikit-learn, TensorFlow, PyTorch y [JAX](https://en.wikipedia. org/wiki/Google_JAX). Estas bibliotecas proporcionan funciones y algoritmos preconstruidos que se pueden incorporar fácilmente en proyectos de aprendizaje automático.
  3. Herramientas de análisis y manipulación de datos: herramientas como SQL, Pandas y NumPy se utilizan para manipular y analizar grandes conjuntos de datos. Estas herramientas facilitan la limpieza, la transformación y la preparación de datos para su uso en modelos de aprendizaje automático.
  4. Herramientas de visualización de datos: herramientas como Matplotlib, Seaborn y Tableau se utilizan para crear gráficos y cuadros claros e informativos que ayudan a visualizar y comprender los datos.
  5. Plataformas de computación en la nube: los modelos de aprendizaje automático a menudo requieren recursos informáticos significativos, y las plataformas de computación en la nube como Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure o Google Cloud Platform (GCP) brindan acceso a potentes recursos informáticos a pedido.
  6. Herramientas de gestión de proyectos y colaboración: los ingenieros de aprendizaje automático suelen trabajar en equipos y pueden usar herramientas como Jupyter notebook, Google colab, GitHub y Asana para colaborar y administrar proyectos.

Además de estas herramientas, también es importante que los ingenieros de aprendizaje automático estén familiarizados con una variedad de algoritmos y técnicas de aprendizaje automático, y que tengan una sólida comprensión de los conceptos estadísticos y matemáticos. Como se indicó anteriormente, el ingeniero de aprendizaje automático es un ejemplo de muchas profesiones que se han derivado del campo relativamente nuevo del aprendizaje automático. Tratemos de entender las diferencias entre los principales títulos de trabajo.

4. ¿Cuál es la diferencia entre un ingeniero de aprendizaje automático y...

a. … un analista de datos?

Si bien existe cierta superposición entre los roles de un ingeniero de aprendizaje automático y un analista de datos, son profesiones distintas que involucran diferentes habilidades y responsabilidades. Un analista de datos es el principal responsable de analizar datos e informar sobre los hallazgos para informar las decisiones comerciales. Esto puede implicar tareas como recopilar y limpiar datos, crear gráficos y cuadros para visualizarlos y ejecutar análisis estadísticos sobre ellos. Un analista de datos también puede desarrollar tableros o informes para ayudar a las partes interesadas a comprender y hacer uso de los datos. El trabajo de un ingeniero de aprendizaje automático implica el uso de técnicas estadísticas y matemáticas para construir modelos que puedan predecir con precisión los resultados o clasificar los datos según los patrones de los datos. También pueden ser responsables de la investigación y el desarrollo, colaborar con equipos multifuncionales y mantenerse actualizados con las últimas técnicas y tecnologías de aprendizaje automático. En general, los analistas de datos se enfocan más en analizar e informar sobre los datos, mientras que los ingenieros de aprendizaje automático se enfocan más en construir y mantener modelos de aprendizaje automático. Sin embargo, existe cierta superposición entre los dos roles y algunos profesionales pueden trabajar en ambas áreas.

b. … un ingeniero de software?

Un ingeniero de aprendizaje automático y un ingeniero de software son responsables de diseñar, construir y mantener sistemas informáticos, pero tienen diferentes áreas de enfoque y experiencia. Un ingeniero de software es responsable de desarrollar programas y sistemas de software que satisfagan las necesidades de una organización o cliente. Esto puede implicar tareas como diseñar y crear aplicaciones, escribir código, probar y depurar programas y mantener y actualizar los sistemas existentes. Los ingenieros de software pueden trabajar en una variedad de proyectos, incluidas aplicaciones web, aplicaciones móviles y software de escritorio. Un ingeniero de aprendizaje automático, por el contrario, se centra en crear y mantener modelos de aprendizaje automático. Los ingenieros de aprendizaje automático trabajan con grandes conjuntos de datos y utilizan técnicas estadísticas y matemáticas para crear modelos que pueden predecir con precisión los resultados o clasificar los datos en categorías específicas. Si bien tanto los ingenieros de software como los ingenieros de aprendizaje automático son responsables del desarrollo y mantenimiento de los sistemas informáticos, los ingenieros de software se centran más en el desarrollo de software tradicional, mientras que los ingenieros de aprendizaje automático se centran en crear y mantener modelos de aprendizaje automático.

C. … un estadístico?

Un ingeniero de aprendizaje automático y un estadístico son profesionales que trabajan con datos y usan técnicas estadísticas y matemáticas para analizar y hacer predicciones basadas en los datos. Sin embargo, tienen diferentes áreas de enfoque y experiencia. Un estadístico es un profesional que utiliza métodos estadísticos para recopilar, analizar e interpretar datos. Los estadísticos pueden trabajar en una variedad de campos, incluidos negocios, finanzas, atención médica y gobierno. Pueden ser responsables de tareas como recopilar y analizar datos, desarrollar modelos estadísticos y hacer recomendaciones basadas en datos. Un ingeniero de aprendizaje automático, por otro lado, se enfoca en construir y mantener modelos de aprendizaje automático. Estos modelos están diseñados para analizar datos, aprender de ellos y tomar decisiones inteligentes o predicciones basadas en ellos. Los ingenieros de aprendizaje automático trabajan con grandes conjuntos de datos y utilizan técnicas estadísticas y matemáticas para crear modelos que pueden predecir con precisión los resultados o clasificar los datos en categorías específicas. Tanto los estadísticos como los ingenieros de aprendizaje automático trabajan con datos y utilizan técnicas estadísticas. Los estadísticos generalmente se enfocan más en el análisis y modelado estadístico tradicional, mientras que los ingenieros de aprendizaje automático se enfocan en construir y mantener modelos de aprendizaje automático.

d. … un científico de datos?

Un científico de datos aplica técnicas estadísticas y de aprendizaje automático para analizar e interpretar datos complejos. Son responsables de extraer información de los datos, crear modelos predictivos y comunicar sus hallazgos a las partes interesadas. Tanto los ingenieros de aprendizaje automático como los científicos de datos trabajan con datos y utilizan técnicas de aprendizaje automático, pero tienen diferentes áreas de enfoque y responsabilidad. Los ingenieros de aprendizaje automático se preocupan principalmente por crear e implementar modelos de aprendizaje automático, mientras que los científicos de datos se centran más en analizar e interpretar datos para extraer información y crear modelos predictivos.


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