¿Qué es el aprendizaje profundo?
El aprendizaje profundo es una rama del aprendizaje automático que trabaja con redes neuronales artificiales inspiradas en la estructura y función del cerebro. Es una forma de inteligencia artificial (IA) que imita cómo las personas adquieren conocimientos. La ciencia de datos abarca tanto estadística y modelado predictivo como aprendizaje profundo. Un ingeniero en aprendizaje profundo se beneficia especialmente de esta tecnología, ya que acelera y simplifica la recopilación, análisis e interpretación de grandes volúmenes de datos. En su forma más sencilla, el aprendizaje profundo puede entenderse como un método de análisis predictivo automatizado. A diferencia de los algoritmos tradicionales de aprendizaje automático, los algoritmos de aprendizaje profundo están estructurados en capas con niveles crecientes de complejidad y abstracción.
Las computadoras que utilizan aprendizaje profundo evalúan datos en una estructura lógica similar a cómo los humanos llegan a conclusiones. Esto puede ocurrir mediante aprendizaje supervisado o no supervisado. Las aplicaciones de aprendizaje profundo emplean una estructura en capas de algoritmos conocida como red neuronal artificial (RNA). La arquitectura de estas redes se inspira en la red neuronal biológica del cerebro humano, logrando un proceso de aprendizaje mucho más avanzado que los modelos tradicionales de aprendizaje automático.
¿Quién es un ingeniero en aprendizaje profundo?
Un ingeniero en aprendizaje profundo es un experto en diseñar e implementar algoritmos de aprendizaje basados en topologías complejas de redes neuronales. Debido a que las técnicas utilizadas son más sofisticadas desde el punto de vista teórico, este trabajo es más técnico que el de un ingeniero en aprendizaje automático convencional. Por ejemplo, en agricultura, el aprendizaje profundo permite a las máquinas reconocer plantas y aplicar el tratamiento adecuado, reduciendo el uso de pesticidas y aumentando la producción. La visión por computadora es fundamental en estos sistemas, empleando redes neuronales convolucionales (especializadas en reconocimiento de imágenes) y redes recurrentes (eficientes para series temporales).
Los ingenieros en aprendizaje profundo deben crear y mejorar algoritmos de percepción para vehículos autónomos, gestionando todo el ciclo de desarrollo, desde la recopilación de datos, ingeniería de características, entrenamiento y pruebas de modelos. La meta es desarrollar algoritmos de vanguardia y aplicarlos en entornos productivos reales.
¿Qué hace un ingeniero en aprendizaje profundo?
El concepto y desarrollo de proyectos de inteligencia artificial (IA) pasan por varias etapas. Inicialmente, un ingeniero en aprendizaje profundo participa en la ingeniería de datos y en la fase de modelado. También es clave en la implementación y la infraestructura del proyecto. Sus tareas incluyen crear necesidades de datos, recopilar, categorizar, analizar y limpiar datos. Además, desarrolla modelos, establece métricas de evaluación y ajusta hiperparámetros. En la fase de despliegue, convierte prototipos en código de producción y configura infraestructuras en la nube para desplegar los modelos finales.
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¿Cuál es la diferencia entre un ingeniero en aprendizaje profundo y uno en aprendizaje automático?
Decidir entre ser ingeniero en aprendizaje profundo o en aprendizaje automático requiere esfuerzo y análisis.
Ambas carreras tienen alta demanda y seguirán siéndolo en los próximos años.
Pero antes de decidir, considera estas diferencias clave:
- Los ingenieros en aprendizaje profundo se enfocan más en la arquitectura del sistema, mientras que los ingenieros en aprendizaje automático se centran en el proceso y funcionamiento del sistema.
- Los ingenieros en aprendizaje profundo utilizan redes neuronales profundas y técnicas como el aprendizaje por refuerzo para entrenar sistemas que aprenden tareas específicas y las ejecutan automáticamente. Los ingenieros en aprendizaje automático se concentran en crear algoritmos que aprenden de los datos sin programación explícita, aunque no siempre emplean redes neuronales profundas o aprendizaje por refuerzo.
- Los ingenieros en aprendizaje profundo trabajan estrechamente con desarrolladores de software, quienes implementan la funcionalidad del sistema y usan redes neuronales como componentes (por ejemplo, capas convolucionales para reconocimiento de imágenes). Los ingenieros en aprendizaje automático colaboran con científicos de datos que usan grandes volúmenes de datos como entrada, empleando técnicas como regresión logística.
