¿Qué es el aprendizaje profundo? Cómo funciona, oportunidades profesionales, salario [2022]

Las tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático están impulsando y dando forma a la informática de próxima generación. Aunque las máquinas 'inteligentes' nos rodean, aún necesitan la experiencia humana para funcionar de manera efectiva. Esta es la razón por la cual los ingenieros de software, en particular aquellos con conocimientos avanzados de aprendizaje profundo y redes neuronales, tienen una gran demanda en todas las industrias. En este blog, descubriremos los fundamentos de estas tecnologías y arrojaremos luz sobre algunas carreras profesionales lucrativas.

Si ya tiene un título en Ciencias de la Computación, Ingeniería de TI, Matemáticas, Estadística y campos relacionados, siga leyendo para saber cómo seguir una carrera exitosa en el aprendizaje profundo. Pero antes de comenzar, primero permítanos guiarlo a través de la definición y los componentes básicos del aprendizaje profundo.

¿Qué es el aprendizaje profundo?

La inteligencia artificial (AI), el aprendizaje automático (ML) y el aprendizaje profundo son palabras de moda tecnológicas que a menudo se usan indistintamente. He aquí un resumen de lo que significan exactamente:

• La IA permite que las máquinas razonen, analicen y actúen como humanos cuando se enfrentan a un problema en particular.
• ML es una parte de AI que estudia algoritmos informáticos y utiliza datos para permitir que las máquinas aprendan de la experiencia.
• El aprendizaje profundo es un subconjunto de ML que funciona con redes neuronales artificiales (diseñadas para imitar las acciones humanas). Permite que un modelo de computadora clasifique datos directamente de texto, imagen o sonido y mejore por sí solo.

Hoy en día, el aprendizaje profundo y las redes neuronales son tan precisos que pueden sobresalir en el rendimiento a nivel humano. Algunos ejemplos incluyen:

• La tecnología de automóviles sin conductor puede distinguir a los peatones de las farolas y detectar señales de alto y semáforos.
• Los microscopios avanzados producen conjuntos de datos de alta dimensión para entrenar la aplicación de aprendizaje profundo en la identificación de células cancerosas.
• Los mecanismos de detección automática en las fábricas aseguran que las personas y los objetos estén a una distancia segura del equipo pesado.
• Dispositivos de asistencia en el hogar impulsados ​​por aplicaciones de aprendizaje profundo que están automatizadas para escuchar, traducir y responder a su voz.
• Las aplicaciones móviles basadas en IA son capaces de discernir imágenes y generar subtítulos inteligentes para ellas.

Como puede ver, el aprendizaje profundo tiene una variedad de aplicaciones, desde el diagnóstico médico hasta los dispositivos de consumo. Veamos ahora lo que sucede detrás de escena.

¿Cómo funciona el aprendizaje profundo?

Al igual que el cerebro humano tiene neuronas interconectadas para recopilar señales, las máquinas inteligentes tienen redes neuronales (capas de nodos) que reciben información externa. La red sigue haciéndose más profunda a medida que aumenta el número de capas. Y con la llegada de campos como el análisis de Big Data, han pasado a primer plano redes neuronales aún más grandes y sofisticadas.

Las técnicas de aprendizaje profundo examinan los algoritmos informáticos a la luz de redes tan avanzadas, ayudando a las computadoras a observar, aprender y reaccionar más rápido que los humanos. Esto implica tareas como:

• Clasificación de imágenes
• Traducir idioma
• Reconocimiento del habla y
• Identificación de patrones.

Los sistemas de aprendizaje profundo necesitan hardware robusto para procesar grandes volúmenes de datos y realizar cálculos matemáticos complejos. A medida que se inicia el procesamiento de datos, las redes neuronales artificiales analizan los datos, calculan las respuestas a partir de una serie de preguntas verdaderas o falsas y producen y generan resultados.

Por ejemplo, un programa de reconocimiento facial primero detecta los bordes y las líneas, luego identifica las características más llamativas y, en última instancia, reconoce las representaciones generales del rostro colocado frente a él. La precisión del programa aumenta con el tiempo a medida que se entrena en una tarea en particular.

Oportunidades de carrera en aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo está en aumento en los lugares de trabajo del siglo XXI. Las empresas implementan cada vez más esta tecnología digital disruptiva para crear nuevos modelos de negocios y mantenerse a la vanguardia. Aquí hay algunas áreas emergentes en las que las habilidades de los ingenieros de aprendizaje profundo están demostrando ser útiles:

• Análisis de imágenes médicas
• Procesamiento natural del lenguaje
• Visión por computador
• Traducciones automáticas
• Inspección de materiales
• diseño de drogas
• Bioinformática
• Detección de fraude
• Entretenimiento (restauración de píxeles, adición de sonido a películas mudas, etc.)

