Ruta professional d’aprenentatge automàtic: explorant oportunitats el 2022 i més enllà

En aquesta funció convidada especial, George Tsagas, propietari d’eMathZone, parla de com els professionals de l’aprenentatge automàtic poden treballar com a científics de dades, enginyers informàtics, enginyers de robòtica o gestors. Però si vols fer carrera, el primer pas per trobar oportunitats en l’àmbit de l’aprenentatge automàtic és entendre els diferents tipus de feines i habilitats necessàries.

L’aprenentatge automàtic no es pot exagerar en aquests dies a causa del seu alt valor en el negoci de la tecnologia. Aquest camp té el potencial de tocar totes les indústries i transformar-les totes.

En resum, l’aprenentatge automàtic és una branca de la intel·ligència artificial que permet als ordinadors aprendre de les dades sense ser programats explícitament.

Aquestes noves tecnologies són tan importants i la seva aplicació és tan àmplia que la majoria d’empreses se’n poden beneficiar. Aquest és el cas del gegant biofarmacèutic Amgen que aplica l’aprenentatge automàtic per maximitzar l’eficiència dels sistemes d’inspecció visual. Segons l’Institut Tecnològic de Massachusetts, “Aquesta tècnica té beneficis augmentant la detecció de partícules en un 70 per cent i redueix la necessitat d’inspeccions manuals.

Els professionals de l’aprenentatge automàtic poden treballar com a científics de dades, enginyers informàtics, enginyers de robòtica o gestors. Però si vols fer carrera, el primer pas per trobar oportunitats en l’àmbit de l’aprenentatge automàtic és entendre els diferents tipus de feines i habilitats necessàries.

Enginyers d’aprenentatge automàtic

Els enginyers d’aprenentatge automàtic són programadors professionals que desenvolupen sistemes d’intel·ligència artificial (IA) que poden explorar, desenvolupar, aprendre i predir grans conjunts de dades. En general, els professionals d’aquesta àrea són els responsables de la supervisió i millores generals del procés d’aprenentatge automàtic per dissenyar sistemes d’organització de dades. Això inclou l’anàlisi i la configuració de dades, les proves i el desenvolupament d’aplicacions. Amb el temps, aprendran habilitats que els ajudaran a utilitzar eines de programació avançades com Python, C++ o Java. Després d’haver complert tots els requisits, habilitats i coneixements de la carrera, els enginyers d’aprenentatge automàtic seran capaços de realitzar les tasques següents sense dificultat:

  • Dissenyar, desenvolupar i investigar sistemes, models i projectes d’aprenentatge automàtic.
  • Feu anàlisis estadístiques i utilitzeu els resultats per millorar el vostre model.
  • Analitzeu els casos d’ús d’algorismes ML i classifiqueu-los per probabilitat d’èxit
  • Comproveu la qualitat de les dades escanejant-les i/o netejant-les.
  • Identifiqueu diferències en la distribució de dades que poden afectar el rendiment del model en situacions del món real.

Enginyers en robòtica

La robòtica és un camp ampli que combina l’anàlisi de dades, l’enginyeria i la informàtica. Les persones en aquesta posició utilitzen maquinari i programari mecànics per dissenyar, construir i provar robots i sistemes basats en màquines. A més, es distingeixen dels altres enginyers perquè són curiosos, metòdics, analítics i lògics.

Tots els enginyers de robòtica, independentment de la seva posició, han de tenir un bon coneixement de l’electrònica, la informàtica i les estimacions matemàtiques. Han de tenir almenys un coneixement bàsic de llenguatges de codificació i han de ser capaços de treballar bé en equip. Algunes de les responsabilitats dels enginyers robòtics després d’acabar la seva carrera i començar a treballar en una empresa d’IA són les següents:

  • Crear i provar robots.
  • Analitzar i provar els prototips i sistemes robòtics que creen. Com que la tecnologia canvia i canvia constantment, sovint això és un problema constant.
  • Dissenyar sistemes robòtics autònoms utilitzats per augmentar la productivitat i la precisió en indústries específiques.
  • Proporcionar suport tècnic als sistemes robòtics que estan desenvolupant.

Enginyers de visió per computador

Un enginyer de visió artificial ha de tenir almenys una llicenciatura en informàtica o un camp relacionat. El coneixement del llenguatge de programació C++ és obligatori per a aquesta carrera. La idea general d’aquesta indústria és fer que una màquina o ordinador sembli una persona. L’objectiu de l’enginyeria de visió per computador és crear programes que no només vegin la informació visual sinó que la interpretin.

Els enginyers de visió per ordinador treballen amb dades visuals. Aquest contingut pot tenir moltes formes, com ara senyals digitals, imatges analògiques o fonts de vídeo codificades per ordinador. Hi ha algunes tasques habituals que la majoria dels enginyers de visió per ordinador realitzen regularment:

  • Gestionar grans i petits projectes de visió per computador.
  • Definir els requisits del projecte, elaborar pressupostos i gestionar equips de desenvolupament tècnic.
  • Desenvolupar, provar, implementar i mantenir algorismes i eines de visió per ordinador en diversos entorns.
  • Analitzar problemes del món real i recomanar solucions efectives, eficients i intel·ligents a aquests problemes.
  • Recolliu anàlisis i desenvolupeu algorismes de visió artificial per millorar l’eficiència.

