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25 proyectos de aprendizaje automático para todos los niveles
Emprendiendo proyectos de aprendizaje automático puedes dominar algunas de las habilidades que necesitarás para convertirte en un profesional de este nicho. Este artículo es una guía estructurada diseñada para personas con distintos niveles de experiencia, que ofrece una amplia gama de proyectos para mejorar la comprensión práctica en este campo fundamental de la ciencia de datos.
El aprendizaje automático es fundamental para resolver problemas del mundo real y desbloquear nuevos potenciales. Los proyectos que aquí se destacan están meticulosamente comisariados, y abarcan aplicaciones que van desde el análisis predictivo mediante Bosques Aleatorios hasta el desarrollo de chatbots potenciados por IA con Transformers, proporcionando una visión de la aplicación de los conocimientos teóricos en escenarios del mundo real.
Estos proyectos son algo más que simples ejercicios; mezclan teoría y práctica, con el objetivo de proporcionar una comprensión más profunda de los algoritmos y permitir la extracción de conocimientos procesables a partir de diversos conjuntos de datos.
Perfeccionamiento en IA para principiantes
¿Por qué iniciar un proyecto de aprendizaje automático?
Estos proyectos, basados en aplicaciones del mundo real, ofrecen una experiencia de aprendizaje integral en diversos ámbitos y tecnologías, lo que permite a los participantes salvar eficazmente la brecha teórico-práctica. La diversidad de los proyectos garantiza un amplio espectro de aprendizaje, lo que permite a las personas perfeccionar habilidades fundamentales, desde el procesamiento de datos a la evaluación de modelos, y crear una sólida cartera que muestre su competencia en el aprendizaje automático.
Los beneficios de emprender proyectos de aprendizaje automático incluyen
- Experiencia práctica. La realización de este tipo de proyectos ofrece experiencia práctica en la aplicación de conocimientos teóricos a problemas del mundo real, mejorando las habilidades esenciales del aprendizaje automático.
- Creación de cartera. La realización de proyectos te permite crear una sólida cartera de trabajos, mostrando tus habilidades y conocimientos y mejorando tu empleabilidad en este campo tan competitivo.
- Resolución de problemas. Los proyectos fomentan la resolución innovadora de problemas y el pensamiento crítico, permitiendo una comprensión más profunda de las funcionalidades del aprendizaje automático.
- Aprendizaje continuo. La naturaleza diversa de los proyectos fomenta la exploración y el aprendizaje continuo dentro de varios dominios del aprendizaje automático.
Proyectos de aprendizaje automático para principiantes
Estos proyectos de aprendizaje automático para principiantes consisten en tratar con datos estructurados y tabulares. Aplicarás las habilidades de limpieza, procesamiento y visualización de datos con fines analíticos y utilizarás el marco scikit-learn para entrenar y validar modelos de aprendizaje automático.
Si quieres aprender primero los conceptos básicos del aprendizaje automático, tenemos un impresionante curso de comprensión del aprendizaje automático sin código. También puedes echar un vistazo a algunos de nuestros proyectos de IA si quieres mejorar tus habilidades en esa área.
1. Predecir el consumo de energía
En el proyecto Predecir el Consumo Energético, utilizarás modelos de regresión y aprendizaje automático para predecir el consumo energético diario basándote en factores temporales como la hora del día y la temperatura. El objetivo es descubrir patrones que puedan optimizar el uso de la energía, mejorando la eficiencia y reduciendo los costes. Esto es especialmente importante para los servicios públicos y las empresas que pretenden reducir los gastos operativos, fomentar el ahorro de energía y gestionar mejor sus recursos de forma más sostenible.
El proyecto Predecir el Consumo Energético es un proyecto guiado, pero puedes replicar los objetivos en un conjunto de datos diferente, como la Demanda de Bicicletas Compartidas de Seúl. Trabajar con un conjunto de datos completamente nuevo te ayudará con la depuración del código y mejorará tus habilidades para resolver problemas.
