El Machine Learning (ML), mejor conocido en español como Aprendizaje Automático, es una rama de la Inteligencia Artificial basada en la idea de que los sistemas pueden aprender a partir de datos, identificar patrones y tomar decisiones con la mínima intervención humana.

Justamente esa “mínima intervención humana” es la que requiere una especialización profunda por parte de los ingenieros IT, encargados de diseñar e implementar los sistemas. Y es ahí donde aparece el rol del Ingeniero de Machine Learning.

Los ingenieros de Machine Learning se encargan del diseño de algoritmos que encuentran patrones naturales en los datos, contribuyen a tomar las mejores decisiones y a realizar mejores predicciones. En esto tienen muchas similitudes con los Científicos de Datos, ya que su rol principal es darle valor a los grandes volúmenes de información que las organizaciones poseen en la actualidad.

Aquí entra en juego un término clave: Analítica predictiva, que es el uso de datos, algoritmos estadísticos y técnicas de machine learning para identificar la probabilidad de resultados futuros basados en datos históricos.

La labor de un ingeniero en machine learning puede aprovecharse en diversas industrias y para múltiples fines. Algunos de ellos pueden ser: atención al cliente, automatización de finanzas y contabilidad, detección de fraudes, diagnósticos clínicos, manejo de vehículos autónomos, optimización del uso de energía en sistemas de calefacción, ventilación y aire acondicionado en edificios, adquisición de recomendaciones para dirigir eCommerce, reconocimiento facial en lugares muy concurridos, entre muchos otros.

PRINCIPALES FUNCIONES DE UN INGENIERO DE MACHINE LEARNING

Entre las principales responsabilidades de los ingenieros de TIPOS DE MACHINE LEARNINGML podemos mencionar las siguientes:

• Desarrollar modelos de aprendizaje automático.
• Colaborar con ingenieros de datos para desarrollar líneas de datos y modelos.
• Aplicar técnicas de aprendizaje automático y de ciencia de datos.
• Escribir código de nivel de producción.
• Participar en revisiones de código.
• Mejorar los modelos de aprendizaje automático existentes.
• Estar a cargo de todo el ciclo de vida (investigación, diseño, experimentación, desarrollo, implementación, monitoreo y mantenimiento).
• Implementar algoritmos y bibliotecas de aprendizaje automático.
• Analizar conjuntos de datos grandes y complejos para obtener información valiosa.
• Investigar e implementar las mejores prácticas para mejorar la infraestructura de aprendizaje automático existente.

TIPOS DE MACHINE LEARNING

Hay una gran variedad de tipos de Machine Learning utilizados hoy en día, pero estos podrían clasificarse en tres grandes categorías:

1. Aprendizaje supervisado: depende de datos previamente etiquetados por seres humanos y se utiliza para reconocimiento de voz, escritura y para detectar correo spam.
2. Aprendizaje no supervisado: trabaja con una cantidad enorme de datos y aprende a reconocer elementos complejos, como imágenes, y se utiliza también para detectar lenguaje natural.
3. Aprendizaje por refuerzo: opera en procesos de ensayo y error ante diversas situaciones, mediante la asociación de patrones de éxito que se repiten hasta ser perfeccionados, y se usa en la navegación de vehículos automáticos y desarrollo de robots entre otras aplicaciones.

De acuerdo con Gartner, elementos de Inteligencia Artificial como el machine learning, entendimiento y procesamiento de lenguaje natural, pueden ayudar a las empresas a mejorar la experiencia de sus clientes en las interacciones comerciales que realizan, ya con ellos podrán reducir el tiempo de respuesta en la atención.

La firma Research and Markets, por su parte, estima que para el 2023 el mercado de machine learning alcanzará un valor de 23,500 millones de dólares. A esto se suma que hoy en día la demanda de ingenieros de machine learning por parte de las empresas excede la oferta de este tipo de especialistas, de acuerdo al sitio especializado PayScale. La evolución obvia de este escenario es que cada vez más empresas requerirán de este tipo de profesionales.