Conceptos básicos de machine learning, un trabajo que hace ganar hasta 310.000 dólares

Compañías como OpenAI, que está detrás de ChatGPT, buscan constantemente científicos de datos

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Las personas que aprenden sobre inteligencia artificial tienen mayor probabilidad de conseguir mejores salarios.  (Imagen Ilustrativa Infobae)
Las personas que aprenden sobre inteligencia artificial tienen mayor probabilidad de conseguir mejores salarios. (Imagen Ilustrativa Infobae)

Dominar los conceptos básicos del aprendizaje automático no solo es una ventaja, sino un requisito fundamental para acceder a oportunidades profesionales de alto nivel. Empresas como OpenAI, reconocida por proyectos como ChatGPT, recompensan a sus científicos de datos con salarios de hasta 310.000 dólares anuales.

Por su parte, Amazon ofrece a sus ingenieros senior de desarrollo de software en Nueva York hasta 261.500 dólares al año.

Estos son algunos términos que toda persona interesada en trabajar en el área del aprendizaje automático debe conocer para conseguir salarios competitivos en el sector tecnológico.

Google ofrece cursos gratuitos de IA y aprendizaje automático.   (Imagen Ilustrativa Infobae)
Google ofrece cursos gratuitos de IA y aprendizaje automático. (Imagen Ilustrativa Infobae)

Qué conceptos básicos se deben conocer sobre machine learning

Para comprender los conceptos básicos sobre machine learning (aprendizaje automático), es fundamental familiarizarse con los siguientes términos y principios:

1. Aprendizaje supervisado y no supervisado

-Supervisado: Algoritmos que aprenden a partir de datos etiquetados, donde se conocen las entradas y las salidas deseadas.

- No supervisado: Algoritmos que encuentran patrones en los datos sin etiquetar, como agrupamientos o asociaciones.

2. Modelo de machine learning

Representación matemática del problema que el algoritmo está intentando resolver. Puede ser una función simple o un modelo más complejo que se ajusta a los datos.

Conocer de aprendizaje automático es importante para mantenerse vigente en el mercado laboral. (Imagen ilustrativa Infobae)
Conocer de aprendizaje automático es importante para mantenerse vigente en el mercado laboral. (Imagen ilustrativa Infobae)

3. Entrenamiento y evaluación del modelo

Entrenamiento: Proceso de ajustar el modelo a los datos de entrenamiento para que aprenda patrones.

Evaluación: Medida de qué tan bien el modelo generaliza a datos nuevos y no vistos.

4. Feature (Característica)

Variables individuales que forman la entrada para el modelo de machine learning. Pueden ser numéricas, categóricas o textuales.

5. Overfitting y Underfitting

Overfitting: El modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento y no generaliza bien con nuevos datos.

Underfitting: El modelo es demasiado simple para capturar los patrones subyacentes en los datos de entrenamiento.

En la plataforma de Google Cloud Skills Boost se encuentran varios cursos gratuitos. (Google)
En la plataforma de Google Cloud Skills Boost se encuentran varios cursos gratuitos. (Google)

Cómo aprender de aprendizaje automático

Para aquellos interesados en profundizar en el aprendizaje automático, existen diversas opciones educativas accesibles y efectivas, como los cursos en línea ofrecidos por Google. Estos cursos son una excelente manera de adquirir conocimientos desde fundamentos básicos hasta técnicas avanzadas en machine learning.

Los cursos de Google suelen incluir contenido teórico respaldado por casos de estudio prácticos y ejercicios interactivos que permiten a los estudiantes aplicar lo aprendido en proyectos reales. Además, estos programas suelen ser flexibles en cuanto a horarios, lo que facilita su adaptación a diferentes ritmos de aprendizaje y responsabilidades personales.

Qué trabajos hay relacionados con machine learning

Los científicos de datos y desarrolladores de software suelen ser quienes cuentan con las habilidades de aprendizaje automático. (Imagen Ilustrativa Infobae)
Los científicos de datos y desarrolladores de software suelen ser quienes cuentan con las habilidades de aprendizaje automático. (Imagen Ilustrativa Infobae)

Hay una amplia variedad de trabajos relacionados con el aprendizaje automático (machine learning) debido a su aplicación en numerosos sectores. Algunos de los trabajos más comunes y demandados son:

- Científico de datos: Utiliza técnicas de machine learning para analizar grandes volúmenes de datos y extraer detalles que ayuden en la toma de decisiones empresariales.

- Ingeniero de machine learning: Desarrolla y construye modelos de machine learning, implementa algoritmos y optimiza el rendimiento de los sistemas basados en datos.

- Especialista en inteligencia artificial: Diseña y desarrolla sistemas inteligentes que pueden aprender y adaptarse de manera autónoma.

Los chatbots necesitan de aprendizaje automático para funcionar.  (Imagen ilustrativa Infobae)
Los chatbots necesitan de aprendizaje automático para funcionar. (Imagen ilustrativa Infobae)

- Analista de datos: Utiliza técnicas de machine learning para realizar análisis predictivos y exploratorios de datos con el objetivo de resolver problemas específicos de negocio.

- Científico de machine learning: Investiga y desarrolla nuevos algoritmos y técnicas en el campo del aprendizaje automático para mejorar la eficiencia y precisión de los modelos.

- Desarrollador de software de inteligencia artificial: Diseña y construye software que integra capacidades de aprendizaje automático para aplicaciones específicas, como chatbots, reconocimiento de voz o visión por computadora.

El salario anual de un científico de datos de OpenAI ronda entre los 245.000 a 310.000 dólares. (OpenAI)
El salario anual de un científico de datos de OpenAI ronda entre los 245.000 a 310.000 dólares. (OpenAI)

Qué empresas buscan personas que sepan sobre machine learning

Muchas empresas en diversos sectores buscan activamente profesionales con habilidades en machine learning.

- Google: El aprendizaje automático está presente en productos como el motor de búsqueda, Google Assistant, Google Translate y más.

- Amazon: Emplea machine learning para recomendaciones de productos, logística optimizada y procesamiento del lenguaje natural en Alexa.

Las personas encargadas de aprendizaje automático de Amazon suelen trabajar en la división de Amazon Web Services. (Amazon)
Las personas encargadas de aprendizaje automático de Amazon suelen trabajar en la división de Amazon Web Services. (Amazon)

- Tesla: Utiliza esta tecnología en la conducción autónoma y la optimización de la eficiencia energética de sus vehículos.

- IBM: Aplica machine learning en sistemas de salud, análisis predictivo y servicios cognitivos como Watson.

- OpenAI: La compañía generalmente busca talentos en diversas áreas de la inteligencia artificial, incluyendo investigadores en machine learning, científicos de datos, ingenieros de software especializados en IA.

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