¿Cómo convertirse en ingeniero en aprendizaje profundo?
No se puede convertir en un ingeniero en aprendizaje profundo experto de la noche a la mañana. Es recomendable comenzar como científico de datos o ingeniero en aprendizaje automático para adquirir la experiencia necesaria. La base de estas profesiones incluye matemáticas, estadística, probabilidad y programación. Para destacar en esta carrera, es fundamental dominar conceptos de aprendizaje automático, tanto supervisado como no supervisado. Los cursos en línea son muy útiles para aprender y practicar con diversas librerías y frameworks, preferiblemente en Python, que es el lenguaje más utilizado en estos campos.
Una vez que domines los fundamentos, puedes empezar a trabajar en pequeños proyectos de ML/DL, explorando temas interesantes en plataformas como Kaggle. Trabaja en modelos como regresión logística, clustering K-means, máquinas de vectores de soporte, entre otros. Paralelamente, desarrolla habilidades en programación, minería de datos, análisis predictivo y en el uso de librerías y frameworks de ML/DL.
Habilidades necesarias para ser ingeniero en aprendizaje profundo
Los ingenieros en aprendizaje profundo desarrollan y mantienen modelos de aprendizaje automático. Usualmente trabajan en equipo con científicos de datos, ingenieros de software y otros especialistas para crear sistemas de IA que puedan realizar tareas como reconocimiento de imágenes o procesamiento de lenguaje natural.
Ingeniería de software
Es fundamental entender algoritmos (incluyendo cómo diseñar algoritmos de ordenamiento, optimización y búsqueda), estructuras de datos y arquitectura de sistemas. Como el resultado típico de un ingeniero en DL es software, también deben seguir buenas prácticas de ingeniería de software, especialmente en diseño de sistemas, control de versiones, pruebas y análisis de requisitos.
Habilidades en datos
Se requieren habilidades similares a las de un científico de datos, como modelado de datos, programación en Python y Java, y evaluación de algoritmos predictivos. Un conocimiento en probabilidad y estadística también es beneficioso.
Tecnologías de interfaz y visualización
Al tener tu solución de ML lista, deberás presentarla mediante gráficos o visualizaciones, ya que quienes la revisan pueden no estar familiarizados con los métodos y preferir una solución funcional. Conocer tecnologías UI como Django, Flask o JavaScript puede facilitar este proceso. Tu código de ML será la parte backend, y diseñarás una interfaz frontend para mostrar los resultados.
Tecnologías en la nube
Con el avance tecnológico, la cantidad de datos gestionables en servidores locales crece exponencialmente, haciendo necesario el uso de servicios en la nube que ofrecen desde preparación de datos hasta creación de modelos.
Habilidades blandas
Aunque el aprendizaje automático es una profesión técnica, las habilidades blandas son igualmente importantes. La comunicación efectiva, gestión del tiempo y trabajo en equipo son esenciales. Además, un ingeniero en DL debe estar comprometido con el aprendizaje continuo, ya que los campos de IA, aprendizaje profundo y ciencia de datos evolucionan rápidamente y mantenerse actualizado requiere formación constante.
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Rol del ingeniero en aprendizaje profundo
- Este rol requiere un sólido entendimiento del campo y la capacidad de implementarlo con éxito en diferentes contextos.
- Puede ser responsable de crear o mejorar modelos para reconocimiento de imágenes, voz, procesamiento de lenguaje natural, etc.
- También diseñar nuevos algoritmos que aumenten la eficiencia de estos modelos.
- Trabajar en el desarrollo de nuevas redes neuronales para resolver problemas complejos.
- Colaborar con el equipo para crear y mantener modelos avanzados de aprendizaje profundo que ayuden a alcanzar los objetivos de la empresa.
Responsabilidades del ingeniero en aprendizaje profundo
Este profesional se encarga de construir y mantener algoritmos que alimentan aplicaciones de IA. Debe trabajar con diversas tecnologías, incluyendo aprendizaje automático, ciencia de datos, IA y big data.
Es importante entender el contexto empresarial para desarrollar soluciones que aporten valor. Algunas responsabilidades principales son:
- Diseñar e implementar nuevas funciones en productos o servicios usando métodos de IA.
- Mantener sistemas de IA existentes, añadiendo funciones o corrigiendo errores.
