"Quiero aprender machine learning, ¿por dónde empiezo?" Guía completa

Si estás interesado en aprender machine learning, puede que te preguntes si es posible aprenderlo por ti mismo. La buena noticia es que…  ¡sí! Sin embargo, requiere de un gran esfuerzo de tu parte, ya que son muchas las habilidades que debes adquirir para poder aprender machine learning de forma autodidacta.

Por otra parte, decidir cómo empezar y elegir el camino correcto puede ser un tanto abrumador, ya que son muchos los cursos que se ofrecen en internet para aprender machine learning.

Así que, para ayudarte en tu decisión, en este blog post te daremos una hoja de ruta que te ayudará a pasar de no tener ningún conocimiento de aprendizaje automático a ser capaz de decidir un punto de partida para entender los algoritmos de machine learning (ML) por ti mismo.

Así que ponte cómodo porque... ¡Aquí empieza un nuevo capítulo en tu carrera hacia el aprendizaje de máquinas!

Empieza con un curso de introducción a Machine Learning

¿Qué se necesita para aprender machine learning? Si ya sabes qué es machine learning, entonces sabes que se basa en conseguir que los algoritmos estadísticos aprendan de los datos y hagan predicciones con ellos, o los agrupen de tal forma que un humano no podría.

Los algoritmos de machine learning hacen uso del cálculo, la probabilidad, el álgebra lineal y es necesario que sepas programar para poder implementar los algoritmos de aprendizaje automático.

Dicho esto, hay algunos cursos disponibles que te enseñarán machine learning que no requieren de ningún conocimiento previo. Estos cursos suelen ser un buen punto de partida, ya que te pondrán al día rápidamente y te darán la oportunidad de ver si el aprendizaje automático es algo que realmente te interesa.

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Tanto la inteligencia artificial como el aprendizaje automático o machine learning (ML) son conceptos que están muy de moda y que mucha gente está interesada en aprender.

Cuando comienzas a estudiar machine learning, te encuentras con elementos de programación y con una multitud de bibliotecas o frameworks que te enseñan a desarrollar y entrenar modelos de aprendizaje automático, como Tensorflow.

Claro está, en cualquier momento tendrás que toparte con las matemáticas, esa materia que pensaste nunca más volver a utilizar desde los tiempos de la escuela o la universidad.

Por eso, la razón por la que es recomendable que empieces con un curso de introducción de Machine Learning es que te dará la oportunidad de ver si el aprendizaje automático es algo que realmente te interesa.

Así, no tendrás que invertir mucho tiempo en aprender otras habilidades en las que se basa el machine learning. Respecto a este tema, el profesor Luis Alejandro Lee, del curso de Introducción a Machine Learning, nos comparte lo siguiente:

“En este curso, vas a aprender el valor e intuición de lo que puede hacer machine learning. Pero también la realidad de los retos e implicaciones relevantes, más allá de los algoritmos y la programación. En este curso, no necesitarás programar. En el proyecto del curso, te invitaré a pensar en la realidad de tu empresa, estudio o proyecto personal, para que examines los retos y oportunidades que pueden haber para poder generar valor a través de machine learning. Al finalizar, estarás en la capacidad de hacer las preguntas correctas a potenciales aliados en tu empresa o a poder ser un mejor puente entre líderes de negocio y personas técnicas. Por supuesto, si decides dar los siguientes pasos para programar y entrar de lleno en este mundo, acá encontrarás puntos de vista que te servirán de base para todas las habilidades técnicas que vendrán, incluso si ya tienes experiencia”.

Por otra parte, es posible que ya sepas de cálculo, álgebra lineal, probabilidad y cómo programar en Python. En ese caso, es recomendable que pases a tomar un curso más avanzado. Por ejemplo, podría ser un curso de machine learning donde puedas aprender, por ejemplo, machine learning en Python.

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Aprende a programar por ti mismo

Según un artículo de la BBC, la Oficina de Estadísticas Laborales de Estados Unidos prevé una tasa de crecimiento del empleo del 22% para los desarrolladores web entre 2019 y 2029, en comparación con el 4% para otras ocupaciones.

Si aún no sabes programar, es necesario que aprendas a hacerlo, ya que es uno de los fundamentos del machine learning más importantes.

Deberás utilizar la programación para aplicar los algoritmos de aprendizaje automático a los datos, como también modificar los conjuntos de datos para que funcionen bien con los algoritmos de machine learning.

El lenguaje de programación más utilizado para aprender machine learning es Python. Es el más popular y de los más fáciles de aprender. Viene con muchas bibliotecas incorporadas que te permiten aplicar los algoritmos de machine learning más fácilmente.

