¿Qué es el aprendizaje automático?

A medida que más industrias reconocen el valor monetario del aprendizaje automático, se espera que el mercado mundial de aprendizaje automático crezca a una tasa de 38,8% CAGREl crecimiento de la economía mundial en los próximos años pasará de $21,17 mil millones en 2022 a 209,91 mil millones en 2029. Este crecimiento exponencial creará un mercado laboral competitivo. La contratación de los mejores talentos se convertirá en un reto, sin embargo, el software de contratación adecuado ayudará a los reclutadores y especialistas en recursos humanos a identificar a los candidatos adecuados.

¿Qué es el aprendizaje automático? Definición

Empecemos por lo básico.

El aprendizaje automático es el estudio de inteligencia artificial (IA) y la informática. Se centra en el uso de datos y algoritmos de aprendizaje automático para imitar el modo en que los seres humanos aprenden y predicen resultados sin estar explícitamente programados para ello. En pocas palabras, un modelo de aprendizaje automático introduce datos históricos para predecir nuevos valores de salida.

La inteligencia artificial (IA), por su parte, es el proceso de utilizar un complejo conjunto de algoritmos de aprendizaje automático, como el aprendizaje profundo para pensar como los humanos e imitar las acciones humanas. El aprendizaje profundo, como parte del aprendizaje automático y la inteligencia artificial, se encarga de imitar cómo los humanos adquieren conocimientos.

En otras palabras, un Aprendizaje automático El algoritmo analiza los datos proporcionados, y la inteligencia artificial es el cerebro que toma medidas en función de los datos entregados.

La forma de utilizar el aprendizaje automático difiere de una empresa a otra en función del conjunto de datos de que se trate y de las necesidades empresariales individuales.

¿Para qué se utiliza el aprendizaje automático?

El propósito del aprendizaje automático es que los usuarios alimenten un algoritmo informático con la mayor cantidad de datos posible. A continuación, los programas de aprendizaje automático analizan los datos y formulan recomendaciones y decisiones basadas en ellos.

Mediante algoritmos, el aprendizaje automático permite a los desarrolladores identificar patrones en los datos de los usuarios finales y crear modelos matemáticos basados en el reconocimiento de patrones. La información recopilada se utiliza para crear e implementar aplicaciones predictivas en el sistema de aprendizaje automático.

Hoy en día, el aprendizaje automático está integrado en todas partes, por ejemplo en::

- búsquedas en internet,

- filtros de correo electrónico,

- sitio web y recomendaciones de compra,

- software bancario capaz de detectar transiciones inusuales.

El alcance del aprendizaje automático se está ampliando y ahora incluye redes neuronales, aprendizaje profundo y software de reconocimiento de voz integrado en aplicaciones, teléfonos y altavoces inteligentes. En el futuro, las personas podrían contar con la ayuda de asistentes personales fácilmente disponibles, programados con procesamiento de lenguaje natural, para ayudarnos a gestionar nuestra vida cotidiana.

El aprendizaje automático es versátil y puede aplicarse a varias aplicaciones, como:

• Gestión de las relaciones con los clientes (software CRM): el aprendizaje automático analiza los correos electrónicos e indica a los representantes de ventas que respondan a los mensajes más urgentes. Esto permite a los equipos gestionar múltiples pipelines de ventas y automatizar procesos repetitivos.
  
• Inteligencia empresarial: el aprendizaje automático se utiliza para identificar puntos de datos de valor, reconocimiento de patrones de puntos de datos y anomalías.
  
  
• Sistema de información de recursos humanos: el aprendizaje automático filtra las solicitudes e identifica a los mejores candidatos. 
  
  
• Coches que se conducen solos: aprendizaje automático integrado en coches semiautónomos con detección parcial de objetos.
  
  
• Asistentes virtuales: los asistentes inteligentes utilizan modelos de aprendizaje automático supervisado y no supervisado para entender el habla natural y proporcionar el contexto.
  
  

Ejemplos de aprendizaje automático

Cuando se hace bien, el aprendizaje automático puede personalizar la experiencia del consumidor en su empresa. En el siglo XXI, la personalización es la clave, ya que recientes investigaciones sobre los consumidores "indican 80% de los consumidores son más propensos a realizar una compra cuando las marcas ofrecen experiencias personalizadas".

