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Qué tener en cuenta cuando se está preparando para una carrera en aprendizaje profundo
¿Quieres entrar en una carrera en el aprendizaje profundo? Lee abajo
El aprendizaje profundo es uno de los temas más candentes en IA, pero ¿qué es? ¿Cómo puede prepararse para una carrera en aprendizaje profundo? ¿Cuáles son algunas habilidades importantes que usted necesita tener? Este blog analizará qué es el aprendizaje profundo y los diferentes recursos disponibles para aquellos que deseen dedicarse a este campo.
La importancia de un buen mentor
Está bastante claro que Deep Learning es una de las habilidades más buscadas en la actualidad. Los puestos vacantes para científicos de datos y expertos en aprendizaje automático en el grupo de talentos de LinkedIn crecieron un 48 % solo en el último año. Esto ha llevado a un aumento gradual en la cantidad de Bootcamp de ciencia de datos y aprendizaje automático y cursos en línea. La popularidad de Deep Learning ha llevado a la creación de muchos cursos y talleres en línea que han ayudado a miles de personas a cambiar de carrera. El aprendizaje profundo es un tema muy complejo con una curva de aprendizaje empinada. No es un tema que uno pueda retomar de la noche a la mañana. El aprendizaje profundo es un tema que requiere mucho tiempo y práctica para dominar. Es una buena idea invertir en un mentor que pueda guiarlo a través del proceso de aprendizaje. Un buen mentor podrá brindarle una comprensión de los fundamentos. Un buen mentor será una gran guía, que puede ayudarlo a trabajar en los problemas correctos y que puede ayudarlo cuando se atasca.
El aprendizaje profundo es un gran campo de estudio, pero no tiene que ser una industria grande e intimidante para usted. La clave para ingresar al campo es encontrar un mentor que pueda ayudarlo a comprender el campo, reconocer sus fortalezas y debilidades y mostrarle cómo trabajar dentro del entorno. Un mentor puede ayudarlo a descubrir qué funcionará para usted y lo ayudará a evitar muchos problemas innecesarios. Si está interesado en el campo del aprendizaje profundo, ¡busque un mentor! Él o ella puede ser un estudiante actual o un profesional que trabaje en el campo, un profesor o alguien que trabaje en su industria específica.
La importancia de la investigación
El aprendizaje profundo es un campo del aprendizaje automático. Es un subconjunto del aprendizaje automático y se basa en la idea de la recursividad. Pero, ¿qué es la recursividad? La recursividad es el acto de repetir un proceso hasta llegar al resultado deseado. En aprendizaje automático, significa que una máquina va a aprender de sí misma. En el aprendizaje profundo, esto significa que una computadora puede reconocer patrones en los datos sin que un programador le diga qué patrones debe buscar.
¿Alguna vez te has preguntado cuál es la diferencia entre un científico de datos y un especialista en aprendizaje profundo? ¿Hay algo que un científico de datos deba saber antes de entrar en el aprendizaje profundo? ¿Qué busca en un experto en aprendizaje profundo? En este blog, le daremos algunos consejos sobre lo que debe buscar en un experto en aprendizaje profundo, así como lo que debe buscar en usted mismo. El aprendizaje profundo es un subcampo del aprendizaje automático que se basa en un conjunto de algoritmos. Esta forma de aprendizaje automático es aplicable a varias disciplinas, incluida la visión artificial, el procesamiento del lenguaje natural y el reconocimiento de voz. Hoy en día, el aprendizaje profundo es una de las áreas de más rápido crecimiento en el aprendizaje automático.
Cree un portafolio para exhibir sus trabajos y llamar la atención
No importa lo que haga o lo que elija estudiar, tener un portafolio y un sitio web personal para mostrar su trabajo es una de las mejores maneras de demostrar sus habilidades, así como su capacidad para aprender y crecer. Esto también es cierto para los estudiantes y profesionales que buscan conseguir un trabajo en uno de los campos tecnológicos más candentes de la actualidad: el aprendizaje profundo. El aprendizaje profundo es el estudio de cómo las máquinas pueden aprender a realizar tareas y hacer predicciones. Los algoritmos detrás del aprendizaje profundo, conocidos como redes neuronales, están inspirados en la estructura del cerebro humano y la forma en que establece conexiones entre las neuronas. El aprendizaje profundo ya se está utilizando para mejorar la experiencia del usuario de sitios como Facebook, Google y YouTube, para impulsar vehículos autónomos y optimizar el proceso de diagnóstico del paciente.
