驴C贸mo empezar a aprender Machine Learning desde cero?

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Machine Learning es un campo que abre un sinf铆n de oportunidades. Seguramente tienes un poco de curiosidad por entender las herramientas y los sistemas con los que te relacionas a diario. Y precisamente por esa raz贸n quieres empezar a aprender Machine Learning desde cero.

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As铆 que, en esta publicaci贸n, voy a mostrarte c贸mo puedes empezar tu camino dentro de esta tecnolog铆a llamada Machine Learning, las habilidades que necesitas dominar y c贸mo publicar tus nuevas e impresionantes habilidades.

Por lo tanto, empecemos.

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Paso 1 para aprender Machine Learning.
Aprender a programar

El primer paso es aprender a programar, este es un paso l贸gico para iniciarte en Machine Learning, debes aprender a codificar en alg煤n tipo de lenguaje de programaci贸n.

Las aplicaciones de Machine Learning son b谩sicamente software que se programa y se hace funcionar en las m谩quinas objetivo, agreg谩ndole una inteligencia similar a la humana para hacer observaciones, aprender y tomar decisiones. Y todo eso se tiene que hacer son alg煤n tipo de lenguaje de programaci贸n.

Mi consejo es seleccionar un lenguaje de programaci贸n 鈥減opular鈥 en lugar de un lenguaje menos popular por dos razones:

  • Un lenguaje de programaci贸n popular te proporcionar谩 muchas herramientas y librer铆as de Inteligencia Artificial ya hechas, que son de alta calidad y funcionar谩n con casi cualquier proyecto.
  • Un lenguaje popular tambi茅n puede tener la ventaja de destacar en t茅rminos de rendimiento, ya que sus desarrolladores han tenido tiempo de ajustarlos lo suficiente.

De acuerdo a esto, algunos de los lenguajes de programaci贸n m谩s populares para Machine Learning son Python, R, C++ y Java.

El punto aqu铆 es elegir solo un lenguaje de programaci贸n y empezar.

No intentes dominar el lenguaje de principio a fin, y en ning煤n momento intentes memorizar todos los comandos y funciones del lenguaje, ya que esto es completamente innecesario y te tomar铆a mucho tiempo.

Lo que debes aprender, es la l贸gica de c贸mo se desarrolla un programa utilizando ese lenguaje de programaci贸n y c贸mo se programa dentro de 茅l. Al final puedes intentar desarrollar programas peque帽os que se te vengan a la mente, de esa forma podr谩s saber si has entendido lo que aprendiste.

No te enfoques mucho en este punto, a medida que vayas desarrollando proyectos de Mchine Learning podr谩s ir puliendo tus habilidades en la programaci贸n, lo importante ac谩 es que conozcas lo b谩sico del lenguaje que hayas seleccionado.

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Paso 2 para aprender Machine Learning.
Aprender matem谩ticas

Aunque con est谩 gu铆a no te vas a convertir en investigador de Machine Learning, es necesario conocer un poco de matem谩ticas.

Desde mi experiencia en el desarrollo de proyectos de Machine Learning, una base adecuada en 谩lgebra lineal y c谩lculo es crucial. La raz贸n es que para trabajar con algoritmos de Machine Learning es necesario saber sobre 谩lgebra. Adem谩s, entrenar redes neuronales requiere una buena dosis de conocimientos de c谩lculo.

Probablemente, ya estos conocimientos los tienes, sobretodo si eres ingeniero de alg煤n 谩rea, pero si no es as铆, es bueno aprenderlos o refrescarlo con alg煤n curso b谩sico de est谩 谩rea. Ser铆a maravilloso que encontrar谩s alguno enfocado en Machine Learning ya que estar铆as aprendiendo lo que realmente vas a utilizar.

Ac谩 te dejo un curso de 谩lgebra lineal que seguramente ser谩 de ayuda

Recuerda no debes dominar el 谩lgebra y el c谩lculo a la perfecci贸n antes de empezar con Machine Learning desde cero. Pero s铆 necesitas al menos una comprensi贸n adecuada de los fundamentos para empezar.

Adem谩s de estos temas, tambi茅n te sugerir铆a repasar un poco la memoria con alg煤n tutorial de probabilidad y estad铆stica.

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Paso 3 para aprender Machine Learning.
Selecciona el 谩rea en que te quieres enfocar

En este punto ya tienes los conocimientos de matem谩ticas y estad铆stica. Tambi茅n has aprendido un lenguaje de programaci贸n y est谩s deseando empezar a desarrollar algunas aplicaciones de Inteligencia Artificial. Pero antes de eso tienes que tomar una decisi贸n para poder continuar.