Piensa en Netflix como ejemplo. Aunque muchos de nosotros tenemos Netflix, si no te has dado cuenta, la portada y las recomendaciones difieren para cada usuario. No solo esto, sino también la miniatura que acompaña a la misma película o serie.

Fuente - Netflixtechblog

Netflix, al igual que cualquier otra plataforma de buen rendimiento, recopila montones de datos de los usuarios, los alimenta al aprendizaje automático y utiliza la inteligencia artificial para hacer recomendaciones humanas personalizadas a cada usuario.

Los ingenieros empleados por Netflix analizan los hábitos de los espectadores en función de múltiples factores. El sistema de recomendación integrado en Netflix estima la probabilidad de que un usuario vea un título concreto en función de varios factores:

• Ver el historial
  
• Categoría, año de publicación, género
  
• Lo que ven otros espectadores con preferencias similares (y varios más)
  

Las técnicas de aprendizaje automático utilizadas por Netflix siguen aprendiendo de los hábitos de visualización de los usuarios. Así, cada vez que vemos una película o una serie, Netflix está recopilando valiosos datos de entrada, alimentando el algoritmo de aprendizaje automático entre bastidores y actualizando nuestras recomendaciones en función del análisis de los datos. Cuanto más nos relacionemos con Netflix, más actualizado y preciso será el algoritmo y nuestras sugerencias.

Así es como mientras nos dejamos absorber por el mundo de Netflix, su algoritmo de recomendación personalizada produce $1 mil millones al año en valor por la retención de clientes.

¿Cómo aprender sobre el aprendizaje automático?

Al igual que con cualquier función, hay un conjunto de habilidades particulares que los reclutadores o los especialistas en recursos humanos buscarán en los científicos de datos.

El mejor lugar para empezar es con los conceptos fundamentales como:

• Fundamentos de la informática
  
  
• Estructura de datos (árboles binarios, matrices, listas enlazadas)
  
  
• Estadística y probabilidad (regla de Bayes, modelos de mezcla gaussiana y proceso de decisión de Markov)
  
  
• Conocimientos de programación (variables, funciones, tipos de datos, sentencias condicionales, bucles)
  
  
• Gráficos 
  
  

En el nivel básico, los ingenieros de aprendizaje automático deben poseer un excelente dominio de las matemáticas, la estadística y la capacidad de resolver problemas analíticos.

En particular, los especialistas en recursos humanos y los reclutadores pueden estar buscando ingenieros de aprendizaje automático con conocimientos de matrices, vectores y multiplicación de matrices. Las funciones avanzadas de aprendizaje automático también requieren conocimientos de robótica, IA y aprendizaje profundo.

Un ingeniero de aprendizaje automático trabaja con algoritmos de clasificación o de regresión. Las tres principales categorías de aprendizaje automático son: el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado y el aprendizaje por refuerzo.

Los candidatos también deben poseer conocimientos de diversas herramientas, técnicas y lenguajes de programación como Python, R, Java y C++.

Qué es un modelo en el aprendizaje automático

Un modelo en el aprendizaje automático es un archivo diseñado para identificar patrones o tomar decisiones a partir de conjuntos de datos no vistos previamente con una mínima intervención humana. Un científico de datos entrena el modelo de aprendizaje automático con un gran conjunto de datos y optimiza los algoritmos de aprendizaje automático para identificar patrones o salidas del conjunto de datos.

Modelos de aprendizaje automático

En cuanto a los modelos de aprendizaje automático, la mayoría de ellos se basan en algoritmos de aprendizaje automático. En general, se clasifican en algoritmos de regresión, que pertenecen al aprendizaje automático supervisado, y en aprendizaje automático no supervisado, que son de algoritmos agrupados.

Los algoritmos de aprendizaje supervisado o aprendizaje automático supervisado se utilizan para clasificar datos o hacer predicciones precisas. En el algoritmo de aprendizaje supervisado, es necesaria la intervención humana para etiquetar, clasificar e introducir los datos en el algoritmo.