Entonces, el aprendizaje profundo es básicamente como el cerebro de una computadora. Aprende de datos pasados y utiliza la información para tomar decisiones futuras. El aprendizaje profundo es útil para tareas como reconocimiento de voz, reconocimiento de imágenes e incluso para vehículos autónomos y drones. El aprendizaje profundo se utiliza en muchas de las aplicaciones más populares de la actualidad. Como la aplicación de Google, que utiliza el aprendizaje profundo para las búsquedas por voz. El aprendizaje profundo también se usa en la aplicación de Facebook para reconocer caras en fotos. En un futuro próximo, veremos más y más aplicaciones que utilizan el aprendizaje profundo y sus campos de IA relacionados. Hay muchas maneras de convertirse en un experto en aprendizaje profundo. Puede convertirse en un especialista en aprendizaje profundo al obtener un título en ciencias de la computación o puede convertirse en un especialista en aprendizaje profundo aprendiendo a través del autoaprendizaje.
ensúciate las manos
Hay muchas maneras de comenzar su camino para convertirse en un ingeniero de aprendizaje profundo. Puedes obtener un título en aprendizaje automático o inteligencia artificial, o simplemente leer y experimentar por tu cuenta. Lo importante es ensuciarse las manos. Si sigues el camino de ensuciarte las manos, obtendrás mucha experiencia y aprenderás mucho en el proceso.
Cuando te estás ensuciando las manos, te estás involucrando en un proyecto que es significativo y puede ayudarte a crecer. Una de las mejores maneras de aprender más sobre el aprendizaje profundo es ensuciarse las manos con un proyecto. Es un proceso que puede ser un poco desalentador, pero con un poco de preparación, puede hacerlo mucho más fácil. El primer paso es elegir el mejor proyecto para su nivel de experiencia. De esa manera, puedes crear algo que sea significativo y te ayude a crecer. Una vez que haya elegido el mejor proyecto para su nivel de experiencia, debe comenzar a organizarse. Deberá poder documentar su trabajo y compartirlo con otros. Antes de comenzar, tómate un tiempo para considerar lo que esperas obtener del proyecto. ¿Qué esperas obtener de ello? ¿Qué habilidades quieres aprender? ¿Qué te gustaría lograr? Tener una meta en mente te ayudará a mantenerte enfocado y motivado.
Seguir aprendiendo
El aprendizaje profundo es uno de los desarrollos más importantes de la última década. Ha cambiado la forma en que trabajamos y la forma en que nos comunicamos. Es la razón por la que puede buscar cualquier cosa en Internet, por la que puede hablar con su teléfono y por la que puede pedirle a su automóvil que le diga a dónde ir. Todas estas cosas se basan en el aprendizaje profundo, y la revolución del aprendizaje profundo aún está en curso, con más y más investigaciones que se realizan todo el tiempo. Ante esta revolución, hay mucho que aprender sobre el tema. Hay muchos tipos diferentes de aprendizaje profundo, e incluso dentro de cada método, hay mucho que aprender sobre cada implementación y algoritmo diferentes. No puede simplemente leer un artículo y aprender todo lo que hay que saber sobre el aprendizaje profundo. Tienes que seguir aprendiendo.
Sepa qué buscar
Hay muchas razones por las que podría estar interesado en aprender sobre el aprendizaje profundo. Tal vez sea porque desea crear IA para automóviles autónomos, o tal vez porque desea ayudar a crear un motor de búsqueda más eficiente para su empresa. Cualesquiera que sean sus razones, necesita saber qué buscar cuando esté listo para comenzar. El aprendizaje profundo es una rama del aprendizaje automático que permite que las computadoras aprendan de grandes cantidades de información mediante la construcción de un modelo a través de muchas capas. Los tipos más comunes de aprendizaje profundo incluyen redes neuronales, redes de creencias profundas y redes neuronales recurrentes. El objetivo del aprendizaje profundo es desarrollar formas de inteligencia artificial que puedan aprender de una manera más humana.
El aprendizaje profundo ha tenido un tremendo impacto en todo, desde los motores de búsqueda hasta los automóviles autónomos. Si está buscando ingresar al campo, aquí hay algunas cosas que debe tener en cuenta. Primero, hay mucha expectación en torno a la inteligencia artificial, y el aprendizaje profundo es un subconjunto de esto. No es una bala de plata, y las habilidades que necesita para dominar la tecnología a menudo son muy diferentes de las que necesita para dominar, por ejemplo, la informática. También es importante tener en cuenta que hay muchos cruces entre el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático estándar. De hecho, muchos de los grandes avances en el aprendizaje profundo se han logrado aprovechando ideas y herramientas antiguas, en lugar de inventar otras nuevas.
Conclusión
El mundo del aprendizaje profundo y la IA cambiará, y si no está al día con las tendencias, es posible que se quede atrás.
Carreras se publicó originalmente en Hacia la IA en Medium, donde las personas continúan la conversación resaltando y respondiendo a esta historia.
Publicado a través de Hacia la IA