Recuerda que Machine Learning es un 谩rea que forma parte de la Inteligencia Artificial y es una disciplina muy amplia que atraviesa otras ciencias interdisciplinarias, por lo que no puedes pensar que vas a cubrir todas las 谩reas.

As铆 que el siguiente paso para aprender Machine Learning desde cero en 2022 es elegir en qu茅 rama de Machine Learning quieres enfocarte.

Es normal que cuando se quiere empezar en Machine Learning no se tenga un enfoque definido o un objetivo en particular, y se empieza a estudiar de forma desorganizada, esto lo que provoca es un agotamiento y desesperaci贸n. Por lo que es muy importante este paso.

Para encontrar ese enfoque es bueno conocer las tecnolog铆as que est谩n relacionadas a Machine Learning, incluyendo ella misma. Estas tecnolog铆as tienen diferentes capacidades, y puede darte una idea en qu茅 debes centrar tu atenci贸n para aprender. Cuanto mejor seas en una de estas tecnolog铆as, m谩s f谩cil ser谩 ramificarte en las dem谩s.

La lista a continuaci贸n no es exhaustiva, a煤n hay un mont贸n de tecnolog铆as y disciplinas con sus propias ramas de estudio de matem谩ticas e ingenier铆a. Pero estas son las m谩s relevantes que recomiendo a un principiante que se adentra en est谩 谩rea.

  • Machine Learning: esta es la rama de la Inteligencia Artificial que tiene como objetivo construir m谩quinas que puedan aprender de los datos, identificar patrones y tomar decisiones sin intervenci贸n humana. Es la base de la mayor铆a de las aplicaciones comerciales de la Inteligencia Artificial.
  • Deep Learning: es una rama de Machine Learning que se centra en entrenar a un computador para que realice predicciones mediante la implementaci贸n de algoritmos que utilizan redes neuronales artificiales.
  • Procesamiento del Lenguaje Natural: es una rama de la Inteligencia Artificial que ense帽a a los computadores a entender, interpretar y manipular el lenguaje humano mediante el uso de an谩lisis de texto para analizar las estructuras de las frases, las interpretaciones y las intenciones.
  • Visi贸n por computador: en esta rama de la Inteligencia Artificial se entrena a los computadores para que interpreten y comprendan el mundo visual.

Estas son solo algunas 谩reas en las que te puedes enfocar, por lo que si eres completamente principiante y quieres aprender Inteligencia Artificial desde cero, te puedes hacer una idea en qu茅 podr铆as centrarte en este punto.

En mi opini贸n personal, yo te recomendar铆a comenzar con Machine Learning de esa forma puedes comenzar con la base de todas y luego continues con el 谩rea que m谩s te llame la atenci贸n.

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Paso 4 para aprender Machine Learning.
Haz un curso

Hoy en d铆a, hay una tonelada de materiales de aprendizaje disponibles de forma gratuita que podr铆an ayudarte a perfeccionar cualquier habilidad particular en Machine Learning.

Pero esta cantidad de opciones tambi茅n viene con el agobio, ya que no sabes qu茅 material es el mejor para ti y tienes miedo de perder el tiempo. Pero como ya, en el paso anterior, has encontrado el enfoque, es m谩s f谩cil reducir la b煤squeda de materiales de aprendizaje al tipo que se dirige a la tecnolog铆a que quieres aprender de Machine Learning.

Puedes utilizar libros, videotutoriales en l铆nea, especialmente en Youtube. Vas a encontrar mucha informaci贸n sobre estos temas, en especialmente en ingl茅s, pero si no te sientes c贸modo con este idioma trata de buscar en espa帽ol.

Por ejemplo, en AprendeIA puedes encontrar informaci贸n que te ayudar谩 en tu aprendizaje. Inclusive si elegiste enfocarte en Machine Learning te dejo el enlace de un curso introductorio con Python sobre este tema.

Prueba todos los tutoriales que encuentres hasta que encuentres el instructor y el programa de ense帽anza que m谩s te agrade.

Lo importante es que selecciones un curso y lo sigues rigurosamente hasta el final. No cambies de tutorial entre un aprendizaje y otro porque sufrir谩s una sobrecarga de informaci贸n.

Tu principal objetivo ac谩 es absorber o empaparte de toda la teor铆a y los conocimientos posibles sobre Machine Learning.

Probablemente encuentres dos tipos de tutoriales:

  • Los que profundizan en la teor铆a de Machine Learning聽 y las mejores pr谩cticas sin ning煤n aspecto pr谩ctico, es decir no vas a escribir ning煤n c贸digo.
  • Los que est谩n repletos de pr谩cticas y ejercicios de codificaci贸n. Estos son los que realmente implementan algoritmos, los alimentan con datos y ven el resultado y lo optimizan.

