Aprender Machine Learning: ¿Qué es y cómo se aplica?
Uno de los conceptos de moda hoy en día es el de Inteligencia Artificial en su vertiente de Data Science y Machine Learning . Sin embargo, hay pocas personas no especializadas que sepan definir con claridad de qué hablamos cuando hablamos de un curso para aprender Machine Learning .
En Ubiqum Code Academy, tenemos un curso especializado en Data Analytics y Machine Learning y en este breve artículo te vamos a contar en qué consiste y como puedes aprender Machine Learning y cómo se utiliza en el análisis de datos.
Si vamos a la definición “oficial” nos encontramos con lo siguiente: El machine learning, o aprendizaje automático, es la rama de la inteligencia artificial que dota a las máquinas de la habilidad de “aprender” a partir del análisis de datos con el fin de identificar patrones y apoyar en la toma decisiones con la mínima intervención humana; personas y máquinas trabajan de la mano.
A nuestro modo de ver esta definición es bastante abstracta e inexacta. En primer lugar porque las “máquinas” no “aprenden”. Los ordenadores siguen siendo “tontos muy rápidos” que ejecutan cálculos muy complejos muy rápidos, pero todo lo que ejecutan ha sido programado por humanos. Aún no se ha inventado, y tardaremos mucho en verlo, un ordenador que se “autoprograma”, es decir, que de forma dinámica y a voluntad altere el código de sus programas según su propia experiencia, algo que sí hace la mente y la memoria humana.
En cualquier caso, lo que sí es cierto es que la ingeniería de software junto con la capacidad y potencia de los ordenadores actuales y la enorme cantidad de datos digitales almacenada y disponible han hecho posible la aparición de unos programas muy complejos y muy ingeniosos que nos permiten procesar y analizar una enorme cantidad de datos de forma eficiente. Esta capacidad es nueva, no existía solo un par de décadas atrás y está cambiando la forma de hacer negocios.
Para empezar a clarificar este tema al lector que está buscando un curso que le permita acceder a una nueva y prometedora profesión, empezaremos por describir los tres perfiles que componen la moderna y muy reciente profesión de Data Science, que incluye conceptos tales como Big Data, Machine Learning y Análisis de Datos.
Podemos decir que en esta nueva profesión existen tres perfiles bien diferenciados:
Machine Learning Engineer.
En primer lugar necesitamos a las personas que desarrollen los algoritmos. Estos algoritmos son programas de software muy complejos y para ello se necesita una gran especialización. Un Machine Learning Engineer, tal y como lo describimos aquí, es un software engineer on steroids. Desarrollar esta especialización requiere entre 10 y 15 años de trabajo y posiblemente un PhD cuya tesis sea el desarrollo de un nuevo algoritmo de Machine Learning.
Data Engineer
En segundo lugar necesitamos a las personas que se ocupan de los datos. Desde que existen ordenadores ha habido personas que se han ocupado de los datos. En los departamentos de administración de sistemas siempre ha habido un equipo de administración de bases de datos. Pero este trabajo se ha sofisticado mucho en los últimos 20 años. Este perfil sigue siendo muy técnico y especializado en la gestión de los nuevos productos alrededor de la administración de bases de datos.
Business Data Analyst
Finalmente tenemos a las personas que analizan y aprovechan los datos para mejorar el negocio. Este es el perfil que desarrollamos en Ubiqum, con los alumnos que participan en nuestro curso Data Analytics & Machine Learning. Nos gusta afirmar que, en un plazo de 5 a 10 años, cualquier ejecutivo de alto nivel en cualquier empresa deberá haber desarrollado estas habilidades.
Los algoritmos de Machine Learning son pues una pieza del proceso general de Data Analytics en el que se utilizan para procesar grandes cantidades de datos y obtener unos resultados que ayudan a mejorar los negocios.
¿Que algoritmos de machine learning aprenderás en Ubiqum?
A la vista de la definición anterior, los algoritmos de Machine Learning son parte integral de un proceso más complejo, el proceso de business data analytics, o Cross Industry Standard Process for Data Mining. Data Mining es otra forma de denominar al análisis de datos.
Este proceso se compone de los siguientes pasos:
- Formulación de una hipótesis o problema de negocio a resolver mediante el análisis de datos.
- Creación, limpieza, preparación y pre-proceso de un dataset. Incluye el EDA (Exploratory Data Analysis) y el FE (Feature Engineering) ambas actividades requieren el uso de librerías en Python y/o R.
- Modelado del problema mediante el uso de algún algoritmo de Machine Learning. Este paso requiere conocer los algoritmos de ML y su funcionamiento.
- Análisis de resultados e iteración entre los pasos 2, 3 y 4 hasta alcanzar unos resultados satisfactorios (entrenamiento del modelo)
- Convertir los resultados en conclusiones válidas y ejecutables para el negocio.
En este contexto más amplio se puede observar que conocer y saber operar los algoritmos de Machine Learning es una condición necesaria pero no suficiente para convertirse en un analista de datos profesional.
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