El aprendizaje automático es fundamental para las empresas de hoy en día. Y compartiremos algunos consejos útiles sobre cómo encontrar al experto adecuado
Código contra la máquina
El aprendizaje automático (AM) está ganando impulso cada vez más rápido. Como demostró el curso de aprendizaje automático de Stanford, cientos de miles de personas están interesadas en él
Así que, si quieres contratar desarrolladores de aprendizaje automático, necesitas entender qué habilidades y conocimientos deben tener
Hemos preparado una guía rápida que explica de qué debe ser capaz un desarrollador de ML o un científico de datos
1.Habilidades duras
Matemáticas aplicadas
Todo empieza con las matemáticas. Para un experto en aprendizaje automático es la base. Es responsable de
- Operaciones matriciales.
- Aproximar niveles de confianza.
- Manipular estructuras de datos complejas.
- Comprender la ortonormalización, los valores propios, los espacios vectoriales y los escalares.
Además, el ML se basa en gran medida en procedimientos de modelado estadístico. Sin ellos, es imposible crear algoritmos
Así que compruebe si el candidato domina el álgebra lineal, el cálculo multivariante, la probabilidad, las distribuciones, la estadística, etc. Los conocimientos de física también son una gran ventaja
Algoritmos
El análisis, la recopilación, el almacenamiento o la distribución de datos son imposibles sin algoritmos. Los algoritmos de aprendizaje automático son el principal “motor” de todo el asunto
En la mayoría de los casos, nos ocupamos de los tres tipos principales de estos algoritmos
- Supervisados
Una máquina aprende estudiando ejemplos. Este tipo le permite comprender cómo conseguir determinados resultados de entrada/salida, utilizando el algoritmo. Este tipo comprende la clasificación, la regresión y la previsión como elementos clave del aprendizaje
- Sin supervisión
Este tipo se dedica a aprender y comprender patrones. En este escenario, la máquina trabaja “sola”, detectando correlaciones y relaciones. A su vez, esta información procede de los conjuntos de datos ofrecidos. Este tipo comprende la agrupación y la reducción de dimensiones
- Algoritmos de refuerzo
Este tipo se basa en procesos de aprendizaje regimentado. En esencia, la máquina indaga en un montón de parámetros, valores y acciones. Al final, aprende lo suficiente para encontrar los mejores resultados y soluciones
Entre los algoritmos más populares se encuentran K Means Clustering, Linear Regression, Artificial Neural Networks, Random Forests, Nearest Neighbours y otros
Así que, si estás pensando en contratar a un desarrollador de IA, comprueba sin falta qué dice su currículum sobre algoritmos
Informática
Otro requisito esencial. La informática y sus conceptos clave -complejidad espacio/tiempo o estructuras de datos- desempeñan un papel importante en la ciencia de datos
Por ejemplo, ayuda a trabajar con los patrones subyacentes que encajan los datos. Y si nos fijamos en las estructuras de datos, nos daremos cuenta de que sus conceptos como cola, árbol o pila son imprescindibles para organizar grandes cantidades de información
Otro aspecto esencial en el desarrollo del ML y la IA es la computación paralela. El truco está en que hoy en día los datos se expanden muy rápido
Por lo tanto, la computación paralela puede resolver muchos problemas: disminuir errores, crear bases de datos escalables, aplicar caché de datos inteligente, actualización en tiempo real, etc. Una empresa puntera en aprendizaje automático sin duda debe destacar en CS
Modelado de datos
El modelado de datos es otra habilidad a esperar. Cuando necesite contratar desarrolladores de IA y ML Es responsable de encontrar y recuperar patrones que no siempre son visibles para un ser humano. Incluso para uno entrenado
El modelado junto con la evaluación ayudan a hacerlo. Tu candidato debe ser capaz de elegir un algoritmo de clasificación que se adapte a un volumen específico de datos. Y las variables categóricas
PLs
Los lenguajes de programación son fundamentales para el ML. Conociéndolos, un desarrollador puede abordar problemas empresariales de la vida real: resolver problemas logísticos, hacer un pronóstico, detectar tendencias, etc
Normalmente, se espera que un desarrollador de aprendizaje automático conozca
- Programación en R. Un popular lenguaje de código abierto que también es una gran herramienta de análisis. Todo gracias a su naturaleza gráfica.
- JavaScript. JS no es sólo para desarrolladores de aplicaciones. También se utiliza para hacer librerías de ML que ayudan a prevenir fraudes y ciberataques.
- Julia. Es un lenguaje dinámico muy utilizado para hacer apps de ML. El área de ML se beneficia de sus numerosas ventajas: compilador, precisión numérica, ejecución paralela distribuida, etc.
