4 de Mayo

¿Cómo formarse en Machine Learning?

Universitat Carlemany

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Estudiar Machine Learning es una de las opciones de presente y futuro en empresas e instituciones. Los estudios de Data Science proporcionan el background necesario, pero conviene que sepas cómo formarte. Aquí te lo explicamos.

Formarse y estudiar Machine Learning: todo lo que debes saber

Los estudios en Data Science son imprescindibles para entender aspectos como el del Machine Learning o la Inteligencia Artificial (IA). Por otra parte, es relevante recordar que el aprendizaje y la analítica de datos automáticos son transversales. Hoy en día, todos los sectores de actividad, hasta los más tradicionales, se ven afectados por el Machine Learning. En consecuencia, no ha de extrañar que se ponga el foco en cómo formarse en esta disciplina.

¿Cuáles son las vías para especializarse en Machine Learning? Lo más recomendable es realizar unos estudios específicos para ser Data Scientist porque integrarás ese conocimiento con la actividad económica de una empresa u organización. Y hay que tener presente que se hace necesario el uso de ciencias aplicadas.

Las máquinas interpretan datos y toman decisiones, pero, al final, estas han sido programadas por humanos. Por lo tanto, sí hay cosas que has de saber. Estos son los siguientes elementos clave que sí aprenderás en una formación de Machine Learning:

1. Entender los conceptos

La base está en entender lo que son los conceptos de uso habitual en Data Science. Los sistemas de IA se basan en la toma de decisiones a través del análisis de varias posibilidades por medio de un algoritmo.

Saber qué es IA, qué es un algoritmo y cuáles son las variables que se tienen en cuenta es fundamental para cualquier aprendizaje en Machine Learning.  Lo mismo sucede con el concepto de Base de Datos o de programación. Y, por supuesto, no está de más que sepas cuáles son las principales estadísticas que se utilizan.

Pero si hay algo importante es la capacidad de saber distinguir entre aprendizaje supervisado o no supervisado. Un error recurrente es pensar que nunca hay ninguna intervención anterior en los procesos. El aprendizaje supervisado es el que toma como referencia datos anteriormente almacenados, mientras que el aprendizaje no supervisado hace tábula rasa.

En definitiva, lo primero que has de tener claro es qué es cada concepto. A partir de ahí, se podrán desarrollar otras cuestiones.

2. Conocimiento de las herramientas informáticas

Es cierto que se presupone un conocimiento de las herramientas informáticas. Ahora bien, cuando se trata de IA, nos referimos a cuestiones más específicas.

No se trata solo de saber que existe un procesador, sino de entender cómo funciona ese procesador. Por otra parte, también has de saber cuáles son las distintas opciones para la interpretación automatizada de datos. El resultado es que sabrás en qué punto estás cuando toca interpretar algo. Has de tener en cuenta que las herramientas informáticas cambian con cierta rapidez.

Por lo tanto, y más allá del conocimiento de los datos básicos, también se impone un conocimiento especializado. Esto te permitirá saber qué puede dar de sí cada dispositivo.

3. Interpretar correctamente los sistemas

La formación en Data Science se basa en realizar una interpretación correcta de los datos. Aquí se hace imprescindible esta cuestión para que la formación sea exitosa.

Hay que entender cómo funcionan los algoritmos y, además, las variaciones que se puedan dar. De esta manera, no solo podrás interpretar datos, sino también, introducir variaciones para los programas o máquinas encargados de hacerlo. Piensa que el diseñador o programador cuenta con funcionalidades necesarias en cualquier organización.

Es importante señalar, pues, que esta vertiente sirve indistintamente para fabricantes, programadores, empresarios o empleados.

4. Aplicar correctamente el Big Data

Los datos (obtenidos lícitamente) son poder para empresas e instituciones y lo son porque permiten captar tendencias antes que los demás y, de esta forma, generar valor.

Es indudable que el desarrollo de la IA ha dado un espaldarazo al Big Data, porque hoy es posible interpretar multitud de información en muy pocos segundos. Ahora bien, el establecimiento de patrones o de parámetros sí depende del ser humano. Por lo tanto, una persona formada en Machine Learning ha de saber estructurar bien sus dudas o necesidades.

Al fin y al cabo, el ser humano es el que crea la IA, y no al revés. Y, por lo tanto, acaba siendo la medida última. La idea es que se pueda obtener la información deseada para, después, interpretarla correctamente.

5. Implementación práctica en tu empresa u organización

Ahora que ya sabes cómo funciona el Machine Learning, se impone el cómo implementarlo en tu organización. Y esto tiene una vertiente doble.

En primer lugar, has de plantearte para qué sirve el Machine Learning en tu empresa u organización. No está de más que hagas una lista previa para identificar las claves y, a partir de ahí, identificar lo que puedes hacer. Y, además, estas funcionalidades se pueden renovar con una cierta frecuencia porque las posibilidades del Big Data se multiplican.

El segundo aspecto, igualmente destacable, es el de la implementación en el día a día. Es decir, hay que saber cómo se utilizan estos datos y si no hay desvíos de interpretación. Esto te obligará a realizar una serie de cambios prácticos sobre la marcha. Por lo general, la implementación depende de los directores o directivos.

La implementación correcta de lo que has interpretado gracias al Machine Learning es la fase final. En algunos casos tú no llegarás a tener responsabilidad en esta cuestión, pero no está de más que lo sepas.

Conclusión

Estudiar Machine Learning con una formación de calidad te abrirá multitud de puertas. Por otra parte, si eres empresario y quieres mejorar tus ratios, esta es una muy buena opción. En consecuencia, esta disciplina es una buena opción para ser más exacto, eficiente y competitivo.