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Cómo convertirse en experto del Deep Learning

Cómo convertirse en experto en Deep Learning

La mayoría de las personas que trabajan como experto en Analytics tienen alguna experiencia con bosques aleatorios (random forest), clustering, análisis de asociación, regresión y con técnicas de árbol para la toma de decisiones. Sin embargo, muchas de estas personas todavía no han comenzado a explorar las técnicas del aprendizaje profundo o Deep Learning (DL).

¿Qué es el Deep Learning?

El Deep Learning es lo más actual en la investigación de Machine Learning (ML) o aprendizaje automático. Es un conjunto de técnicas generadoras de Machine Learning que convierten los datos sin formato en representaciones de alto nivel que pueden utilizarse para realizar tareas estándar de aprendizaje automático, como la clasificación y la agrupación.

Es un gran avance en el aprendizaje automático y en la búsqueda de la inteligencia artificial. Esto se debe a que el Deep Learning se basa en una jerarquía de capas en una red neuronal. Cada capa aprende en un nivel diferente y hay capas distintas para una abstracción más alta y más baja.

En realidad, el Deep Learning se hizo conocido ya por el año 2012 cuando los líderes o gurús del Machine Learning lo utilizaron para ganar una competición de Kaggle. El éxito reciente en tales competiciones sugiere que a día de hoy el Deep Learning es el método de Machine Learning más preciso en uso. A diferencia del ML tradicional, el aprendizaje profundo crea automáticamente representaciones e identifica características. Crea una nueva sinergia entre el aprendizaje supervisado y el no supervisado.

Potencial del Deep Learning

Este innovador método es similar a las tradicionales redes neuronales, excepto que su entrenamiento mejorado en capas profundas permite más capas de neuronas artificiales que las que se usan de forma tradicional.

Empresas del estilo de Google, Microsoft o Facebook están por todas partes, evidentemente.

Google utiliza el Deep Learning para una mejor búsqueda de imágenes dentro de Google+.

Microsoft lo está utilizando para una mayor precisión en el reconocimiento de voz.

El aprendizaje profundo también se usa para la clasificación de imágenes, el etiquetado de documentos, funciones de voz a texto y detección de objetos en imágenes sin etiqueta.

Las grandes empresas como Google utilizan el procesamiento distribuido a megaescala en clusters de unidades de procesamiento gráfico (GPU), pero si no tienes acceso a una granja de servidores, puedes utilizar ciertas bibliotecas de Python para ejecutar tu código en la GPU de tu ordenador personal.

Cómo ser un experto en Deep Learning

Si ya estás trabajando en el mundo de Analytics o en Business Intelligence, puedes estar utilizando redes neuronales. En ese caso, la buena noticia es que el aprendizaje profundo no es mucho más complejo que las redes neuronales.

La mala noticia es que es un poco más difícil pasar de una carrera tradicional en Tecnología de la Información a una carrera que utiliza métodos de Deep Learning.

Tal vez ni siquiera estás utilizando el Machine Learning, las redes neuronales, ni el Deep Learning. En ese supuesto, la buena noticia es que aún puedes aprender.

Veamos, la mayoría del trabajo de Deep Learning se está realizando en Python. Si no tienes experiencia en Python, puedes aprender de forma gratuita utilizando los tutoriales interactivos de Python de LearnPython (nivel básico y nivel avanzado).

Si solo deseas utilizar las bibliotecas de aprendizaje profundo de Python, no necesitarás conocimientos avanzados de cálculo, álgebra lineal, estadísticas o de ciencias de la computación.

Sin embargo, si deseas realizar tu propia investigación utilizando el Deep Learning, querrás repasar y ponerte al día en esos temas antes de comenzar con todo lo demás. Una vez que los tengas frescos, puedes comenzar a usar las bibliotecas de aprendizaje profundo de Python con pylearn2, theano-nets, hyperopt o el paquete Theano.

Salidas laborales del Deep Learning

Todo esto puede parecer bastante simple y directo pero, por supuesto, no lo es. La gente se está dando cuenta de que el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo son habilidades muy buscadas y en auge en el mercado laboral. Los reclutadores son cada vez más exigentes y piden conocimientos actualizados, gente que se recicle y esté al tanto de los últimos avances.

Saber cómo usar Python para el Machine Learning y el Deep Learning es un gran comienzo, pero se necesita mucho, mucho más para ser un verdadero experto en la materia.

Como con cualquier otra especialización en ciencia de datos (Data Science), hay una gran diferencia entre ser un técnico y ser un científico.

El técnico puede saber cómo usar un programa, pero el científico de datos puede pensar realmente en todos los detalles profundos e intrincados que deben considerarse al usar herramientas y datos para resolver problemas complejos. Como suele ser el caso, entender los motivos es mucho más importante que saber cómo aplicar simples soluciones o parches. La mejor forma (y más rápida) de solucionar un problema es, lógicamente, detectarlo.

El Deep Learning es tan solo una herramienta nueva y ninguna herramienta puede compensar una deficiencia en las capacidades analíticas de un individuo.

Libros sobre Deep Learning

Si estás interesado en aumentar tus habilidades en el análisis de datos y en la ciencia de datos, los siguientes libros también pueden ser de ayuda para tomar contacto con la materia:

  • Data Science for Business: What you need to know about data mining and data-analytic thinking
  • Data Smart: Using Data Science to Transform Information into Insight

¿Cómo convertirte en experto en Deep Learning?

Pero si prefieres invertir y aprovechar mejor el dinero y el tiempo, lo ideal es hacer un máster de especialización en Deep Learning y que realmente esté actualizado y en sintonía con las últimas novedades del sector.

Esperamos que te haya servido de ayuda. De ser así, no olvides compartir para que llegue a más gente. Hoy hemos dado un repaso al Deep Learning, a la importancia que tiene y a los pasos básicos que uno debería dar para llegar a ser un experto en ello. Como veis, lo importante es buscar una educación sólida sobre la que seguir trabajando.

¡El primer paso es cosa vuestra!

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