Te recomiendo comenzar con los primeros para que entiendas de manera te贸rica de qu茅 se tratan los algoritmos y los aspectos m谩s importantes que tienes que tomar en cuenta al momento de desarrollarlos. Seguidamente puedes seguir con el siguiente tipo de tutoriales para que puedas poner en practica lo que aprendiste en la teor铆a. Lo importante ac谩 es que desarrolles, junto al instructor, cada uno de los ejercicios pr谩cticos, de esa manera puedes asegurarte de que realmente has entendido los conceptos.

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Paso 5 para aprender Machine Learning. Construye un proyecto

En este punto ya has aprendido a encontrar los mejores tutoriales que realmente te ayudar谩n a aprender tanto la teor铆a como la parte pr谩ctica de Machine Learning.

Ahora te toca trabajar en la parte m谩s divertida, aunque dif铆cil, que es la de construir tus propios modelos y aplicaciones, esta vez por tu cuenta sin la ayuda del instructor.

Los proyectos que desarrolles en este punto ser谩n tu carta de presentaci贸n o portafolio que te servir谩 posteriormente para mostrar todos tus conocimientos. Con estos proyectos te dar谩n la oportunidad de demostrar lo que eres capaz de hacer durante una entrevista, si es que as铆 lo deseas.

Aqu铆 tienes algunos consejos que te ayudar谩n en la construcci贸n de un desarrollo de Machine Learning:

  • Empieza por resolver un problema sencillo y f谩cil. Con este puedes experimentar con diferentes enfoques para aprovechar el poder de la toma de decisiones con diferentes algoritmos.
  • Optimiza tu soluci贸n b谩sica mediante la experimentaci贸n. As铆 que, b谩sicamente, actualiza varios componentes mientras controlas los resultados para encontrar cu谩l es la soluci贸n m谩s r谩pida.
  • Recuerda que todo esto debe ser gradual. Empieza utilizando algoritmos sencillos y luego compl铆calos gradualmente a medida que te sientas c贸modo.

Algunas ideas de proyectos de Machine Learning b谩sicos con los que puedes empezar son:

Recuerda que para cada uno de los proyectos deber谩s necesitar datos y, en ocasiones, muchos datos por lo que tienes que tomar en cuenta al momento de seleccionar los proyectos que desarrollar谩s. De todas formas, existen varias plataformas en donde puedes encontrar datos y, en caso extremo, los puedes generar tu mismo.

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Paso 6 para aprender Machine Learning. Desplegar y competir

Cuando llegues a este paso, ya tienes una聽Machine Learning que est谩 lista para compartir con los dem谩s.

Para compartir tu c贸digo lo puedes hacer a trav茅s de Github o a trav茅s de una p谩gina web en donde muestres todo el proceso que te llevo la construcci贸n del mismo y mostrando las conclusiones que obtuviste.

Pero, es muy probable, que hayas estado trabajando en tus propios problemas y que los hayas identificado y resuelto. Pero esto podr铆a tener alg煤n sesgo para una serie de razones:

  • Puede que hayas elegido problemas f谩ciles que no te desaf铆en lo suficiente.
  • En el mundo real no puedes elegir el tipo de implementaci贸n de Machine Learning que quieres que una empresa construya. Ellos deciden lo que quieren y luego te traen a bordo.
  • Si vas a trabajar para una empresa, lo m谩s probable es que te incorpores a un equipo. Pero todo lo que has aprendido hasta ahora no te ha ense帽a como es trabajar de manera colaborativa en equipo y la diferenciaci贸n de puestos.

Una forma de afrontar esto es que te unas a competencias basadas en proyectos de Machine Learning, en donde puedes trabajar con otros desarrolladores y compartir experiencias y conocimientos.

La mejor manera de empezar con esto es unirse a una competici贸n utilizando la plataforma de Kaggle.

Esto te dar谩 la oportunidad de poner a prueba varios enfoques para encontrar las soluciones m谩s adecuadas para los retos del proyecto de la competici贸n, as铆 como consigues aprender habilidades de colaboraci贸n en equipo.

Tambi茅n podr谩s establecer una red de contactos y conocer谩s a otras personas que podr铆an ser clave para ayudarte a avanzar en tu carrera.

Durante todo este proceso, bien sea desarrollando tus proyectos o participando en una competencia podr谩s aprender a hacer preguntas en el campo de Machine Learning, d贸nde hacerlas, c贸mo compartir tus ideas y c贸mo mantenerte al d铆a de los 煤ltimos avances en Machine Learning. Esto es fundamental porque est谩 谩rea esta en constante evoluci贸n.

