El perfil de Ingeniero en Machine Leargning se ha convertido en uno de los más populares en el campo de TI, debido a que muchas organizaciones están invirtiendo en Machine Learning e inteligencia Artificial, y buscan contratar más expertos para integrar estas tecnologías en sus iniciativas empresariales.

Si bien, ya hemos abordado la historia de esta tecnología y algunas de las certificaciones más populares, en esta ocasión, es turno de centrarse en algunas de las funciones que realiza el novedoso perfil del Ingeniero en Machine Learning.

En términos prácticos, el trabajo de un Ingeniero en Machine Learning es similar al de un Data Scientist. Ambos roles trabajan con vastas cantidades de información, requieren habilidades excepcionales de gestión de datos y la capacidad de realizar modelos complejos en conjuntos de datos dinámicos.

Ahora sus diferencias. Los profesionales de datos producen información, generalmente en forma de gráficos o informes que se presentan a una audiencia humana. En el Machine Learning, por otro lado, se diseña software de ejecución automática para automatizar modelos predictivos. Cada vez que el software realiza una operación, utiliza esos resultados para realizar operaciones futuras con un mayor grado de precisión. Así es como el software, o máquina, «aprende».

Un ejemplo conocido de ML es el algoritmo de recomendación de Netflix, Amazon y otros servicios orientados al consumidor. Cada vez que un usuario ve un video o busca un producto, estos sitios agregan más puntos de datos a su algoritmo. A medida que crece la cantidad de datos, las recomendaciones del algoritmo al usuario para otro contenido se vuelven más precisas, sin ningún tipo de intervención humana.

ML está estrechamente relacionado con la Inteligencia Artificial y el Deep Learning (DL). Este subcampo utiliza redes neuronales artificiales para «pensar» y resolver problemas complejos con conjuntos de datos de varias capas (profundos). Algunos ejemplos comunes de DL incluyen asistentes virtuales, aplicaciones de traducción, chatbots y autos sin conductor. Con el tiempo, estas tecnologías serán aún más precisas y prácticas.

Las empresas de hoy en día están inundadas de datos, desde las interacciones con los clientes hasta las redes de Internet of Things. Intentar procesar toda esa información manualmente es como beber de una manguera contra incendios. El Machine Learning se ha vuelto esencial para aprovechar al máximo los datos de una empresa.

Las aplicaciones de ML son tan variadas como los propios datos. Algunas aplicaciones comunes incluyen:

• Reconocimiento de imágenes y voz: el Machine Learning es excelente en el etiquetado automático de imágenes, conversiones de texto a voz y cualquier otra cosa que requiera convertir datos no estructurados en información útil.
• Información sobre el cliente: el aprendizaje de reglas de asociación, la forma en que el software ML hace conexiones, impulsa los algoritmos en el corazón del comercio electrónico, y les dice a los consumidores que compran el producto A que les gustaría el producto X.
• Gestión de riesgos y prevención de fraudes: los algoritmos Machine Learning pueden analizar grandes volúmenes de datos históricos para hacer predicciones financieras, desde el desempeño futuro de la inversión hasta el riesgo de incumplimiento de préstamos. Las pruebas de regresión también facilitan la detección de transacciones fraudulentas en tiempo real.

Debido a que ML es un rol emergente, no muchos especialistas TI tienen experiencia directa con él. Es por eso que la mayoría de las descripciones de puestos de este tipo de ingenieros están relacionadas con las de científicos de datos con experiencia en programación.

Lo contrario también puede ser cierto: los programadores y programadores con habilidades de datos sólidos pueden hacer la transición para convertirse en Ingenieros Machine Learning, aunque es posible que necesiten experiencia en un rol de datos de antemano.

Si estás interesado en incursionar en este perfil, enfócate en perfeccionar tus habilidades de codificación. Python es el lenguaje de programación más popular en Machine Learning. La razón, es que es relativamente fácil de aprender, pero Python también está extremadamente bien soportado con potentes bibliotecas de aprendizaje automático. R también se usa comúnmente, y es posible que necesite Java y / o C ++ para desarrollar aplicaciones.