¿Puedo tener éxito en una maestría en IA / ML si no soy un gran programador?

A pesar de lo que la gente piensa, la programación se trata de práctica. Hay cientos de miles de programadores en todo el mundo, lo que significa que todos pueden aprenderlo.

En cualquier lugar, la mayoría de los avances de AI / ML vienen primero con la teoría: comprender las matemáticas detrás de los modelos actuales, detectar qué está mal con los resultados, establecer hipótesis y luego hacer experimentos. La mayoría de los grandes y famosos investigadores no hacen los experimentos ellos mismos, escriben los modelos matemáticos y luego dejan que sus alumnos escriban el código. Básicamente, no necesitas ser un programador súper loco para hacer AI / ML.

Además, hay muchas plataformas y bibliotecas para Machine Learning en realidad.
Escribir un código para ML es muy fácil siempre que comprenda los conceptos básicos de programación (bucles, funciones y algunos OOP). Si aún tiene dudas, eche un vistazo a los programas Open Source ML disponibles en GitHub, y verá que algunos de los modelos más impresionantes no superan las 100 a 200 líneas de código.

No es imposible, pero sería muy desafiante. La IA es un tema de programación muy avanzado y requiere mucha habilidad para lograrlo bien. Hay muchos algoritmos diferentes que necesita, muchos de los cuales se basan en algoritmos y conceptos de programación más comunes pero aún avanzados. Las optimizaciones son importantes ya que la IA tiende a ser muy intensa en la memoria, por lo que debe abordar las cosas de manera eficiente para administrar bien su memoria. Sin mencionar que generalmente tienes que innovar en IA para lograr una tarea determinada. En general, no es algo que recomiendo para alguien a quien no le apasione.

Sin embargo, ser un gran programador no es algo que sucede mágicamente. Es algo que proviene del trabajo, la práctica y la experiencia, por lo que cualquier programador puede convertirse en un gran programador con suficiente trabajo. Sin embargo, recomendaría hacer ese esfuerzo para mejorar su oficio antes de obtener una maestría en IA.

ML es realmente más fácil, desde una perspectiva de programación. En realidad, es más matemático que cualquier otra cosa, si está tratando de implementar los algoritmos de ML reales. Es necesario tener conocimientos de programación, pero no se acerca al mismo nivel que en la IA general (aunque la IA general querrá incorporar ML). De hecho, si usa bibliotecas para los algoritmos de ML reales, trabajar con ML tiene más que ver con descubrir características, administrar sus datos y ser diligente con las pruebas que los difíciles desafíos de programación.