Además de los dominios mencionados anteriormente, los profesionales de ML también tienen habilidades transferibles para sectores como el comercio electrónico, el marketing digital y las redes sociales. Desde impulsar motores de recomendación y ofrecer sugerencias de compra hasta detectar spam y marcar contenido inapropiado sin intervención humana, existen numerosos casos de uso. Lea cómo el aprendizaje automático transforma las industrias.

Como ingeniero de aprendizaje profundo o profesional de ML, se le pedirá que:

• Ejecute experimentos con la ayuda de lenguajes de programación y bibliotecas ML.
• Implemente soluciones de ML en producción.
• Optimice las soluciones implementadas para lograr un mejor rendimiento y escalabilidad.
• Implemente códigos personalizados según las necesidades del negocio.
• Analizar datos para crear aplicaciones novedosas.
• Asegure un buen flujo entre los sistemas back-end y las bases de datos.
• Colabore con las partes interesadas, incluidos científicos de datos, investigadores, gerentes de productos e ingenieros de software.

Salario de aprendizaje profundo en India

Según Payscale , los ingenieros de aprendizaje profundo actualmente ganan un salario promedio de Rs. 9,05,105 en la India. La remuneración de los puestos de alto nivel puede llegar hasta Rs. 20,00,000 según las calificaciones educativas de los candidatos y los años de experiencia laboral. Factores como la ubicación del trabajo y el sector industrial también influyen en el salario ofrecido por un empleador.

Varias de las principales empresas de la India contratan a profesionales expertos en habilidades de aprendizaje profundo, como:

• Acento
• Genpact
• Adobe
• Myntra
• American Express
• Charter estándar
• PayTM
• MobiKwik
• maquinilla de afeitar
• Practo
• hacer mi viaje

Se espera que el aprendizaje profundo gane una aceptación aún mayor e impulse la innovación empresarial en los próximos años. Según un estudio de NASSCOM , la pila compuesta de IA puede impulsar el PIB de la India para 2025. Además, la lista de clasificación de Empleos Emergentes de LinkedIn contó con ingenieros de ML en la parte superior. El puesto de trabajo experimentó un crecimiento de casi diez veces en cinco años. ¡Esta oleada seguramente aumentará en el futuro! Obtenga más información sobre el salario de un ingeniero de aprendizaje profundo.

Sin embargo, los trabajos de IA y ML en la India siguen sin contar con suficiente personal debido a la falta de coincidencia entre los requisitos de la industria y las habilidades de los profesionales. Es probable que esta brecha se amplíe con los rápidos avances tecnológicos. Algunas vías de capacitación únicas en aprendizaje profundo y redes neuronales ofrecen una forma de abordar este problema. Vamos a explorar.

¿Cómo convertirse en un ingeniero de aprendizaje profundo?

Una formación académica en ciencia de datos e ingeniería de software puede darle una ventaja inicial en carreras de aprendizaje profundo. En términos de habilidades, necesitará conocimientos prácticos de lenguajes de programación (Python, SQL, Java, C++, etc.) y una buena comprensión de herramientas como TensorFlow, Programación R, Spark y Hadoop, Apache Kafka y MATLAB. La competencia con el diseño de sistemas y las estructuras de datos también puede darle una ventaja sobre sus competidores.

Además de desarrollar sus conocimientos técnicos, es fundamental aplicar los conocimientos teóricos a escenarios de la vida real. Las asignaciones y los proyectos ofrecen excelentes vías para dicho aprendizaje mientras lo ayudan a construir su cartera. Además, tener una experiencia de implementación de extremo a extremo lo diferenciaría de inmediato a los ojos del gerente de contratación.

Dicho esto, a veces los empleadores buscan personas con conocimientos especializados en aprendizaje profundo y redes neuronales. En tales casos, los cursos en línea como el Programa de Certificado Avanzado en Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo pueden resultar de gran ayuda. El programa de seis meses es ofrecido por IIIT-Bangalore y upGrad y le brinda capacitación orientada a la industria en aprendizaje profundo y redes neuronales.

Además, tiene la oportunidad de conectarse con expertos y compañeros de aprendizaje, beneficiándose de asistencia profesional personalizada y sesiones de networking. La experiencia holística lo ayuda a obtener las credenciales adecuadas para puestos de trabajo bien remunerados y, al mismo tiempo, lo prepara para el futuro. Por lo tanto, inscribirse en un curso avanzado es un paso lógico para aquellos que buscan seguir una carrera en aprendizaje profundo.

Antes de seleccionar una opción de estudio y profundizar más, es mejor tener una idea clara de los conceptos fundamentales y cómo encajan bajo un paraguas. Esperamos que este blog te haya ayudado a hacerlo. En resumen, discutimos qué es el aprendizaje profundo y le informamos sobre algunas carreras emergentes en el campo. ¡Estas ideas para hacerse un hueco en la industria de IA y ML!