El aprendizaje automático es una de las áreas de mayor desarrollo en cuestiones de inteligencia artificial y aplicaciones avanzadas. Cada vez se necesitan más personas especializadas en programación de sistemas inteligentes, y estas son las profesiones más demandadas en machine learning.
El aprendizaje automático es una rama de la Inteligencia Artificial que se centra en los datos y los algoritmos para permitir que las máquinas aprendan una tarea con una mínima intervención humana.
Estas máquinas (que son piezas de software) aprenden más datos y se adaptan continuamente, haciéndose más inteligentes para ayudar a realizar tareas y entender el comportamiento humano.
Algunas aplicaciones recientes de esta ciencia son los coches automatizados (autónomos), las recomendaciones de sitios como Netflix o Amazon Prime Video, la detección de fraudes, el reconocimiento de voz o los chatbots de atención al cliente en línea.
¿Es el machine learning una buena carrera profesional?
El machine learning es una gran trayectoria profesional si te interesan los datos, la automatización y los algoritmos, ya que tu día a día estará lleno de análisis de grandes cantidades de datos y de implementación y automatización de estos. De esta manera, encontrarás tu trabajo ideal en este campo, por ejemplo, a través de estos perfiles específicos.
Ingeniero de machine learning
Un ingeniero de aprendizaje automático utiliza lenguajes de programación como Python, Java, Scala y similares para realizar experimentos con las bibliotecas de aprendizaje automático adecuadas.
El machine learning puede aplicarse en muchos sectores que trabajan con grandes cantidades de datos, como los servicios financieros, el comercio minorista, la administración pública, la sanidad, el transporte e incluso el petróleo y el gas.
Gracias a los algoritmos que trabajan en tiempo real con los datos, estas industrias trabajan de manera más eficiente y pueden obtener ventajas competitivas en sus sectores.
Científico de datos
Los científicos de datos analizan grandes cantidades de datos para obtener valiosas ideas sobre dónde actuar. Como científico de datos, dedicarás gran parte de tu tiempo a investigar y resolver problemas. Tendrás que encontrar el significado de los datos asociados al aprendizaje automático y comprender las implicaciones más profundas y el impacto humano en el proyecto.
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