- Scala. Ofrece un sistema de tipos estático. A su vez, es compatible con frameworks basados en Java. Además, su USP es genial para hacer aplicaciones de big data que contengan una cantidad monstruosa de datos.
- Lisp. Tiene características útiles que facilitan la creación de prototipos y objetos novedosos. Incluso tiene un recolector de basura para el código basura.
Otros lenguajes recomendados son TypeScript, Golang, Python y Shell, entre otros
Por lo tanto, si un desarrollador de IA en alquiler menciona algunos de estos en su currículum, es una buena señal
Procesamiento del lenguaje natural
El procesamiento del lenguaje natural o PNL es crucial. En pocas palabras, enseña al ordenador a entender el lenguaje humano. Con todas sus meteduras de pata, dialectos, faltas de ortografía, acentos, jergas, etcétera
Es necesario para mejorar la comunicación entre humanos y ordenadores. Puede hacerse con la ayuda de bibliotecas especiales, que contienen reglas sintácticas para que el ordenador las entienda
Entre las mejores bibliotecas están: Gensim, Natural Language Toolkit, TextBlob, PyNLP, etc. Sin duda, imprescindibles para un ingeniero de IA
Redes neuronales
El aprendizaje automático no funcionará sin cálculos secuenciales y paralelos y otros componentes vitales. En esencia, proporcionan análisis de datos que ayudan a la máquina a aprender y a volverse inteligente en tiempo real
Una red neuronal es la respuesta. He aquí una lista de las que pueden utilizarse en ML: memoria a largo plazo (LSTM), red neuronal convolucional (CNN), red neuronal de alimentación directa (FFNN), red generativa adversarial (GAN) y muchas otras
El solicitante de empleo no necesita conocerlas todas. Basta con que entienda los conceptos básicos. Y explicar qué tareas y cómo van a resolverlas con una red neuronal
Visión por ordenador
Cada vez que un ordenador ve un elemento del mundo real y lo identifica, se trata de visión por ordenador. No importa si se trata de un robot militar o simplemente de la cámara de tu teléfono
La visión por ordenador está ganando popularidad. Especialmente con la llegada del Internet de las Cosas (IoT)
Es posible que desee integrarla en diversas soluciones de software: desde una aplicación turística que pueda detectar el estilo arquitectónico de una mansión barroca hasta un programa que sea “los ojos” de un robot doméstico
Sea lo que sea, el conocimiento de cómo funciona la visión por ordenador es crucial
- Habilidades blandas
Comunicación
Como de costumbre, no se puede hacer un producto digno sin ella. Mientras que la ingeniería de software es la carne y las patatas, la comunicación es la salsa
Necesitas un desarrollador de ML que esté dispuesto a escuchar consejos. Que no tema expresar su opinión y proponer soluciones
Que se sienta cómodo a la hora de proporcionar y recoger opiniones. Y que también sepa cómo transmitir su idea a través de la narración
Además, una buena comunicación es como el oxígeno para un ambiente de trabajo saludable. Con ella, su equipo puede lograr resultados impresionantes
Creatividad
Un ingeniero de ML debe ser creativo. En primer lugar, el área requiere un pensamiento poco ortodoxo y soluciones audaces
En segundo lugar, dicho ingeniero puede “inyectar” parte de su creatividad en la forma en que la máquina aprenderá. Así se consiguen resultados asombrosos
¿Qué más hay que saber?
¿Qué más hay que saber a la hora de contratar desarrolladores de inteligencia artificial? Hemos preparado algunas de las mejores preguntas para la entrevista
1.¿Qué es la decisión? ¿Y qué es recall?
2.¿Por qué el aprendizaje profundo es diferente del ML?
3.Nombra los diferentes tipos de aprendizaje automático
4.¿En qué se diferencia la verosimilitud de la probabilidad?
5.Describa la construcción de canalizaciones de datos paso a paso
6.¿Cuál es el significado del Teorema de Bayes en ML?
7.¿Por qué son diferentes las regularizaciones L1 y L2?
8.Especifique el equilibrio entre sesgo y varianza
9.¿Cuándo utilizaría un modelo de regresión logística?
10.¿En qué casos utilizaría la validación cruzada?
La máquina asesina
El aprendizaje automático ya no es un término vago y friki. Es una nueva realidad en el mundo de los negocios, la ciencia e incluso la vida pública
Ayuda a extraer conocimientos valiosos de millones de GB de datos
Incluso puede funcionar como una máquina del tiempo, prediciendo el futuro hasta cierto punto. Y ayudando a empresas, investigadores y administradores a prever los retos venideros
Con nuestra ayuda, puede contratar a un ingeniero de aprendizaje automático con años de experiencia. Local o extranjero, autónomo o a tiempo completo: ¡usted pone las reglas!