¿Qué hace un ingeniero de machine learning?

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

Aunque ya hemos cubierto la historia de esta tecnología y algunas de las certificaciones más populares, esta vez es momento de enfocarnos en algunos de los roles que juega el nuevo perfil de Ingeniero de Aprendizaje Automático.

Varios tipos

Aunque los tipos de aprendizaje automático que se utilizan hoy en día son muy amplios, se pueden clasificar principalmente en tres grandes categorías, según la información del blog de Adtext: “aprendizaje supervisado, que se basa en datos previamente etiquetados por humanos y utilizados para el reconocimiento de voz y escritura a mano y para detectar correo electrónico no deseado; el segundo es el aprendizaje no supervisado, que trabaja con una gran cantidad de datos y aprende a reconocer elementos complejos como imágenes, y también se utiliza para detectar el lenguaje natural; y en tercer lugar está el aprendizaje por refuerzo, que opera en procesos de prueba y error en diferentes situaciones, mediante la asociación de patrones de éxito que se repiten hasta perfeccionarse, y se utiliza en la navegación de vehículos automáticos y en el desarrollo de robots entre otros. aplicaciones».

Al observar la oferta de instituciones académicas para aprender ML, hay una variedad muy amplia de temas, enfoques y universidades. Por nombrar solo dos opciones, en la pista de ML del programa de maestría en ciencias de computación en la Universidad de Columbia, campus en Nueva York, se deben abordar disciplinas como Procesamiento del lenguaje natural, Aspectos computacionales de la robótica, Algoritmos para ciencia de datos, Aprendizaje profundo y redes neuronales, Modelos bayesianos de ML, entre muchas otras

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Ingeniero de aprendizaje automático

Los ingenieros de aprendizaje automático son responsables de diseñar algoritmos que encuentran patrones en los datos, lo ayudan a tomar mejores decisiones y hacer mejores predicciones. En esto tienen muchas similitudes con los científicos de datos, ya que su rol principal es agregar valor a los grandes volúmenes de información que tienen las organizaciones hoy en día. Y todo ello bajo el diseño de algoritmos que permitan el desarrollo de dichas tareas,

Análisis predictivo, término clave en la materia, que es el uso de datos, algoritmos estadísticos y técnicas de aprendizaje automático para identificar probabilidad de futuro resultados basados ​​en datos históricos.

Tipos de aprendizaje automático

Hay una gran variedad de tipos de aprendizaje automático que se utilizan hoy en día, pero se pueden clasificar en tres grandes categorías:

1. Aprendizaje supervisado: Se basa en datos previamente etiquetados por humanos y se utiliza para el reconocimiento de voz y escritura a mano y para detectar spam.