¿Cómo ser ML&AI Engineer?

Este artículo es una guía para llegar a ser Ingenier@ de Machine Learning & AI, aprovechando las herramientas de inteligencia artificial (IA).

Librerías Python

Scikit-learn, TensorFlow y Keras

Redes Neuronales

ML + Deep Learning + NLP

Inteligencia Artificial

Chat GPT + Copilot

Lenguajes

Python + R

¿Qué hace un ML&AI Engineer?

Desarrollo de modelos predictivos: Usar algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado para construir modelos que predicen resultados futuros basados en datos históricos.
Entrenamiento de redes neuronales: Desarrollar e implementar redes neuronales profundas (Deep Learning) para tareas complejas como reconocimiento de voz, imágenes y procesamiento del lenguaje natural (NLP).
Optimización de modelos: Ajustar parámetros y mejorar el rendimiento de los modelos de IA/ML para garantizar precisión y eficiencia.
Procesamiento de grandes volúmenes de datos: Trabajar con datos masivos (big data) y utilizar técnicas avanzadas para preprocesar y limpiar los datos para su uso en modelos.
Integración de IA en sistemas empresariales:Colaborar con equipos de desarrollo de software para integrar modelos de IA en aplicaciones y sistemas empresariales.

Ruta de aprendizaje para Ingeniero ML&AI

Data Engineer o Data Scientist

Es recomendable formarse como Data Engineer o Data Scientist antes de dar el salto a ML&AI Engineer.

Fundamentos matemáticos

Amplia tus conocimientos en matemáticas, focalizando en probabilidad, estadística y álgebra lineal. Estas disciplinas son clave para entender los algoritmos de Machine Learning e Inteligencia Artificial.

Programación y algoritmos

Desarrolla tu capacidad para programar con Python de manera avanzada. Practica con librerías específicas de Machine Learning como: Scikit-learn, Keras o TensorFlow.

Machine Learning

Estudia los conceptos fundamentales del aprendizaje automático, incluyendo algoritmos de clasificación, regresión y clustering (Modelos No Supervisados. Practica entrenando los modelos con un volumen de datos muy grande.

Deep Learning

Aprende sobre redes neuronales y cómo implementarlas con herramientas como TensorFlow y PyTorch. Entender las redes neuronales te permitirá trabajar en áreas como: visión por computador o procesamiento del lenguaje natural.