Metadescripción: Junto con el conocimiento del aprendizaje automático, repasar los fundamentos de Python puede ayudarte a destacar frente a la competencia.
Python es la elección correcta para cualquiera que esté entusiasmado y quiera adentrarse en el aprendizaje automático. Obtener resultados utilizando técnicas de aprendizaje automático no requiere años de estudio ni conocimientos matemáticos avanzados, solo persistencia y sentido común.
En este artículo, explicaremos los fundamentos del aprendizaje automático y cómo aprender Python puede diferenciarte de la competencia.
¿Qué es el Aprendizaje Automático?
El aprendizaje automático es el proceso de entrenar a un programa de ordenador para realizar tareas sin darle instrucciones explícitas. En cambio, a través del procesamiento repetido de datos, el programa del ordenador identifica patrones y luego es capaz de predecir resultados basados en nuevas entradas. A continuación, revisaremos brevemente tanto el aprendizaje profundo como los algoritmos clásicos y discutiremos qué métodos son más adecuados para qué problemas.
El aprendizaje automático pronto transformará todas las industrias y ahora es el momento de aprender las habilidades que los empleadores buscarán mañana. Lo importante de las técnicas de aprendizaje automático es que no son de talla única; un sistema para proporcionar recomendaciones de productos es diferente de un sistema que reconoce caras.
¿Por qué es importante el aprendizaje automático?
Con el aprendizaje automático, ahora podemos abordar problemas que antes ni siquiera podíamos soñar con resolver. Independientemente de la industria en la que trabajes, puedes aprovechar las modernas herramientas de aprendizaje automático para mejorar los procesos, aumentar la productividad o incluso mejorar la vida de las personas. Aquí te presentamos algunos ejemplos de cómo se está utilizando el aprendizaje automático en diferentes industrias:
Agricultura: La Universidad de Penn State está ayudando a los agricultores a detectar enfermedades del cassava: los agricultores pueden usar una aplicación móvil que emplea una cámara de teléfono para capturar fotos de las plantas y determinar si tienen enfermedades y cómo manejar esa enfermedad.
Medicina: Mount Sinai está utilizando el aprendizaje automático para ayudar a diagnosticar el cáncer de mama. Los médicos ahora pueden obtener una segunda opinión sobre una mamografía al instante aprovechando el poder del aprendizaje automático para diagnosticar mejor el cáncer de mama.
Periodismo: Fake News Challenge está aplicando el aprendizaje automático para evaluar la veracidad de los artículos. Los lectores no deberían tener que depender de que los verificadores de hechos tengan la capacidad de revisar ese artículo exacto que están leyendo; en cambio, deberían poder utilizar una herramienta gratuita de aprendizaje automático que pueda ayudarles a determinar si lo que están leyendo es real o un engaño.
Aviación: General Electric está aprovechando el aprendizaje automático para analizar los motores de los aviones y mejorar la seguridad. Al tomar datos directamente del motor, los algoritmos de aprendizaje profundo pueden detectar si se necesita mantenimiento con mucha más precisión que nunca.
¿Qué es Python?
En términos técnicos, Python es un lenguaje de programación de alto nivel, dinámicamente tipado e interpretado que soporta paradigmas de programación estructurada, orientada a objetos y funcional. En resumen, es un lenguaje que es fácil de aprender y flexible de usar. Durante años, Python ha sido uno de los lenguajes de programación más populares para usar, especialmente para aquellos que están aprendiendo a programar por primera vez. Ahora, con la popularidad del aprendizaje automático, Python se usa más que nunca.
No te equivocarás al aprender Python. Python ofrece una gran cantidad de características que atraen a una amplia gama de personas:
Si estás aprendiendo a programar, la simplicidad del intérprete de Python hace que sea súper fácil empezar.
Si vienes de un lenguaje orientado a objetos como Java, Python es totalmente compatible con ese paradigma de programación y te resultará muy familiar.
Si te sientes más cómodo con C o C++, Python también soporta la programación estructurada, y la recolección de basura incorporada hará que tu experiencia de desarrollo sea mucho más segura y rápida.
Aprendizaje Automático y Python
¿Por qué Python?
Python es fácilmente el lenguaje más preferido para el aprendizaje automático. Sin embargo, no hay nada particularmente especial en Python que lo haga más adecuado para el aprendizaje automático que cualquier otro lenguaje moderno, lo que diferencia a Python es lo fácil que es de aprender.
