Una de las profesiones con más proyección de futuro tiene que ver con Deep learning, el aprendizaje profundo. Cada vez hay más aplicaciones que sacan partido de estas técnicas y hay más demanda de profesionales cualificados. ¿quieres saber más?

¿Qué es el deep learning?

El deep learning es un conjunto de técnicas que nacen a partir del machine learning (ML), o aprendizaje automático. Mientras que este último se encarga de diseñar algoritmos para que las máquinas (sean físicas o piezas de software) aprendan a partir de la experiencia, el enfoque del deep learning tiene más que ver con emular la estructura lógica de nuestros sentidos a través de redes neuronales.

Existen muchas aplicaciones avanzadas de esto, como la visión artificial y reconocimiento facial; la traducción automática y reconocimiento de voz; la detección del fraude en la banca; la automatización y optimización de las instalaciones agrícolas; o avances en el diagnóstico temprano de enfermedades.

Se trata de un campo dentro de la inteligencia artificial que tiene un enorme recorrido, ya que, mientras que el ML se encarga de crear un modelo que resuelva una determinada tarea, el deep learning permite a la máquina aprender por sí misma de los errores y la información que recibe, haciendo posible el desarrollo de aplicaciones cada vez más complejas.

¿Qué hace un deep learning specialist?

El especialista o ingeniero en Deep learning es un profesional del machine learning con una fuerte especialización. De este modo, el Deep learning specialist es un experto en software con una sólida formación matemática y conocimientos de codificación.

Las principales responsabilidades de este perfil son:

• El diseño y desarrollo de sistemas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo.
• La ejecución de pruebas y experimentos de aprendizaje automático.
• La implementación de algoritmos de ML adecuados para el propósito inicial.

El mayor porcentaje del tiempo de trabajo de este profesional se invierte en el desarrollo de algoritmos y dispositivos de IA. Como ingeniero en esta área del conocimiento, participarás en proyectos de despliegue de tecnologías innovadoras, útiles en casi todos los sectores e industrias.

Los ámbitos en los que puede trabajar un Deep learning specialist son múltiples. Hoy utilizas aplicaciones basadas en Deep learning, como por ejemplo Spotify, que ofrece selecciones musicales personalizadas, o YouTube, que es capaz de ofrecer subtítulos automáticos.

¿Qué estudiar para dedicarse al deep learning?

Si quieres dedicarte al Deep learning, la mejor opción es estudiar un máster. Están pensados para profesionales, estudiantes o personas interesadas en conocer las herramientas Deep learning aplicables en los sectores productivos.

Para acceder a un máster en Inteligencia artificial (es decir, incluyendo machine learning o Deep learning) no es un requisito imprescindible ser estudiante o profesional técnico. Es recomendable, eso sí, porque se van a aprovechar mejor las enseñanzas, pero puedes encontrar titulaciones que serán una formación útil y accesible para ingenieros, licenciados y graduados de economía, derecho o ciencias médicas.

¿Por qué? La respuesta es sencilla: cada vez existen más aplicaciones de estas tecnologías en sectores de todo tipo. Por tanto, un profesional como, por ejemplo, un médico, tiene una base específica de su sector que puede combinar con esos conocimientos avanzados de las técnicas y modelos Deep learning para sacarles el máximo provecho.

Por tanto, la mejor manera de dedicarse al Deep learning es especializándote con un curso, un bootcamp o un máster.

Eso sí, existen unos requisitos muy deseables para afrontar esta formación con el mayor éxito posible. Estos requisitos los podemos resumir en:

• Disponer de competencias lingüísticas avanzadas, puesto que la mayor parte de la literatura técnica relacionada con este campo está redactada en inglés. Por tanto, debes tener el nivel suficiente de este idioma para la lectura, estudio y comprensión de documentación técnica, bibliografía especializada y materiales audiovisuales.
  
• Es importante conocer diferentes lenguajes de programación.
• Es deseable disponer de competencias informáticas como conocimientos en actividades computacionales. Ya no sólo por la materia de estudio, sino también porque se trata de una actividad tecnológica y, sobre todo, práctica.
• Por otro lado, tener competencias científicas o una orientación científica es muy productivo en este campo.

Si tienes esas competencias, si te interesa un campo que está en rápida expansión y que nos llevará a disponer de aplicaciones que hoy pueden sonar a inteligencia artificial, no lo dudes y fórmate en Deep learning.

Fuente: universia.net
Autor: Anónimo