Los algoritmos de aprendizaje no supervisado o unsupervised learning, utilizan algoritmos de aprendizaje automático para analizar y agrupar conjuntos de datos no etiquetados. Al no tener que etiquetar los datos, no es necesaria la intervención humana.

Demanda de especialistas en aprendizaje automático

¿Hay una gran demanda de especialistas en aprendizaje automático?

Según DevSkiller Informe sobre las principales competencias informáticas en 2022Dentro de la ciencia de los datos, el aprendizaje automático ocupa el segundo lugar (24,04%) en términos de importancia para los objetivos empresariales. Se espera que esta tendencia siga creciendo a medida que más empresas tecnológicas incorporen el aprendizaje automático a sus procesos cotidianos.

En 2021, la Ciencia de los Datos experimentó un crecimiento de 259%, convirtiéndose en las habilidades de TI de más rápido crecimiento que los clientes de DevSkiller estaban probando. A medida que las empresas reconocen el verdadero valor de los datos, los científicos de datos pueden ayudarles a sacar el máximo partido a la información disponible.

En 2019, Indeed informó que el rol de ingeniero de aprendizaje automático vio un 344% crecimiento en el número de anuncios, ocupando el primer lugar como el mejor trabajo en los Estados Unidos.

A medida que todos los sectores experimentan una transformación digital, las funciones de informática y tecnología de la información seguirán teniendo una gran demanda. Se prevé que el número de puestos en este sector crezca en 11% de 2019 a 2029.

Descargue su copia gratuita del informe completo sobre competencias informáticas de DevSkiller 2022

¿Cómo evaluar a los profesionales del aprendizaje automático para su contratación?

Si usted es un reclutador o especialista en recursos humanos encargado de contratar a un ingeniero de aprendizaje automático, hay algunas cosas que debe saber.

1. A partir de 2022, hay una gran demanda de ingenieros de aprendizaje automático y una brecha de talento debido a la falta de experiencia. Si has leído este artículo, debes saber que hay ciertas cualidades y habilidades, por no hablar de los programas y técnicas de aprendizaje automático, que los científicos de datos deben conocer.
   
   
2. Se trata de un campo relativamente nuevo para los reclutadores y especialistas en recursos humanos. Para contratar a los mejores candidatos, introduzca una prueba de habilidades de aprendizaje automático en su proceso de contratación.
   
   
3. Recuerde que la evaluación técnica mejora las posibilidades de contratar talentos cualificados. Candidatos que, una vez contratados, pueden dar el do de pecho.
   

Prueba de habilidades de aprendizaje automático: ¿cuál elegir?

Para evaluar las aptitudes prácticas de los posibles candidatos y su capacidad para trabajar en un entorno laboral real, se realizará un prueba de conocimientos de aprendizaje automático debe cumplir los siguientes criterios:

• Demostrar la calidad del trabajo profesional
  
  
• Duración de la prueba (el tiempo máximo debería ser de 1 a 2 horas)
  
  
• Instrucciones fáciles de seguir
  
  
• Capacidad para adaptar el nivel de dificultad a las capacidades del candidato
  
  
• La solución debe ser sometida a un control de calidad y asegurarse de que funciona en situaciones extremas
  
  
• Ser representativo de la situación laboral real y proporcionar a los candidatos todos los recursos necesarios
  
  
• Dar a los candidatos acceso a bibliotecas, marcos de trabajo y diversas herramientas que normalmente tendrían a su disposición 
  
  

Cómo examinar las habilidades de aprendizaje automático - Compruébelo ahora

Encontrar una prueba de aprendizaje automático fiable y precisa no tiene por qué ser un reto. Por ejemplo, la metodología de RealLifeTesting™ creado por DevSkiller reproduce el entorno laboral real en el que trabajarán los candidatos.

RealLifeTesting™ examina la capacidad del prospecto para construir aplicaciones o características, examinando sus habilidades prácticas. Durante la prueba de habilidades prácticas, se permite el acceso a recursos como GitHub, Stack Overflow y Google.

Como reclutador, puede enviar la prueba a cualquier parte del mundo y que los resultados se generen automáticamente. El tiempo es dinero, y con DevSkiller RealLifeTesting™ identificar un buen candidato de aprendizaje automático es fácil.

Imagen: Pexels