¿Qué hace un experto en deep learning?

ORIENTACIÓN ACADÉMICA.-

Visualiza una matrioska, es decir, una muñeca rusa. En IBM, utilizan este ejemplo visual para dar con una definición clara y concisa del concepto “deep learning” o, en castellano, “aprendizaje profundo”: “Quizás la forma más fácil de pensar en inteligencia artificial, machine learning, neural networks y deep learning sea pensar en ellos como muñecas rusas. Cada uno es esencialmente un componente del término anterior”.

La muñeca más grande, la que contiene a todas las demás, es la inteligencia artificial. Después, vendría el machine learning o aprendizaje automático y, tras él, las neural networks o redes neuronales. El deep learning, la pieza más pequeña, “es un subcampo del machine learning y las neural networks constituyen la columna vertebral de los algoritmos de deep learning.”

Pero si estás leyendo este artículo ya sabemos que tienes esto claro y que el ejemplo de la pieza más pequeña de la matrioska no te confunde; estudiar deep learning te permitirá crecer profesionalmente y formar parte de la vanguardia tecnológica.

Nombres propios tras los grandes avances de las Big Tech.

Podríamos haber empezado este artículo con otro gran ejemplo, tal vez ya “un clásico” del deep learning: Siri, la voz artificial que asiste a quienes usan un dispositivo de la firma Apple cuando quieren realizar una consulta, como por ejemplo “Siri, ¿a qué hora se pone el sol hoy?”.

Y no podemos descuidar Google Brain, cuyo nombre no puede ser más descriptivo. Junto con otros investigadores de Google, el referente de la inteligencia artificial Andrew Ng desarrolló a principios de los 2010 uno de los sistemas de inteligencia artificial más ambiciosos hasta entonces. Los campos que abarca Google Brain son múltiples y entre áreas de trabajo figuran el procesamiento del lenguaje natural (PLN), o natural language processing, y, también, el data mining. El data mining, como su nombre indica, comprende una serie de técnicas para analizar cantidades ingentes de información. Estas áreas coinciden con salidas profesionales relacionadas con el estudio del deep learning.

Y si nos centramos en las salidas profesionales relacionadas con el estudio del deep learning, y del machine learning, sería imperdonable no mencionar el puesto de científico o científica de datos, o data scientist. Entre sus tareas figura desarrollar algoritmos para definir la colecta de datos, para así poder mejorar un proyecto.

Un ejemplo destacado en este campo es Monica Rogati, cuyo perfil de Twitter siguen todas esas personas que quieren estar al día del sector. Actualmente, Rogati es asesora de data science e inteligencia artificial independiente. Previamente, trabajó como senior data scientist en LinkedIn, que pertenece a Microsoft. Allí, creó e implementó el sistema inicial de emparejamiento de “trabajo a candidato” de LinkedIn (talent match). También, desarrolló el primer modelo de machine learning para las “personas que quizás conozcas” de LinkedIn, duplicando inmediatamente las tasas de invitación.

Una formación concreta para acceder a los mejores puestos del sector.

El campo del deep learning prueba que la formación constante a lo largo de la vida laboral, o lifelong learning, es necesaria. Hace apenas quince años tal vez esta noción era algo que cabía en la imaginación de unos pocos; hoy, forma parte del presente y del futuro de la revolución digital.

Para poder formar parte de ella, te proponemos este Full Stack Big Data Ml and All Bootcamp online de Keepcoding, que puedes empezar a pagar cuando hayas conseguido trabajo. Con este bootcamp, aprenderás a implementar una solución Big Data & machine learning profesional completa. De este modo, optarás a los mejores puestos del sector. Esta formación incluye data science, estadística y álgebra lineal.

El requisito previo para poder participar es tener un nivel básico de matemáticas, estadística y álgebra, y conocimiento de algún lenguaje de programación (que no sean solo HTML y CSS). Pero, sobre todo, el requisito más importante es querer formar parte de este apasionante mundo.

Pronóstico del sector en datos: crecimiento constante.

Apostar por esta formación es casi una garantía de empleabilidad. Según una estadística del portal Statista, se prevé que, entre 2018 y 2027, la facturación global del mercado de chips de deep learning experimentará un crecimiento constante. Como se apunta en este portal, “los ingresos de este sector podrían pasar de 2.000 millones en 2018 a más de 12.500 en 2025”. Pese a que estos datos son previos al 2020, por los motivos que todos ya sabemos, el mercado laboral, a escala global, necesita un sólido tejido digital para poder crecer y superar los retos del presente.

Deep learning para detectar el cáncer que el ojo humano puede no ver.

Pero es que, además, formarte en este campo puede llevarte a entrar en especialidades que redundan en el beneficio de las sociedades. Porque el futuro de la medicina puede mejorar gracias a la inteligencia artificial. Según una investigación publicada en la revista de referencia Radiology, el deep learning podría ser un aliado para los profesionales de medicina cuando se trata de identificar manchas que pueden escapar al ojo humano: “Un algoritmo de deep learning, desarrollado para la estimación del riesgo de malignidad de los nódulos pulmonares [...], demostró un buen rendimiento discriminativo en un gran conjunto de validación independiente”. De este modo, el cáncer se podría detectar antes en múltiples ocasiones, salvando así la vida de muchas más personas.

Sitio Fuente: Universia México