Una vez que aprendas a programar en Python, ya estamos hablando de un nivel intermedio. Así que, en este caso, es recomendable continuar aprendiendo análisis de datos en Python.

Si estás interesado en aprender machine learning para aplicarlo a los negocios, el curso de Big Data aplicada a los negocios te enseña a manejar los datos de una empresa e implementar modelos predictivos para la toma de decisiones.

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Conoce la diferencia entre machine learning y deep learning

En tu camino para aprender machine learning, después de que adquieras la habilidad de codificar en Python, vale la pena que continúes con Deep learning. Esto nos conduce a la siguiente pregunta, ¿qué es y cuál es la diferencia entre machine learning y deep learning?

Aunque podemos enumerar muchas, a continuación te presentamos cinco de las más importantes:

1. Intervención humana

El machine learning requiere más intervención humana continua para obtener resultados. Esto quiere decir que el deep learning es más complejo de configurar, pero requiere una intervención mínima después.

2. Hardware

Los programas de machine learning suelen ser menos complejos que los algoritmos de deep learning y a menudo pueden ejecutarse en computadoras convencionales, pero los sistemas de deep learning requieren un hardware y unos recursos mucho más potentes. Esta demanda de potencia ha impulsado a un mayor uso de las unidades de procesamiento gráfico.

Las GPU (unidades de procesamiento gráfico) son útiles por su gran ancho de banda de memoria y su capacidad para ocultar la latencia (retrasos) en la transferencia de memoria debido al paralelismo y concurrencia (la capacidad de muchas operaciones para ejecutarse eficientemente al mismo tiempo.)

3. Tiempo

Los sistemas de machine learning pueden configurarse y funcionar rápidamente, pero pueden estar limitados en cuanto a la potencia de sus resultados. Los sistemas de deep learning tardan más en configurarse, pero pueden generar resultados de forma instantánea (aunque es probable que la calidad mejore con el tiempo a medida que se disponga de más datos).

4. Enfoque

El machine learning suele requerir datos estructurados y utiliza algoritmos tradicionales como la regresión lineal (técnica de modelado estadístico). El deep learning emplea redes neuronales y está construido para acomodar grandes volúmenes de datos no estructurados.

5. Aplicaciones y uso

Podemos ver que el machine learning ya se utiliza desde la bandeja de entrada de tu correo electrónico, pasando por los bancos hasta las consultas médicas.

La tecnología del deep learning permite programas más complejos y autónomos. Por ejemplo, los vehículos que se conducen solos o los robots que realizan cirugías avanzadas son casos comunes de la utilización de deep learning.

En síntesis, el deep learning es un subconjunto del machine learning en el que los algoritmos funcionan bien cuando se les dan grandes cantidades de datos y potencia computacional.

Por lo tanto, como lo mencionamos antes, es necesario un conocimiento del lenguaje informático Python, y haber hecho un curso más profundo de machine learning.

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Estudia los algoritmos de aprendizaje automático

Para aprender machine learning, necesitas saber cómo funcionan los algoritmos de aprendizaje automático e implementarlos en Python.

Para ello, es recomendable que leas libros de machine learning con los que podrás obtener el conocimiento necesario para la comprensión del aprendizaje automático, como la teoría, la aplicación y el funcionamiento de los algoritmos de aprendizaje supervisado, no supervisado y deep learning. 

Utiliza los algoritmos en tus propios proyectos

Una vez que sepas cómo usar los algoritmos de aprendizaje automático, estarás listo para aplicar el machine learning en tus propios conjuntos de datos (o dataset en inglés), la materia prima del sistema de predicción.

Puedes encontrar conjuntos de datos que puedes utilizar en el sitio web Kaggle, acceder a GPUs gratuitas y a un enorme repositorio de datos y código publicados por la comunidad. Incluso, puedes competir también en concursos de machine learning.

Cuando estés en el proceso de aprender machine learning, es posible que te encuentres con algunas dificultades al aplicar los algoritmos tú mismo, pero no pasa nada, ya que esto te ayudará a aprender de forma mucho más eficaz.

Si quieres conseguir un trabajo en el ámbito del machine learning, crear tus propios proyectos de aprendizaje automático puede ser muy beneficioso, ya que demuestra a los empleadores que sabes cómo implementarlo.

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Profundiza en las matemáticas que utilizan los algoritmos

De acuerdo con ThinkBig, es imposible aprender machine learning sin tener algunas nociones básicas de matemáticas. De hecho, cuanto mejor entiendas las matemáticas detrás de cualquier técnica o algoritmo de machine learning, mejores resultados tendrás cuando comiences a crear tus primeros programas de machine learning.

