En lugar de dar un veredicto sobre cuál es más fácil, preferiría dar el conjunto de habilidades que necesita adquirir para construir una carrera en cualquiera de estos. No solo hay una gran cantidad de recursos disponibles, sino que también envejecen muy rápido. Combine esto con una gran cantidad de jerga técnica y podrá ver por qué las personas se pierden mientras persiguen la IA o el aprendizaje automático.
No puede dominar el aprendizaje automático sin someterse a la rutina usted mismo. Debe pasar horas entendiendo los matices de la ingeniería de características, su importancia y el impacto que puede tener en sus modelos.
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Hay varios idiomas que proporcionan capacidades de aprendizaje automático. Actualmente ” R ” y ” Python ” son los lenguajes más utilizados y hay suficiente soporte / comunidad disponible para ambos. Antes de entrar en el mundo de ML, elija uno de estos dos idiomas (R o Python) que puede ayudar a centrarse en el aprendizaje automático. Mantenga su enfoque en comprender los conceptos básicos del lenguaje, las bibliotecas y la estructura de datos.
Es bueno comprender las estadísticas descriptivas e inferenciales antes de comenzar un desarrollo serio de aprendizaje automático. Grandes muestras son Naive Bayes, Gaussian Mixture Models y Hidden Markov Models. Debe comprender firmemente la probabilidad y las estadísticas para comprender estos modelos.
Pase tiempo de calidad en ingeniería de características y limpieza de datos , cuanto más tiempo pase aquí, mejor profesional de aprendizaje automático será.
Ahora debe tomar un curso bien estructurado para obtener una comprensión profunda del aprendizaje automático. Estas son algunas habilidades clave que debes aprender:
Matemáticas aplicadas y algoritmos: deberá comprender temas como gradiente decente, optimización convexa, lagrange, programación cuadrática, ecuaciones diferenciales parciales y similares. Además, acostúmbrate a mirar las sumas.
Computación distribuida: los trabajos de aprendizaje automático implican trabajar con grandes conjuntos de datos que deben distribuirse en todo un clúster. Proyectos como Apache Hadoop y servicios en la nube como EC2 de Amazon lo hacen más fácil y rentable.
Experiencia en herramientas de Unix: también debe dominar todas las excelentes herramientas de Unix que fueron diseñadas para esto: cat, grep, find, awk, sed, sort, cut, tr y más.
Técnicas avanzadas de procesamiento de señales: la extracción de características es una de las partes más importantes del aprendizaje automático. Es posible que pueda utilizar algoritmos de procesamiento de señal avanzada realmente geniales como: wavelets, shearlets, curvelets, contornos, bandlets.
Una vez que haya terminado con la mayoría de las técnicas de aprendizaje automático, es hora de explorar técnicas avanzadas de aprendizaje automático para comprender diferentes estructuras de datos como el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático con Big Data.
Inteligencia artificial
La IA es un tema amplio que abarca desde calculadoras simples hasta tecnología de dirección automática o algo que podría cambiar radicalmente el futuro. La automatización, la robótica y el uso de sofisticados programas y programas informáticos caracterizan una carrera en inteligencia artificial (IA). Los candidatos interesados en buscar trabajos en este campo requieren una educación específica basada en los fundamentos de las matemáticas, la tecnología, la lógica y las perspectivas de ingeniería. Las habilidades de comunicación escrita y verbal también son importantes para transmitir cómo las herramientas y servicios de IA se emplean de manera efectiva dentro de los entornos de la industria.
Los requisitos clave para el profesional de Inteligencia Artificial es tener conocimiento de lo siguiente:
- Varios niveles de matemáticas, incluyendo probabilidad, estadística, álgebra, cálculo, lógica y algoritmos.
- Redes bayesianas o modelos gráficos, incluidas las redes neuronales.
- Física, ingeniería y robótica.
- Informática, lenguajes de programación y codificación.
- Teoría de la ciencia cognitiva.
Los candidatos pueden encontrar programas de grado que ofrecen especializaciones específicas en IA o buscar una especialización de IA desde dentro de especialidades como informática, salud, informática, diseño gráfico, tecnología de la información o ingeniería.
Hay varios cursos estructurados disponibles tanto en ML como en IA, las certificaciones en los campos relacionados con Data Science o Big Data también cubren una variedad de materias y áreas de habilidades requeridas para AI y ML. Algunos de los lugares que ofrecen estas certificaciones son Coursera, Data Science Council of America, General Assembly, estos podrían ser de gran ayuda para aprender y desarrollar una carrera en IA y ML. También hará que tu ruta de estudio sea más fácil y organizada.
Precisamente, la Inteligencia Artificial es el concepto más amplio de máquinas capaces de llevar a cabo tareas de una manera que consideraríamos “inteligente” y, Machine Learning es una aplicación actual de IA basada en la idea de que realmente deberíamos ser capaces de dar acceso a las máquinas. a los datos y dejarlos aprender por sí mismos. Por lo tanto, Al requeriría casi todo el aprendizaje de ML además de algunos temas adicionales que tendrá que cubrir exclusivamente para IA.
