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La IA en pocas palabras: cómo iniciarse en la inteligencia artificial
La inteligencia artificial es uno de los avances más importantes del siglo XXI. Expertos de diferentes industrias estudian sus capacidades y descubren nuevas formas de aplicación. El uso real de la IA es bastante reciente, sin embargo, los científicos han estado trabajando en torno a este concepto desde la década de 1950.
El concepto mismo de IA recuerda a viejas películas y novelas sobre robots y otros temas relacionados con la ciencia ficción, pero lo cierto es que gracias a tecnologías como el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, la IA se convirtió en una de las áreas más prometedoras de la industria de TI y, con ello, una de las de más rápido crecimiento.
Algunas personas creen que la IA representa una amenaza para la fuerza laboral humana, pero es seguro decir que pasarán muchos años antes de que podamos llegar a ese punto.
La IA ya está entre nosotros de muchas formas diferentes. Por ejemplo, utilizamos asistentes como Amazon Echo, Google Assistant o Siri. Cuando jugamos a videojuegos, la IA siempre es nuestro enemigo. Sin embargo, no todo el mundo sabe que la IA está presente incluso en Google Translate y en herramientas que detectan mensajes spam.
¿Quieres empezar? Puedes seguir estos pasos.
1. Elige un tema que te interese
Primero, encuentra un tema que te resulte realmente interesante. De esa manera, te mantendrás motivado e involucrado en el proceso de aprendizaje. Concéntrate en un problema determinado y busca una solución concreta, antes de atiborrarte de teoría.
2. Encuentra una solución rápida
El objetivo es encontrar una solución básica que cubra el problema tanto como sea posible. Necesitas un algoritmo que procese los datos en un formato que sea comprensible para el aprendizaje automático, entrene un modelo simple, dé un resultado y evalúe su rendimiento. Toma notas.
3. Mejora tu solución simple
Una vez que hayas dominado la solución, es hora de ser creativo. Intenta mejorar todos los componentes y evalúa los cambios para determinar si estas mejoras valen tu tiempo y esfuerzo. Por ejemplo, a veces, mejorar el preprocesamiento y la limpieza de datos ofrece un mayor retorno de la inversión que mejorar un modelo de aprendizaje en sí.
4. Comparte tu solución
Escribe tu solución y compártela para recibir comentarios. No solo recibirás valiosos consejos de otras personas, sino que también será el primer registro de tu portafolio.
5. Repite los pasos 1 a 4 para diferentes problemas
Elige diferentes problemas y sigue los mismos pasos para cada tarea. Si has comenzado con datos tabulares, elige un problema que implique trabajar con imágenes o texto no estructurado. También es importante aprender a formular problemas para el aprendizaje automático de forma adecuada. Los desarrolladores a menudo necesitan convertir algunos objetivos empresariales abstractos en problemas concretos que se ajusten a las particularidades del aprendizaje automático.
6. Utiliza el aprendizaje automático de forma profesional
Debes determinar cuáles son tus objetivos profesionales y crear tu propio portafolio. Si no estás listo para postularte a trabajos de aprendizaje automático, busca más proyectos que hagan que tu portafolio sea impresionante. Únete a hackatones cívicos y busca puestos relacionados con los datos en el servicio comunitario.
Si estás interesado en implementar soluciones de IA en tu empresa o proporcionárselas a tus clientes, podemos ayudarte con eso. ¡Hablemos!
