Q:
¿Cuáles son algunas de las formas fundamentales en que los profesionales profesionales se destacan en el aprendizaje automático?
UN:El éxito del aprendizaje automático a menudo requiere una combinación de habilidades y experiencias. Entrar en detalles sobre algunos de estos principios y conjuntos de habilidades ayuda a las personas a comprender mejor lo que las empresas buscan cuando contratan profesionales de aprendizaje automático.
En un sentido muy básico, se podría decir que el éxito del aprendizaje automático a menudo se basa en un principio triple: programación, matemáticas y conocimiento. Cada una de estas tres cosas es fundamentalmente diferente, pero cada una de ellas desempeña un papel en el desarrollo de un profesional de carrera como experto en aprendizaje automático.
Desde el final de la programación, conocer lenguajes como Python y R se vuelve tremendamente útil, pero también hay habilidades de cruce de lenguajes como COBOL, Perl y Ruby on Rails que pueden tener algún valor. Parte de eso se debe a la naturaleza fundamental de la programación: que se trata de enrutar las operaciones y los valores donde deben estar. Luego también hay proyectos de aprendizaje automático que aprovechan el código heredado.
El segundo principio fundamental es la matemática. Las personas con habilidades matemáticas avanzadas o perspicacia a menudo tienen mucho más éxito en el mundo del aprendizaje automático. Cuando observan las redes neuronales u otros modelos, pueden desglosar las ecuaciones matemáticas que conducen a las salidas de la red. La gente suele hablar de que las redes neuronales son "cajas negras" incluso para los técnicos, pero en la medida en que usted sea experto en matemáticas, puede comenzar a avanzar hacia una mejor comprensión de lo que está haciendo el programa.
Eso lleva al tercer principio, que son las percepciones. Comprender las estadísticas probabilísticas realmente ayuda en el éxito del aprendizaje automático. Esto se debe a que con el aprendizaje automático, los proyectos pasan de una zona de programación puramente determinista o lineal a una nueva zona probabilística. Las personas que tienen más conocimientos sobre la probabilidad pueden ver las entradas ponderadas y predecir mejor cuáles podrían ser los resultados. Sin embargo, en otro sentido, las personas que son intuitivamente sabias sobre el aprendizaje automático comprenderán cómo limitar sus aplicaciones a cosas que tengan sentido.
Una de las cinco grandes dificultades en el aprendizaje automático hoy en día es la aplicación desenfrenada e indiscriminada del aprendizaje automático en aplicaciones empresariales. Hay muchas situaciones en las que el aprendizaje automático no es una buena solución, ya sea por la complejidad del sistema, el sobreajuste, el problema de la caja negra mencionado anteriormente o cualquier otra cosa. Algunos de los profesionales más valiosos en el espacio de aprendizaje automático serán aquellos que saben cómo elegir bien los proyectos, cómo seleccionar aplicaciones de aprendizaje automático y cómo manejar la aceptación y el procedimiento como un consultor experto.
