¿Quieres mejorar tu futuro laboral en los próximos años? Es momento de que le eches un vistazo al Machine Learning, una rama de la inteligencia artificial que cada vez tiene más demanda.

Imagínate que ahora los sistemas pueden aprender de los datos sin ser creados para una tarea en específico. Ahora con los algoritmos pueden hacer predicciones y tomar decisiones en base a la información que reciben. 

Veamos ahora cómo puedes aprender de esta tendencia sin tener conocimientos en programación. 

¿Qué es el Machine Learning?

El Machine Learning es una disciplina que le da la capacidad a los ordenadores de detectar patrones en datos masivos para hacer diferentes predicciones, lo que les permite hacer actividades específicas de manera independiente.

Hay que tomar en cuenta que el término se usó por primera vez en 1959, aunque ha ganado bastante relevancia en los últimos años gracias al boom del big data y la digitalización.

Estamos hablando de un mercado que se valora en más de 66 mil millones de dólares y se espera que para el final de este 2025 llegue a los 89.970 millones.

Además, el machine learning es especialista en el reconocimiento de patrones, sugerencias y predicciones con base en el procesamiento de grandes volúmenes de información. 

Aprender machine learning sin saber programar

Si quieres convertirte en un profesional más atractivo para el mercado, es momento de que conozcas todo lo referente al aprendizaje automático. Veamos a continuación los pasos que tienes que dar para aprender desde cero: 

1. Aprende a programar en Python

Lamentablemente no hay forma de dominar el machine learning a la perfección sin tener conocimientos en programación. Sin embargo, para dar tus primeros pasos no tienes que ser un experto en códigos, ya que con conocer los fundamentos en Python es suficiente para avanzar.

Ahora bien, ¿Por qué este lenguaje? Porque es muy fácil de aprender y en la actualidad es el estándar para la creación de proyectos de machine learning. 

Los especialistas recomiendan aprender los fundamentos como la instalación, uso de strings, bucles y la utilización del famoso condicional “IF”. Así podrás dar tus primeros pasos sin morir en el intento. 

2. Conoce los fundamentos del Machine Learning

En este paso lo importante es descubrir los algoritmos principales del machine learning como la regresión lineal, el algoritmo del gradiente descendiente y los bosques aleatorios. 

La clave aquí es usar un enfoque práctico a través de la realización de distintos ejercicios para que puedas programarlos simultáneamente en Python.

Así y con un poco de disciplina podrás entender cómo funciona el aprendizaje automático en el día a día. 

3. Haz un proyecto aplicado

Una vez que ya tengas los conceptos básicos puedes crear un proyecto para poner a prueba los conocimientos que has adquirido hasta los momentos. 

Lo importante aquí es que resuelvas un problema real Machine Learning para determinar cuáles son los puntos débiles que aún tienes que mejorar.

4. Aprende Deep Learning

Si ya has llegado a este punto tienes los conocimientos mínimos necesarios para que empieces a aprender sobre deep learning, una herramienta que te ayuda a procesar imágenes, datos y videos. 

La idea aquí es utilizar el mismo enfoque que llevamos en todo el artículo, practicar hasta conseguir el objetivo que te propusiste.

Para esto puedes estudiar a profundidad sobre las principales arquitecturas del deep learning como redes neuronales y convolucionales para dar tus primeros pasos en el área. 

5. Proyecto vinculado con Deep Learning

Por último y no menos importante, anímate a crear un proyecto relacionado con el Deep Learning a través de las siete fases que mencionamos en los párrafos anteriores. 

Para esto tendrás que buscar un problema en las áreas de visión artificial, procesamiento de audio y video junto al procesamiento de imágenes que pueda ser resuelto a través de las técnicas de Deep Learning. 

Consejos para aprender Machine Learning

Veamos ahora algunos consejos que te servirán para aprender sobre Machine Learning en un abrir y cerrar de ojos: 

1. Aprender sobre el lenguaje de programación

Muchas personas dedican demasiado tiempo en buscar el entorno de desarrollo perfecto y es allí donde comienzan los problemas, ya que dominan el entorno pero ignoran las claves del lenguaje de programación.

En este sentido, muchos especialistas en la actualidad se apoyan en un editor de texto básico para empezar a trabajar. Créenos que con eso será suficiente para dar tus primeros pasos en el machine learning. 

2. Olvídate de los ordenadores avanzados

La mayoría piensa que para trabajar con algoritmos necesitan un equipo muy avanzado, pero la realidad es que es todo lo contrario. Con un ordenador básico podrás trabajar y conseguir tus primeros resultados en muy poco tiempo. 

Lo mejor de todo es que en la actualidad existen herramientas en la nube que te ayudan a ingresar a módulos de cómputo de grandes prestaciones sin costo adicional. 

Entonces, ¿No tienes un gran ordenador? No te preocupes, que con la pc que tienes en tu casa será más que suficiente para comenzar. 

3. Descarta el curso mágico

Cabe destacar que en el mercado hay muchos cursos que te ayudan a conocer y dominar los fundamentos del machine learning. pero tú como estudiante le das el valor adicional para sacarle el máximo provecho. 

De esta manera, ningún curso te convertirá en un experto, así que lo que puedes hacer es dominar los básicos y aplicar lo aprendido a través de la práctica. 

4. Entre menos herramientas, mejor

Al principio lo más importante es que domines los fundamentos de Python y sus librerías indispensables para que desarrolles proyectos de envergadura.

Una vez que aprendas lo esencial podrás revisar conceptos más avanzados para seguir escalando en tu carrera. 

5. Desarrolla habilidades

Muchos se enfocan en conseguir la última certificación de Microsoft, de Amazon o Google, pero ignoran que lo más importante es desarrollar habilidades que te permitan trabajar en distintos entornos. 