Científics de dades

Un científic de dades és un professional que recull, analitza i interpreta grans volums de dades per extreure’n informació rellevant, aplicant els seus coneixements en matemàtiques, estadística i programació. Les seves funcions principals són:

  • Extraieu dades, independentment de la seva font (webs, CSV, logs, API, etc.) i del seu volum (Big Data o Small Data).
  • Netegeu les dades per eliminar factors distorsionants.
  • Processar les dades mitjançant diferents mètodes estadístics (inferència estadística, models de regressió, prova d’hipòtesis, etc.).
  • Visualitzar i presentar dades gràficament.

Les noves tecnologies han agafat molt de protagonisme en els darrers anys. La quantitat d’informació disponible i el seu processament ha estat possible gràcies a l’aparició i evolució de disciplines com l’aprenentatge automàtic. Aquesta evolució juntament amb l’avenç de la digitalització ha fet que les empreses aprofitin el potencial de les dades i que professions com els científics de dades estan en auge.

Competències generals necessàries en les carreres d’aprenentatge automàtic

Les habilitats d’un professional de l’aprenentatge automàtic són flexibles i varien segons les seves responsabilitats. Tanmateix, hi ha àrees clau en les quals qualsevol persona que busqui una carrera en aprenentatge automàtic s’ha de centrar, com ara les matemàtiques, les estadístiques, els fonaments de la informàtica i les habilitats de programació.

Tècniques d’aprenentatge automàtic

Conèixer tots els algorismes comuns d’aprenentatge automàtic és important per saber quin algorisme utilitzar en cada moment. La majoria dels algorismes de ML es divideixen en tres categories generals: tècniques d’aprenentatge automàtic, supervisades i no supervisades. Amb més detall, alguns dels més comuns són:

  • Classificador de Bayes ingenu.
  • Algorisme previ.
  • Màquina vectorial de suport.
  • K significa agrupació.
  • Regressió logística.
  • Regressió lineal.
  • Boscos aleatoris.
  • Arbres de decisió.

Fonaments d’Informàtica i Programació

Aquest és un altre requisit important per ser un bon enginyer d’aprenentatge automàtic. Ha d’estar familiaritzat amb diversos conceptes informàtics com ara:

  • Estructures de dades (arbre, pila i gràfic).
  • Algorismes (cerca, ordenació, dinàmica, programació cobdiciosa).
  • Complexitat espacial i temporal, etc.

Ha d’estar familiaritzat amb diversos llenguatges de programació com Spark i Hadoop per a la informàtica distribuïda, Python i R per a ML i estadístiques, SQL per a la gestió de bases de dades i Apache Kafka.

Mostreig i anàlisi de dades

Com a enginyers d’aprenentatge automàtic, tots els professionals haurien de tenir experiència en modelització i anàlisi de dades. El modelatge de dades consisteix a comprendre l’estructura subjacent de les dades i trobar patrons que no són visibles. També han d’avaluar les dades mitjançant un algorisme de concordança de dades.

Estadística i probabilitat

Moltes tècniques d’aprenentatge automàtic utilitzen mètodes estadístics, de manera que són fàcils de seguir si els professionals tenen una sòlida formació en matemàtiques. Coneixement de dades estadístiques com ara:

  • Diverses mètriques (mitjana, mediana, variància, etc.).
  • Distribució (normal, uniforme, Poisson, etc.).
  • Mètodes d’anàlisi (prova d’hipòtesis, ANOVA, etc.)

Una sòlida comprensió de temes probabilistes com ara la probabilitat condicional, les probabilitats, la decisió de Markov i els processos de regles de Bayes són habilitats essencials per a una carrera en aprenentatge automàtic.

Com començar una carrera professional en aprenentatge automàtic

A continuació podeu veure què necessiteu per començar una carrera d’aprenentatge automàtic:

1. Tenir el títol de Batxiller

Les opcions de grau acceptables són Matemàtiques, Informàtica, Informàtica, Matemàtiques o Física. El coneixement empresarial també és útil.

2. Aneu a Carreres de nivell inferior

En general, no podeu treballar com a enginyer d’aprenentatge automàtic, així que comenceu com a enginyer de programari, científic de dades o informàtic.

3. Realitzar un màster i/o doctorat

La majoria de les feines d’enginyeria d’aprenentatge automàtic requereixen més que un títol de grau en ciència de dades, informàtica o enginyeria del programari.

4. No deixeu d’aprendre

Una carrera en enginyeria d’aprenentatge automàtic significa que la vostra educació no s’acaba mai. A mesura que la tecnologia avança, la necessitat d’investigar constantment la IA i entendre les noves tecnologies és cada cop més important.

Ruta professional d’aprenentatge automàtic: resum

L’aprenentatge automàtic és una part important de qualsevol empresa moderna. És una eina potent per predir resultats i s’utilitza en tot, des de llocs de compres que recomanen productes fins a cerques web.

Per començar una carrera en aquest camp cal estar preparat per aprendre constantment nous continguts i estratègies a mesura que avança la tecnologia. És una experiència interminable en què prioritzes les dades per sobre de tota la resta.

Subscriu-te al butlletí gratuït de insideBIGDATA.

Uneix-te a nosaltres a Twitter: https://twitter.com/InsideBigData1

Uneix-te a nosaltres a LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/insidebigdata/

Uneix-te a nosaltres a Facebook: https://www.facebook.com/insideBIGDATANOW

Leave a Comment

Your email address will not be published. Required fields are marked *