A lo largo de los años, el aprendizaje automático ha tenido un impacto significativo en el mercado. Según un informe reciente, el El mercado se sitúa en 21.000 millones de dólares (2022) y se espera que supere los 200.000 millones de dólares a finales de 2029 con una CAGR del 38 % o más. Este gráfico marcó el salto influyente durante la pandemia de COVID-19 y la demanda aumentó varias veces (específico de ML e IA) y el mercado no muestra signos de desaceleración.
A medida que la demanda de Machine Learning y sus profesionales aumenta cada día, se vuelve crucial que comprenda que no es tan fácil como parece. Siendo uno de los trabajos tecnológicos más fascinantes, la clave para el crecimiento sostenible en este campo es mantenerse actualizado con las últimas herramientas y técnicas para avanzar en este campo.
Antes de saltar al mainframe, comencemos con los conceptos básicos de Machine Learning, junto con su alcance en el futuro:
¿Qué es el aprendizaje automático?
Aprendizaje automático es una rama de la IA que permite que las máquinas adopten nuevos métodos de aprendizaje y desarrollo sin ser programadas explícitamente. Lo más fascinante del aprendizaje automático es que ofrece la posibilidad de autoaprendizaje. Hoy en día, la mayoría de las empresas utilizan activamente el aprendizaje automático y sus algoritmos para tomar las mejores decisiones comerciales posibles para su organización.
Si desea profundizar en ML, aquí tiene la oportunidad de inscribirse en este increíble curso. Aprendizaje Automático Básico y Avanzado – Tutorial que lo ayudará a aprender desde lo básico hasta niveles avanzados de ML.
Alcance futuro del aprendizaje automático
A este ritmo, estamos en camino de crear una máquina subhumana completamente funcional o una máquina similar a un humano, lo que significa que tendrán la capacidad de adquirir conocimientos y tomar decisiones impactantes. A continuación se presentan algunos de los aspectos más destacados que muestran cómo nos facilitará la vida:
- Facilidad de la funcionalidad humana
- Uso extensivo de la robótica.
- Automatización en industrias, como la de automóviles
- Nuevas posibilidades en tecnología, producción, desarrollo, etc.
- Prevención de ciberataques
- Transformación Avanzada en Computación Cuántica, etc.
Alcance de una carrera de aprendizaje automático
Dado que es uno de los trabajos más populares del mundo, las personas están cambiando sus carreras hacia el aprendizaje automático y, a partir de ahora, hay más 22.000 puestos de trabajo disponibles en la India y 247.000 (en todo el mundo) y los números aumentan cada día. Así que si estás interesado en Pitón, análisis o cualquiera de las industrias relevantes, entonces debería pensar en elegir el aprendizaje automático como su carrera. Este campo avanzado mejorará sus habilidades de programación, pensamiento analítico y algoritmos, lo que permitirá que cualquier organización opere de manera optimista. Muestra claramente cómo su futuro está cuidadosamente asegurado y eso también con un salario superior al promedio. Ahora echemos un vistazo para descubrir algunas de las carreras en las que puede crecer en el aprendizaje automático.
- Ingeniero de aprendizaje automático
- Ingeniero de Big Data
- científico de datos
- Desarrollador de Business Intelligence, etc.
Para obtener más información sobre la trayectoria profesional del aprendizaje automático, consulte el artículo: Trayectorias profesionales en aprendizaje automático
Ya que hemos discutido los conceptos básicos, el futuro y las oportunidades profesionales del aprendizaje automático, ahora es el momento de que sepa qué tipo de IDE utilizan generalmente los ingenieros de aprendizaje automático en su trabajo diario.
1. Jupyter
Una plataforma de código abierto que permite a los usuarios crear y compartir documentos, incluido código en vivo, visualización de datos, comparación, etc. Además, proporciona prototipos rápidos, funciona con varios núcleos y admite casi 40 idiomas. Jupyter incluye módulos para elementos de codificación y presentación (como imágenes o cálculos).
Lea este artículo para saber más sobre esto: Cómo usar Jupyter Notebook: una guía definitiva
Motivo para elegir Jupyter
A continuación se presentan algunos de los aspectos más destacados para justificar lo mismo:
- Proporciona resultados instantáneos a los usuarios y trabajar en esta herramienta es muy flexible para los desarrolladores.
- Jupyter es la mejor opción en IDE de aprendizaje automático para la limpieza y transformación de datos, computación científica, modelado estadístico y mucho más.
- Es compatible con lenguajes de programación como Julia, Python y R, y proporciona un entorno altamente interactivo que permite a los desarrolladores combinar código, imágenes, gráficos, etc.
