No veo por qué no deberías aprender machine learning (ML) porque con él puedes crear interesantes aplicaciones web y Android. Personalmente, implemento la mayoría de los sistemas de visión por computadora (CV) y de aprendizaje automático que desarrollo bajo el capó en la mayoría de las aplicaciones de Android. Por supuesto, todavía tengo que monetizar esos proyectos. También estoy trabajando en el desarrollo de robots, primero como juguetes para vender y luego paso a otros más serios como los autos sin conductor (por supuesto, con la ayuda de algún lugar). También puedo comenzar a otorgar licencias de la tecnología a aquellos que necesiten usarla en otros productos, estoy viendo varias opciones aquí. Las aplicaciones de Android se pueden monetizar a través de anuncios si la audiencia es lo suficientemente grande, es por eso que constantemente mejoro la calidad de las aplicaciones con el tiempo.
Puede aprender ML en su tiempo libre mientras trabaja para otra compañía no relacionada con ML. Simplemente encuentre un trabajo en el desarrollo web o Android, pero siga aprendiendo sobre ML en el lado y mantenga en ejecución algunos proyectos paralelos. La belleza de hacerlo es que puede abrir oportunidades que nunca existieron en primer lugar.
Normalmente, el 99% (extraído del aire) de las personas hace cosas que odian solo para mantener a sus familias y a ellos mismos. Los pasatiempos rara vez pagan, perseguir una pasión cercana a tu corazón lleva tiempo para comenzar a pagar las cuentas. La mayoría de las personas simplemente no tienen el tiempo ni la paciencia para avanzar hasta que comienzan a cosechar los beneficios. Confía en mí, las cosas funcionan eventualmente de maneras extrañas e inesperadas, esa es la belleza de la vida, nadie sabe el futuro.
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Entonces, ¿qué pasa si no hay empresas basadas en ML en su país? Todavía tienes la oportunidad de construir tu propia startup basada en ML. No es fácil pero lo diré, no es imposible. Incluso si tiene menos del 1% de posibilidades de tener éxito, vale la pena perseguirlo. Es un esfuerzo con el potencial no solo de cambiarse a sí mismo, sino también a su país y al mundo en general.
Todavía puede ingresar a compañías como Google, Facebook o Microsoft si está lo suficientemente loco. Dada tal oportunidad con tanto potencial, ¿por qué dejarla escapar? ¿Qué sucede si tiene la capacidad de desarrollar nuevos algoritmos de ML que finalmente atraigan a los gustos de Google? Son esas personas a las que les encanta empujar los límites las que eventualmente cambian el mundo. Trabaje duro y aprenda sobre TensorFlow o cualquier otra biblioteca con la que se sienta cómodo y aprenda los principios subyacentes de ML, luego comience a desarrollar productos / aplicaciones basados en ML o simplemente proyectos geniales, nunca se sabe qué puede salir de eso.
Confía en mí, estos no son los años 80, es 2017, es hora de cambiar tu forma de pensar. En aquel entonces, las personas eran extremadamente limitadas, pero hoy en día, a medida que compañías como Google y Microsoft están presionando por la democratización de los recursos de inteligencia artificial (IA), ahora es el mejor momento para aprender sobre ML y tratar de ser el mejor en eso, ser inteligente y hacer uso de Internet y plataformas como Quora para comunicarse, de nuevo, nunca se sabe lo que podría suceder.
La vida es demasiado corta, persigue las cosas que quieres mientras tienes la oportunidad. ¿Fracaso o éxito? no importa siempre que vuelvas a subir una y otra vez. Por supuesto, no solo interviene, sino como dije antes, comience a aprender ML mientras está en su trabajo actual y si las cosas comienzan a funcionar, concentre todos sus esfuerzos en ML.
Si todo lo que quieres es solo un trabajo en ML, lo más probable es que no seas lo suficientemente apasionado como para ser un buen ingeniero / investigador de ML. La mayoría de los empleadores buscan cosas como habilidad, pasión y el impulso para lograr algo, incluso con recursos mínimos. Tienes la oportunidad de decirle al mundo que lo hiciste casi sin recursos, ahora que podría ser una gran historia para contar en una entrevista.
Espero que esto ayude.