Al final de todo, un título no es una prueba fehaciente de que tienes los conocimientos para resolver problemas mediante el machine learning. Tómalo en cuenta a la hora de empezar a trabajar. 

6. Disciplina y constancia

No importa que no tengas el tiempo suficiente para dominar el machine learning. Sin embargo, lo que es indispensable es que tengas objetivos claros y una estrategia de aprendizaje para dar tus primeros pasos. 

Siempre será mejor dedicar al menos 30 minutos todos los días a este nuevo proyecto que hacerlo una vez a la semana. Con constancia conseguirás esos resultados que siempre has soñado. 

7. Disfruta

No podemos ignorar el hecho de que aprender algo nuevo no es fácil, pero hay que tomárselo con calma, olvidarse de la meta y disfrutar del camino para que veas cómo los proyectos empiezan a coger forma. 

Consejos clave para principiantes en machine Learning.

Menos es más: No te abrumes con herramientas. Comienza solo con Python y Jupyter/Colab.
Practica, no memorices: Aplica cada concepto en ejercicios simples.
Usa recursos gratuitos: YouTube, cursos introductorios de Coursera, edX o incluso artículos interactivos.
Proyectos > Certificados: A los empleadores les interesa lo que puedes construir, no solo tus diplomas.
Sé constante: 30 minutos diarios valen más que 4 horas una vez por semana.

Beneficios del machine learning

Son muchas las ventajas que te ofrece el machine learning. Veamos algunos en el siguiente listado: 

1. Predecir tendencias

Primero que todo, tenemos que decir que con el análisis de datos podemos conocer los detalles sobre lo que puede ocurrir en un corto plazo, así tendremos la posibilidad de descubrir algunos hábitos de consumo para tomar decisiones más precisas. 

2. Reduce gastos en el negocio

Aunque invertir recursos es necesario para mejorar los resultados del negocio, hay que inyectar dinero en las áreas que son imprescindibles como el machine learning.

Si nos decantamos por esta tendencia recuperaremos la inversión en muy poco tiempo e incluso podremos disminuir los gastos de la empresa. 

3. Mejora la segmentación

Por otro lado, al tener un público más definido habrá la oportunidad de alcanzar a esa audiencia que tanto deseas para incrementar tus ventas a mediano plazo. 

¿Cómo logramos esto? A través de los algoritmos de aprendizaje que encuentran patrones en la información que reciben de los clientes. 

4. Perfecciona la segmentación del público objetivo

Al tener un público definido podrás segmentar los anuncios para que muestren ese texto que ellos tanto desean para resolver su problema. 

Lo mejor de todo es que con el machine learning puedes predecir los contenidos que serán más eficientes según el tipo de persona que tienes en la agenda. Úsalo ya y mejora tus conversiones en los próximos meses. 

5. Optimiza la relación con el usuario

Además, cuando damos un servicio personalizado el cliente se siente valorado y especial, siendo el momento donde aparece la fidelización como un gran elemento para construir un negocio sólido a futuro. 

También hay que tomar en cuenta que con la llegada de los chatbots podemos atender a los usuarios las 24 horas del día sin que esto represente un aumento en los costos fijos de la compañía. 

6. Motiva la innovación

Por último y no menos importante, con el machine learning tenemos la capacidad de conseguir una gran cantidad de datos que nos ayudan a mejorar cada uno de los servicios que tenemos en la actualidad. 

La innovación es fundamental para mantenernos en un mercado que cada vez es más competitivo. 

Prometeo, tu opción ideal para construir una carrera en el mundo de la inteligencia artificial

¿Quieres dar tus primeros pasos en la IA y no sabes cómo? Tienes que buscar un aliado que tenga experiencia en la materia y es allí donde aparece Prometeo, una de las escuelas de mayor crecimiento en España. 

Aquí te ofrecemos diferentes programas para que puedas especializarte en diferentes áreas relacionadas con la tecnología. Lo mejor de todo es que puedes hacerlas desde la comodidad de tu casa y con horario flexible para que cumplas con las demás responsabilidades que tienes en la actualidad.

Al culminar cualquiera de nuestros FP tendrás la posibilidad de hacer prácticas en algunas de las empresas más grandes del país para que demuestres lo que aprendiste en los meses anteriores. 

No esperes más y llama ahora para que apartes tu cupo antes de que sea demasiado tarde. Los cupos son limitados y cada vez más personas quieren ingresar a Prometeo, así que no dejes que te lo cuenten. 
¿Qué es el Machine Learning y para qué sirve?

El Machine Learning es una rama de la inteligencia artificial que permite a los sistemas aprender de los datos y hacer predicciones o tomar decisiones sin ser programados explícitamente para cada tarea. Se utiliza en sectores como salud, finanzas, marketing y más.

¿Se puede aprender Machine Learning sin saber programar?

Sí, puedes empezar a aprender los conceptos básicos sin saber programar. Sin embargo, se recomienda tener nociones básicas de Python para avanzar en proyectos prácticos.

¿Cuáles son los pasos para aprender Machine Learning desde cero?

Los pasos clave son: aprender fundamentos de Python, conocer algoritmos de Machine Learning, aplicar lo aprendido en proyectos reales, avanzar hacia Deep Learning y mantener una práctica constante.

¿Qué beneficios ofrece aprender Machine Learning?

Entre sus beneficios destacan la mejora en la empleabilidad, predicción de tendencias, reducción de costos, mejor segmentación de clientes y automatización inteligente.

¿Dónde puedo estudiar Machine Learning en España?

Prometeo FP ofrece formación online especializada en tecnología e inteligencia artificial, con prácticas en empresas y horarios flexibles para compaginar con otras actividades.