¿El aprendizaje automático es algo que no llegará demasiado lejos si no tiene la formación académica adecuada? Dado que hay tanto en Internet, ¿se puede entender?

No, no es necesario ser un experto en ML para crear aplicaciones de ML.

Sí, puede aprender todo lo que necesita saber en Internet, pero le llevará mucho tiempo. Es más rápido y fácil elegir un kit de código abierto (demasiados para enumerar) o un API o SDK comercial.

La noción de hacer que ML sea fácil de incorporar a las aplicaciones existentes es la premisa misma de muchas startups y proyectos de código abierto.

Descubrirá que los proyectos de código abierto a menudo son impulsados ​​por académicos que desean explorar los matices de los algoritmos y la teoría ML.

Por otro lado, la mayoría de las compañías comerciales de ML se están centrando en cómo facilitar a los programadores la integración de ML en otras aplicaciones al facilitar el uso de los comandos de ML.
En ambos casos, el proceso de creación de aplicaciones ML requiere que los programadores piensen de manera diferente. El aprendizaje automático no es programación de computadora. La premisa del aprendizaje automático es que la computadora aprende por sí misma, no siguiendo los comandos.

Las siguientes compañías han logrado grandes éxitos y buscan proporcionar herramientas de programación ML a los programadores cotidianos (o permitir a los usuarios finales hacer cosas que normalmente los programadores tienen que hacer):
http://ai-one.com/ – proporciona API estándar para crear aplicaciones de aprendizaje automático (Divulgación: trabajo aquí)
http://numenta.com: espera lanzar una versión beta privada de productos similares a ai-one. Han publicado excelentes artículos.
http://palantirtech.com/ –
tiene un conjunto robusto de herramientas y tecnologías dirigidas a sectores gubernamentales y financieros mediante los cuales los usuarios finales pueden usar ML similar a los programadores

Esta lista está lejos de ser completa. He seleccionado estos tres porque están bien financiados, tienen productos en el mercado (o muy cerca) y están dirigidos por equipos muy fuertes. Hay muchas docenas de otras empresas que también están entrando en este espacio.

Además, todos los principales proveedores de software (Google, Microsoft, Oracle) están tratando de crear herramientas similares para facilitar a los programadores que no tienen experiencia en ML. Animo a otros a agregar comentarios y citas a otras empresas.

Muchas otras compañías están tratando de encontrar soluciones para el usuario final, pero esto probablemente esté fuera del alcance de su pregunta.

Vale la pena enfatizar que la mayoría del aprendizaje automático utilizado en la práctica es muy simple, reduciendo a cosas como Análisis de Componentes Principales (muy útil para muchas cosas, pero muy fácil), uno de los pocos clasificadores binarios, tal vez con un poco de regularización agregada, y ocasionalmente cosas como modelado de temas o técnicas de reducción de dimensionalidad un poco más sofisticadas.

Todos estos pueden implementarse a pequeña escala con un fondo modesto en álgebra lineal y unas pocas horas en el peor de los paquetes prefabricados en el mejor de los casos. A gran escala, algunos siguen siendo fáciles, otros un poco más difíciles. La ingeniería de características (selección de características de entrada específicas del dominio) y el manejo de configuraciones especiales (aprendizaje “no supervisado” para muchas cosas, “bandidos” para publicidad) son un par de excepciones.

Y si estás haciendo PNL, reconocimiento de voz o visión, una formación académica es mucho más útil.

Tengo muchas ganas de ver el desastre creado por las personas que hacen aprendizaje automático que no saben absolutamente nada al respecto. Predigo 3-5 años de proyectos cobrando para limpiar esto

Todos saben qué hacer cuando el problema es pequeño y simple y no material para el negocio.

El punto no es que si realmente no comprende lo que está haciendo, es fácil cometer un error crítico o no saber cómo solucionar un problema crítico, y esto puede costar un paquete. He visto esto de primera mano.