Y un plus de competir dentro de Kaggle, es que podr谩s ganar dinero en los concursos que se abren dentro de la plataforma.

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Paso 7 para aprender Machine Learning. Buscar trabajo

Este paso es opcional, ya depende del objetivo que quieras cumplir al momento de empezar a estudiar Machine Learning. Pero si tu objetivo es encontrar un nuevo trabajo, este paso es para ti.

Si has pasado por los pasos anteriores, y los has cumplido a cabalidad, estas listo para buscar trabajo dentro de est谩 谩rea.

Seguramente est谩s s铆ndrome del impostor porque piensas que a煤n te falta muchas cosas que aprender sobre Machine Learning, esto es algo normal dentro de la industria. En este punto ya has aprendido a codificar, has construido desarrollos dentro de Machine Learning, pero como nunca has trabajado realmente en un entorno o en un desarrollo real de cara al cliente, de alguna manera te sientes inadecuado. Como si tus habilidades fueran todav铆a muy deficientes.

Pero la 煤nica manera de deshacerte de esto es conseguir un trabajo real y trabajar, y luego, por supuesto, trabajar un poco m谩s.

Ahora bien, aqu铆 es donde la mayor铆a de los desarrolladores de Machine Learning se topan con un muro y se frustran.

A pesar de que los ingenieros de Machine Learning tienen una gran demanda, conseguir un trabajo en este sector sigue siendo competitivo y requiere una estrategia. Por lo que aqu铆 te dejo una estrategia r谩pida que puede ayudarte a conseguir tu primer trabajo en Machine Learning:

  • Publica tus proyectos en GitHub: los responsables de la contrataci贸n quieren ver tu c贸digo y los proyectos que has trabajado, por lo que tienes que asegurarte de que todos tus proyectos est茅n disponibles p煤blicamente.
  • Crea un perfil en LinkedIn: LinkedIn es una plataforma de redes profesionales a la que la mayor铆a de los directores de contrataci贸n acuden en primer lugar, cuando buscan contratar a alguien. Mejora tu perfil, asegur谩ndote de mencionar y enlazar tus proyectos de GitHub desde all铆.
  • Escribe un blog sobre Machine Learning: despu茅s de aprender sobre programaci贸n, matem谩ticas y desarrollos de modelos, seguramente tienes algo que comentar sobre Machine Learning y el 谩rea que hayas seleccionado. Publica esa informaci贸n en alg煤n portal web, probablemente un lector podr铆a ser tu futuro jefe.
  • Participa en conferencias: otra forma de establecer una red de contactos y dar a conocer tus habilidades es participar en encuentros o charlas relacionadas con Machine Learning. Si participas activamente en estos grupos, conseguir谩s que se fijen en ti.
  • Solicitar puestos de trabajo en Machine Learning: adem谩s de buscar trabajo de manera pasiva, tambi茅n lo tienes que hacer de manera activa, por lo que puedes buscar ofertas de trabajo y aplicar y ver qu茅 sale de ah铆.
  • Proponer optimizar un proceso utilizando Machine Learning dentro de tu lugar de trabajo: en caso de que ya est茅s trabajando puedes proponer optimizar o mejorar alg煤n proceso utilizando est谩 tecnolog铆a, no est谩 dem谩s comentar, entre tus mismos compa帽eros, tus nuevas habilidades y proponer proyectos que puedan ayudar a la empresa.

Por supuesto, no es necesario hacer cada una de estas estrategias para conseguir trabajo, puedes seleccionar con las que te sientas m谩s c贸modo, pero ac谩 te he dado algunas opciones que puedes tomar en cuenta.

Toda esta gu铆a es de gran ayuda si lo que buscas es aprender Machine Learning desde cero, te proporciona un plan a seguir para que puedas tener una carrera exitosa en la Inteligencia Artificial. Aunque recuerda, este es solo un m茅todo que puedes seguir, lo importante es que empieces, no importa desde d贸nde.

Si te llamo la atenci贸n todo este contenido y te animaste a empezar a estudiar Inteligencia Artificial, he desarrollado un curso que te ayudar谩, de igual forma a iniciar tu camino dentro de est谩 tecnolog铆a. Este curso te sentar谩 las bases y te dar谩 m谩s claridad para poder seleccionar el enfoque o 谩rea que m谩s te interese sobre la Inteligencia Artificial, de igual forma te ayudar谩 tener m谩s claridad en muchos conceptos que seguramente en estos momentos te parece confusos. Este curso es ideal si apenas est谩s empezando. Si quieres m谩s informaci贸n puedes ingresar a este enlace.

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