- Colaborar con otros ingenieros en proyectos que involucren técnicas como redes neuronales o CNNs.
- Diseñar, desarrollar y optimizar modelos de aprendizaje profundo para mejorar resultados.
- Utilizar e integrar frameworks como TensorFlow, PyTorch, Caffe2, MXNet, entre otros.
- Crear arquitecturas personalizadas de redes neuronales para necesidades específicas.
- Aplicar conocimientos en estadística y probabilidad para diseñar algoritmos de aprendizaje.
Perspectivas laborales del ingeniero en aprendizaje profundo
Este es un momento excelente para ingresar al campo del aprendizaje profundo. La economía global está en auge y la demanda de profesionales en IA continúa creciendo.
Se estima que el mercado laboral para ingenieros en aprendizaje profundo crecerá hasta un 50% en el próximo año, duplicando el ritmo de otros empleos en tecnología.
Este crecimiento se debe a que muchas empresas lanzan sus propias iniciativas de IA o adquieren startups en el área. Además, necesitan contratar ingenieros con conocimientos profundos en IA y técnicas de aprendizaje automático para mantenerse competitivas en la economía digital.
Por ello, hay muchas oportunidades para quienes tengan conocimientos avanzados en IA y aprendizaje automático. Si buscas una carrera bien remunerada con posibilidades de crecimiento, esta es tu opción.
Salario de un ingeniero en aprendizaje profundo
Salario en Estados Unidos
Si buscas un trabajo bien pagado, un ingeniero en aprendizaje profundo puede ganar en promedio unos $125,000 al año. La estimación total de salario en EE. UU. es de aproximadamente $155,000.
Salario en India
El salario promedio para un ingeniero en aprendizaje profundo en India es de ₹9,00,000.
Este dato proviene de encuestas salariales realizadas por plataformas especializadas, basadas en profesionales en el área.
Preguntas frecuentes
1. ¿Cómo puedo convertirme en ingeniero en aprendizaje profundo?
- Obtener una licenciatura en ciencias de la computación o disciplina similar.
- Adquirir experiencia laboral básica en el área.
- Continuar con estudios superiores o especializaciones.
2. ¿Cuál es el salario de un ingeniero en aprendizaje profundo?
Ingenieros con más de ocho años de experiencia pueden ganar entre Rs. 8 y 15 LPA, mientras que profesionales senior con más de 15 años pueden alcanzar salarios de Rs. 30 a 50 LPA o más.
3. ¿Cuánto tiempo se tarda en convertirse en ingeniero en aprendizaje profundo?
Dependiendo del camino educativo, puede tomar desde seis meses hasta cuatro años. Quienes estudian una carrera universitaria suelen dedicar más de cuatro años, además de cursos especializados para mejorar sus oportunidades laborales.
4. ¿Qué habilidades necesito para aprender aprendizaje profundo?
- Capacidades matemáticas.
- Habilidades de programación.
- Conocimientos en ingeniería de datos.
- Comprensión de aprendizaje automático y profundo.
- Familiaridad con frameworks y librerías de DL.
5. ¿Cuál es el rol principal de un ingeniero en aprendizaje profundo?
Desarrollar y desplegar algoritmos y herramientas de aprendizaje automático, seleccionar conjuntos de datos adecuados, diseñar representaciones de datos y detectar cambios en la distribución de datos que puedan afectar el rendimiento del modelo.
6. ¿Quién puede aprender aprendizaje profundo?
No es necesario tener un doctorado; con conocimientos básicos en matemáticas, programación y estadística, puedes comenzar a estudiar y dominar el aprendizaje profundo.
7. ¿Es prometedora una carrera en aprendizaje profundo?
Sí, el aprendizaje profundo es una carrera con gran potencial. Es la rama del aprendizaje automático que trabaja con redes neuronales, modelos inspirados en el cerebro, y ha demostrado ser efectiva en múltiples industrias.
8. ¿Qué empresas están contratando ingenieros en aprendizaje profundo?
Las principales industrias que emplean ingenieros en aprendizaje profundo son:
- Servicios de software e información
- Manufactura
- Finanzas y seguros
- Salud y asistencia social
- Servicios profesionales, científicos y técnicos
9. ¿Cuáles son las principales ciudades con ofertas de empleo para ingenieros en aprendizaje profundo?
Las ciudades con mayor demanda son:
- San Francisco
- Nueva York
- Seattle