2. Espía
Es votado como uno de los mejores IDE preferidos por los científicos de datos para realizar análisis y generar el resultado deseado. Fue presentado por Pierre Raybaut y con mejoras e implementaciones continuas, se han realizado muchos cambios fascinantes hasta la fecha. Actualmente, ofrece una muy buena interfaz de usuario y los desarrolladores también tienen la opción de cambiar el diseño como mejor les parezca. Pero eso no es todo, ahora discutiremos las 3 razones principales para elegir este IDE para el aprendizaje automático.
Motivo para elegir Spyder
A continuación se presentan algunos de los aspectos más destacados para justificar lo mismo:
- Puede agregar fácilmente un editor multilingüe al análisis de código en tiempo real y se convierte en la razón principal para elegir Spyder IDE para el aprendizaje automático.
- Este IDE proporciona una navegación fácil a través de celdas, bloques, etc. (y esto se puede lograr a través del explorador de descripción general)
- Permite a los desarrolladores ejecutar líneas de ejecución, archivos, celdas, etc. de una forma muy interactiva.
3. PyCharm
Es uno de los IDE de Python más populares utilizados en múltiples plataformas (como Mac, Linux, Windows, etc.) y brinda la capacidad de realizar diversas tareas, como análisis, depuración, pruebas, etc.
Además, se puede adaptar a los requisitos del proyecto y fue presentado por primera vez por Jet Brains y entró al mercado para uso público en 2010. Desde entonces ha evolucionado con el tiempo y la versión actual es la 2022.2.2 que se lanzó en septiembre de 2022.
Razón para elegir PyCharm
A continuación se presentan algunos de los aspectos más destacados para justificar lo mismo:
- Fácil navegación: Esta característica es muy útil para los desarrolladores, y aquellos que desean ahorrar tiempo y esfuerzo pueden navegar fácilmente a través de los proyectos buscando símbolos y códigos (no nombres de archivos). Como desarrollador, todo lo que necesita hacer es pensar en el código y redirigirlo a cualquier clase o función a la que desee acceder.
- Acceso directo a archivos: Cambiar de un archivo a otro es como un juego mientras se usa este entorno. Todo lo que tiene que hacer es escribir Cmd+E (macOS) o Ctrl+E (Linux/Win) y elegir el archivo al que desea ir.
- Para eliminar basura: Este entorno proporciona accesibilidad para deshabilitar herramientas que no son necesarias. Sin embargo, puede acceder a esa sección en el área de la barra de herramientas.
4. R estudio
Este es un entorno gratuito de código abierto adecuado para la programación R. La interfaz está diseñada de tal manera que un usuario puede ver fácilmente gráficos, tablas de datos y resultados al mismo tiempo. Además, también permite a los desarrolladores trabajar en varias extensiones de archivo como CSV, Excel, SAS, SPSS, etc., y eso también sin escribir códigos cada vez.
Motivo para elegir R Studio
A continuación se presentan algunos de los aspectos más destacados para justificar lo mismo:
- Simplifica a los desarrolladores para resaltar la sintaxis y la finalización del código, y un desarrollador puede ejecutar fácilmente códigos directamente desde el editor de código fuente.
- Un desarrollador también puede administrar múltiples directorios usando proyectos y eso también al proporcionar un soporte intensivo de depuración para corregir errores menores/mayores.
- Una de las características más completas del uso de este IDE es el «Lanzador de trabajos» (disponible en la versión Pro), que proporciona computación de alto rendimiento mientras se trabaja.
5. Código de EE. UU.
Esta extensión brinda una gran experiencia para los científicos y, al usarla, puede habilitar la vista DVC que se adapta perfectamente a cualquier proyecto de ML. Además, incluso puede realizar múltiples tareas a la vez, como ejecutar experimentos, administrar parámetros, administrar parámetros, etc. para diferentes modelos.
Motivo para elegir VS Code
A continuación se presentan algunos de los aspectos más destacados para justificar lo mismo:
- Proporciona soporte multilingüe a sus usuarios.
- Con VS Code, puede trabajar en gráficos muy completos e interactivos.
- Funciones adicionales como Live Tracking, compatibilidad con extensiones (.py y .ipynb)
- Permite a los desarrolladores realizar fácilmente fusiones con GIT.
Antes de saltar a nuestra conclusión, si está en el nivel de principiante y busca una base sólida en su carrera, entonces debería considerar este curso que definirá su fortaleza central en el aprendizaje automático: Aprendizaje automático básico y avanzado: a su propio ritmo
Conclusión
Pero a partir de ahora, es posible que haya pasado por algunos de los mejores IDE disponibles para el aprendizaje automático y, por otro lado, el tipo de alcance que esta industria tiene para ofrecer. Industrias como la atención médica, la robótica, las finanzas, etc. están participando activamente en el aprendizaje automático para facilitar su flujo de trabajo y dar un salto adelante en su dominio. No está mal decir que el aprendizaje automático se está convirtiendo gradualmente en el lugar principal para una amplia variedad de técnicas que utilizan los programas informáticos para aprender y tomar decisiones.