Empleo en Aprendizaje automático

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En este artículo, te contaremos qué es un trabajo en aprendizaje automático y para qué se necesitan los ingenieros de inteligencia artificial y aprendizaje automático.

Cómo funciona el aprendizaje automático?

Cuando hacemos una cita con un médico a través de un chatbot o le pedimos a Alice que reproduzca música rock, casi no pensamos en cómo sucede esto: las acciones parecen muy simples. De hecho, detrás de cada una de ellas hay un proceso complejo que incluye elementos de aprendizaje automático.

El aprendizaje automático es una clase de métodos en los que se enseña a una máquina, un algoritmo, a pensar y actuar como un humano en base a la experiencia o los datos. Leer, escribir, dibujar, distinguir el rap del rock, y las patatas de las zanahorias.

El aprendizaje automático no es lo mismo que la programación. El programador crea un algoritmo para la máquina: prescribe una secuencia clara de acciones que conducirán al resultado deseado.

El ingeniero de aprendizaje automático que entrena el modelo no escribe un programa para la máquina. Transmite los datos e intenta explicar qué quiere obtener como resultado. El algoritmo no tiene una respuesta dada a la que llegar, solo sabe cómo construir un modelo que responda a la pregunta planteada. El objetivo del aprendizaje automático es enseñar al modelo a encontrar una solución por sí mismo.

Dónde se utiliza el aprendizaje automático?

Casi en todas partes del mundo, tanto en trabajos contratados, como en trabajos remotos. La habilidad de la inteligencia artificial para recordar información, encontrar, analizar y predecir datos se utiliza en marketing, finanzas, medicina, demografía y seguridad.

Aquí te presentamos algunos ejemplos de cómo y dónde se usan los modelos de aprendizaje automático:

• Bancos. Los programas de puntuación bancaria resuelven el problema de procesar un gran número de cuestionarios de crédito. Los especialistas crean un modelo que calcula automáticamente la calificación crediticia, evalúa la solvencia del cliente y determina si se aprueba o se niega un préstamo.
• Marketing. Cuando Alice sugiere una lista de reproducción personalizada, esta es una aplicación clásica del aprendizaje automático en una tarea de recomendación. Otro ejemplo son las tiendas sin cajas registradoras y asistentes de ventas, en las que, a través del aprendizaje automático, los algoritmos aprenden a relacionar a un cliente con su canasta virtual y rastrear el movimiento de los productos en los estantes.
• Medicina. Uno de los ejemplos más destacados es el descubrimiento fundamental realizado por el algoritmo AlphaFold en 2020. Modeló el proceso de plegado de proteínas, resolviendo uno de los problemas bioquímicos más difíciles del siglo. Gracias al modelo, los científicos pudieron prevenir el desarrollo de infecciones, enfermedades cognitivas y neurodegenerativas, como el Parkinson, el Alzheimer y otras.
• Agricultura. Con la ayuda del aprendizaje automático, se han creado modelos que pueden analizar la composición del suelo, calcular la cantidad requerida de fertilizantes, predecir los rendimientos de los cultivos e incluso predecir la producción de leche de las vacas.

La inteligencia artificial por sí misma no es capaz de evaluar o predecir nada. Para que el modelo comprenda que a un cliente de cine en línea le gustan los thrillers, o calcule la cantidad de fertilizante por hectárea de suelo, es necesario entrenarlo para trabajar con datos.

Cómo trabaja un especialista en ML?

La formación del modelo se divide en cinco etapas.

Recopilación de datos

En esta etapa, es necesario recopilar la información que se utilizará para entrenar el mejor modelo.

Marcado de datos

Si el entrenamiento de un modelo implica trabajar con datos etiquetados, es necesario hacer algún trabajo preparatorio: resaltar las áreas o criterios que se necesitan para entrenar a la máquina o dar la respuesta correcta para cada caso.

Análisis exploratorio

La etapa de comprobación de control, en la que un ingeniero de ML verifica cómo se distribuyen los datos, cómo dependen varios signos entre sí y si hay errores o casos atípicos en ellos.

Entrenamiento del modelo

En este punto, el ingeniero de AI ML selecciona los algoritmos adecuados para resolver el problema y entrena varios modelos prometedores.

Pruebas y evaluación

Los resultados de los trabajos de entrenamiento de IA deben ser evaluados y comprender qué hacer a continuación: recopilar los datos faltantes y continuar con el entrenamiento, reemplazar los parámetros del modelo o revisar el algoritmo.

Conclusión

Como en cualquier profesión, en las mejores empresas de ML también hay situaciones no estándar que no encajan en este esquema de trabajo. Por ejemplo, cuando no hay algoritmos adecuados para una tarea dada y es necesario diseñar uno nuevo. O crear una nueva arquitectura de red neuronal, entrenarla y evaluar el resultado. El aprendizaje automático es un campo en rápido crecimiento. La demanda de potencia de cálculo está creciendo, están surgiendo nuevas tareas que requieren un enfoque atípico. Esto significa que un especialista en ML siempre tiene espacio para la creatividad y el desarrollo profesional!