Debido a esto, los académicos y científicos de datos adoptaron Python como su lenguaje preferido hace años, y esta comunidad poderosa y conocedora creó toneladas de herramientas gratuitas de código abierto que cualquiera puede utilizar. Herramientas como TensorFlow, PyTorch y Scikit-Learn pueden permitir a cualquier persona, incluso si tienen poca o ninguna experiencia de desarrollo, utilizar el poder del aprendizaje automático.
¿Por qué necesitamos el aprendizaje automático?
Con las técnicas de programación tradicionales, un desarrollador usa un lenguaje de programación para escribir reglas que toman datos y producen un resultado. Sin embargo, hay problemas para los cuales no hay reglas bien definidas, estos problemas no son adecuados para las técnicas de programación tradicionales. Afortunadamente, ahora tenemos herramientas de aprendizaje automático que pueden ser utilizadas para manejar exactamente esos escenarios! Aquí tienes uno:
Imagina que queremos crear un programa que pueda leer texto y determinar el género de la entrada. Un enfoque ingenuo podría ser calcular el número de palabras en el texto y, utilizando ese valor, deducir el género. Un texto con menos de 100 palabras resultaría en un output de "poesía". Un texto que tenga entre 100 y 1,000 palabras resultaría en "ensayo". Cualquier cosa más larga, nuestro programa deduciría que es una novela.
Obviamente, este programa no es muy preciso, pero eso es porque no hay reglas bien definidas sobre cómo categorizar la literatura. En cambio, los académicos pueden y discuten sobre si una obra en particular pertenece al género A o al género B, o si es una obra completamente original que no encaja bien en ningún género conocido. Pero, donde las técnicas de programación tradicionales se quedan cortas, el aprendizaje automático sobresale y al entrenar un modelo en una amplia gama de inputs, podemos crear un programa que pueda determinar con facilidad el género de una obra.
¿Cómo puedo empezar con el aprendizaje automático con Python?
Para empezar con el aprendizaje automático utilizando Python, una buena elección es la biblioteca TensorFlow. Mientras que los gigantes de la industria pueden usar cientos o incluso miles de unidades de procesamiento de tensor dedicadas (TPUs) para entrenar modelos como GPT-4, es posible empezar usando nada más que tu ordenador actual. Una vez que Python y su gestor de paquetes, Pip, están instalados en tu ordenador, todo lo que tienes que hacer es instalar la versión CPU de TensorFlow en tu ordenador ejecutando el siguiente comando:
pip install tensorflow-cpu
A continuación, puedes usar TensorFlow en tu código Python simplemente importando la dependencia:
import tensorflow as tf
¡Ahora, deberías poder usar la API de Keras de alto nivel para comenzar a entrenar los datos necesarios para resolver cualquier problema que se te ocurra!
¿Qué oportunidades de trabajo utilizan el aprendizaje automático?
Con el aprendizaje automático en tu cinturón de herramientas, tendrás muchas más oportunidades de trabajo disponibles que nunca antes. En el entorno actual, las empresas están tratando de utilizar técnicas de aprendizaje automático donde sea y como sea posible. Pero eso no significa necesariamente que vaya a haber millones de vacantes para ingenieros de aprendizaje automático.
De hecho, muchas empresas pueden no estar contratando a nadie con el título de "ingeniero de aprendizaje automático" en absoluto, sino que pueden estar contratando ingenieros de software en general y dando preferencia a aquellos que han demostrado que son capaces de mejorar los procesos actuales empleando técnicas modernas de aprendizaje automático. Dicho esto, busca ofertas de trabajo para los siguientes roles:
Ingeniero de Aprendizaje Automático: En este rol, un empleado construye y gestiona plataformas para proyectos de aprendizaje automático. Puede que no estén entrenando los modelos ellos mismos, pero estarán muy involucrados en mantener el proceso lo más eficiente posible.
Científico de Datos: Un científico de datos moderno se encarga de recoger, analizar e interpretar datos, esto más a menudo implicará el uso de un modelo de aprendizaje automático.
Ingeniero de Software: Este empleado es responsable de todo el proceso de desarrollo de software. Busca roles que tengan "IA", "Aprendizaje Automático" o "Aprendizaje Profundo" en la descripción.
Si estás interesado en descubrir más sobre lo que Python y el aprendizaje automático pueden hacer por tu carrera en tecnología, considera echar un vistazo a la nueva escuela de IA de Ironhack y ver qué curso (¡o cursos!) será el más adecuado para tus necesidades.