Para aprender machine learning, es necesario entender cómo funcionan correctamente los algoritmos de aprendizaje automático y cómo implementarlos de una manera más sólida desde el punto de vista estadístico.

Por lo tanto, te va a resultar muy útil dedicar tiempo a aprender las matemáticas necesarias para el aprendizaje automático como cálculo, álgebra lineal y probabilidad.

Después de haber aprendido las matemáticas requeridas, puedes continuar leyendo libros más especializado en matemáticas de aprendizaje automático como “Machine Learning For Absolute Beginners: A Plain English Introduction (Second Edition)” de Oliver Theobald, o  “Machine Learning For Dummies” de John Paul Mueller y Luca Massaron.

Enfócate en lo que quieres hacer con machine learning

Antes de empezar a aprender machine learning, sería útil considerar tus objetivos. Si quieres ser un investigador de aprendizaje automático, necesitarás dedicarle tiempo a estudiar campos esenciales como la estadística, las matemáticas o la informática.

También sería una buena opción aprender programación y matemáticas, ya que será necesario utilizar este conocimiento en los algoritmos.

Si tienes la intención de crear aplicaciones basadas en la inteligencia artificial, entonces valdría la pena que te centraras en llegar a un punto en el que seas capaz de hacer programas de aprendizaje automático lo más rápido posible.

O tal vez tu propósito es conseguir un trabajo en machine learning. En ese caso, tendrás que ser capaz de explicar los algoritmos matemáticamente y ser competente en tu implementación.

Para ello, es necesario que aprendas SQL, estructuras de datos y complejidad computacional. Puedes revisar el curso de SQL: Desarrollo y gestión de bases de datos o el curso online de SQL para el análisis de datos.

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Bonus: 10 tips para comenzar tu camino de Machine Learning

Si ya estás decidido a estudiar Machine Learning, te aseguramos que te espera un camino muy gratificante lleno de cosas nuevas por descubrir. 

Te compartimos 10 tips que todo nuevo estudiante de Machine Learning debe conocer: 

1. Establece objetivos claros

Machine Learning es un campo que se expande todos los días, es fácil perderse en este universo, pero establece objetivos claros y metas para ti mismo cuando estés aprendiendo. 

2. Camina antes de correr 

Conforme vayas aprendiendo diferentes áreas de Machine Learning como deep learning, te verás tentado a saltar. Nuestro consejo es que debes mantenerte enfocado al inicio para dominar los conceptos básicos, conforme avances podrás tocar temas más avanzados. 

3. Siempre juega entre la práctica y la teoría

Así como en otros campos de estudio, la práctica y la teoría van de la mano. Necesitas aplicar la teoría de Machine Learning para dominarla, del mismo modo que necesitas la teoría para practicar. 

4. Programa algoritmos desde cero 

Una vez que empieces a programar verás que hay paquetes de Machine Learning disponibles, pero no olvides que escribir tus propios algoritmos llevarán tu comprensión a otro nivel e, incluso, te permitirá hacer algoritmos personalizados. 

5. No te quedes con una sola perspectiva 

En el Machine Learning existen diferentes perspectivas, algoritmos, tipos de data no te quedes con una sola solución. Además, la manera de explicar un problema y de encontrar una solución será diferente a como lo explica un científico de datos o un analista de negocios. Escucha y aprende

6. Encuentra proyectos de tu interés

Los proyectos más divertidos son los que les darás el tiempo e interés necesario para realizarlo, lo más importante es que te tomes tu tiempo y te diviertas en el camino. 

Por último, queremos compartirte el formato de Bullet journal minimalista para descargar gratis, con el que podrás organizar todas las tareas y metas de aprendizaje de machine learning.

En conclusión, el futuro del machine learning y el deep learning afectarán nuestras vidas durante generaciones y prácticamente todos los sectores se transformarán gracias a la ciencia de los datos. Los trabajos de riesgo, como los viajes espaciales o el trabajo en entornos difíciles, podrían ser sustituidos por las máquinas completamente.

Así que hará falta el esfuerzo continuo de personas con talento para que el aprendizaje automático y el deep learning alcancen sus mejores resultados. Hasta aquí nuestra blog post sobre lo que se necesita para aprender machine learning. Esperamos que haya sido muy útil.

Recuerda echar un vistazo a los cursos de Desarrollo web que tenemos para ti, en donde podrás ampliar tu conocimiento en temas como desarrollo web front end: HTML y CSS desde cero, Git y GitHub, maquetación de sitios web dinámicos con Javascript y jQuery desde cero, diseño UX y más. Esto ha sido todo por ahora. No olvides aprender algo nuevo cada día.

¡Hasta la próxima!