Se rumorea que el científico informático Arthur Samuel dijo que el aprendizaje automático es un aspecto de su campo que le da a las "computadoras la capacidad de aprender sin estar explícitamente programadas". Es por eso que el aprendizaje automático también se considera un elemento de la inteligencia artificial, o IA, que trata de manera más general de cómo las computadoras pueden resolver las cosas por sí mismas. Básicamente, la idea es que, dado un buen conjunto de reglas de inicio y oportunidades para interactuar con datos y situaciones, las computadoras pueden programarse a sí mismas o mejorar los programas básicos que se les proporcionan.
A mediados de la década de 1980, los científicos informáticos esperaban remodelar la informática y la capacidad de las computadoras para comprender e interactuar con el mundo. Hubo una gran infusión de interés, entusiasmo y dinero en efectivo en ese momento, pero AI no cambió el mundo como lo conocíamos en ese momento. Con el tiempo, se descubrió que AI era adecuado para un conjunto relativamente reducido de tareas informáticas, como la creación de configuraciones viables para cálculos complejos. Pero AI ni prendió fuego al mundo ni redefinió sus límites y su forma.
Más de 30 años después, la IA en general y el aprendizaje automático están disfrutando de un espectacular renacimiento. Estas tecnologías se están aplicando con éxito para tratar todo tipo de problemas interesantes en la informática, y están disfrutando de una amplia gama de éxitos. Los logros notables para el aprendizaje automático incluyen el filtrado de correo electrónico, la detección de intrusiones, el reconocimiento óptico de caracteres y la visión por computadora. El aprendizaje automático y la IA han demostrado ser bastante efectivos al aplicar estadísticas de computación para usar análisis de datos para hacer predicciones y detectar tendencias.
Porque algunas compañías crean o usan tecnologías que emplean aprendizaje automático e inteligencia artificial , ha habido una demanda considerable de investigadores y desarrolladores expertos y conocedores. Pero si algo explica un repentino y agudo aumento en la demanda de esas personas, es el uso cada vez más generalizado del análisis predictivo en muchos campos de los negocios. La mayoría de las empresas de Fortune 500 y muchas otras empresas y organizaciones que se encuentran fuera de este sector utilizan análisis predictivos para buscar ventajas competitivas o mejorar su capacidad general de entregar bienes y servicios a clientes, clientes o ciudadanos.
Las personas capacitadas en el aprendizaje automático ahora tienen una demanda considerable en todo el espectro del empleo. Eso explica los salarios de seis cifras que son cada vez más la norma para quienes obtienen esos empleos. Por supuesto, para muchos que ya trabajan en TI o que se dirigen en esa dirección, esto plantea la pregunta de "¿cómo puedo obtener un trabajo en IA o aprendizaje automático?" Las respuestas son sencillas, aunque requieren un poco de mano de obra y requieren mucho tiempo.
El campo es intrigante para muchos que también pueden tener una licenciatura en informática, ingeniería o alguna disciplina similar bajo sus cinturones. De hecho, es difícil encontrar un programa acreditado de ciencias de la computación graduado que no incluya el aprendizaje automático en medio de sus materias específicas. Si quieres apuntar a las estrellas para tomar la ruta del regreso a la escuela hacia el aprendizaje automático, recomendaría consultar el hilo de Quora sobre las mejores escuelas de postgrado para el aprendizaje automático o la lista de la mejor inteligencia artificial de US News & World Report programas como buenos lugares para comenzar a buscar escuelas candidatas.
Para aquellos que no pueden separarse de la vida y el trabajo para obtener un título de tiempo completo en el campus, cursos masivamente abiertos en línea, también conocidos como MOOC, ofrecen una variedad de alternativas. Los MOOC pueden abarcar programas de grado reales en universidades acreditadas, programas de certificación que ofrecen amplia capacitación pero no confieren un grado completo, o planes de estudio mapeados en aprendizaje automático o AI que cubren el terreno con la profundidad que uno pueda desear. aprender el tema.
Una búsqueda rápida de aprendizaje automático en MOOC Search Engine produce millones de visitas que incluyen lo siguiente:
No hay sustituto para arremangarse y profundizar en el trabajo de desarrollo si realmente quiere comprender los principios de la IA y aprendizaje automático. Espere dedicarse al mouse y al teclado, a medida que comienza con pequeños conjuntos de datos de juguete y aplicaciones básicas, y luego avance hasta soluciones y soluciones de problemas más serias y reales. El proyecto culminante para el Programa Profesional de Microsoft en Data Science (no un título) se ejecuta durante cuatro semanas, por ejemplo, y lo desafía a desarrollar una solución para un conjunto de datos mediante el aprendizaje automático para poner a prueba sus habilidades.
Cualquiera que explore este tema debe anticipar gastar más de 15 horas a la semana en tareas de programación, además de asistir a conferencias, completar tareas de lectura, escribir trabajos y todas las demás tareas que el aprendizaje moderno exige de los estudiantes hoy en día.
Una vez que hayas terminado ese grado, hayas obtenido tu certificado o hayas eliminado una gran cantidad de currículos, puedes empezar a posicionarte como empleador actual o futuro como alguien con habilidades y conocimiento en aprendizaje automático e inteligencia artificial. . A menos que también hayas adquirido experiencia práctica en el mundo real para alcanzar este hito profesional, sé humilde con respecto a tus habilidades y habilidades en este campo. Dejando a un lado las advertencias, las perspectivas para aquellos que pueden verse a sí mismos a través del tiempo, el esfuerzo y los gastos de dominar el aprendizaje automático y la IA deberían ser brillantes.
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