2. Predecir los gastos del seguro
En el proyecto De los datos a los dólares - Predecir los gastos del seguro, te metes en el papel de un científico de datos de una compañía de seguros médicos. Construirás un modelo predictivo para estimar los gastos del seguro en función de los atributos de un cliente, como la edad y los factores de salud. Este proyecto ofrece una aplicación práctica del aprendizaje automático en los negocios, permitiendo modelos de precios más precisos y ayudando a las empresas a gestionar el riesgo al tiempo que ofrecen estrategias de precios personalizadas a los clientes.
Predecir los gastos del seguro es un proyecto guiado. Puedes reproducir el resultado en un conjunto de datos diferente, como el de la Demanda de Reservas de Hotel. Puedes utilizarlo para predecir si un cliente cancelará la reserva o no.
3. Aprobación de tarjetas de crédito Predic
En el proyecto Predicción de aprobaciones de tarjetas de crédito, construirás una aplicación de aprobación automática de tarjetas de crédito utilizando la optimización de hiperparámetros y la Regresión Logística.
Aplicarás la habilidad de tratar valores perdidos, procesar características categóricas, escalar características, tratar datos desequilibrados y realizar una optimización automática de hiperparámetros mediante GridCV. Este proyecto te empujará fuera de la zona de confort de manejar datos simples y limpios.
Imagen del autor
Predecir las aprobaciones de tarjetas de crédito es un proyecto guiado. Puedes replicar el resultado en un conjunto de datos diferente, como los Datos de Préstamos de LendingClub.com. Puedes utilizarlo para construir un predictor automático de aprobación de préstamos.
4. Predicción de la calidad del vino
Podrías montar un proyecto de predicción de la calidad del vino, utilizando un conjunto de datos de propiedades fisicoquímicas del vino, como el contenido de alcohol, la acidez y los niveles de azúcar. Aplicando modelos de clasificación, como la regresión logística en scikit-learn, puedes clasificar los vinos en una escala del 1 al 10.
Este proyecto es importante para las industrias dedicadas a la producción de vino y al control de calidad, ya que les permite controlar y predecir sistemáticamente la calidad del vino, garantizando la excelencia del producto.
5. Ventas en tienda
Ventas en tienda es una competición de iniciación de Kaggle en la que los participantes entrenan varios modelos de series temporales para mejorar su puntuación en la tabla clasificatoria. En el proyecto, se te proporcionarán datos de ventas de la tienda, y limpiarás los datos, realizarás un extenso análisis de series temporales, escalado de características y entrenarás el modelo multivariante de series temporales.
Para mejorar tu puntuación en la tabla de clasificación, puedes utilizar ensamblajes como Bagging y Voting Regressors.
Imagen de Kaggle
Store Sales es un proyecto basado en Kaggle en el que puedes consultar los cuadernos de otros participantes.
Para mejorar tus conocimientos sobre la previsión de series temporales, intenta aplicar tus habilidades al conjunto de datos de la Bolsa y utiliza Facebook Prophet para entrenar un modelo de previsión de series temporales univariante.
Proyectos intermedios de aprendizaje automático
Estos proyectos intermedios de aprendizaje automático se centran en el procesamiento de datos y el entrenamiento de modelos para conjuntos de datos estructurados y no estructurados. Aprende a limpiar, procesar y aumentar el conjunto de datos utilizando diversas herramientas estadísticas.
6. Revelar categorías encontradas en los datos
El proyecto Revelar Categorías Encontradas en los Datos te ayuda a explorar las opiniones de los clientes utilizando la agrupación y el procesamiento del lenguaje natural (PLN). Organizarás las opiniones de Google Play Store en categorías distintas utilizando la agrupación de K-means. Comprender los temas comunes de las opiniones de los clientes es esencial para que los equipos de desarrollo de productos aborden los puntos de dolor de los usuarios, mejoren las funciones y aumenten la satisfacción de los usuarios mediante perspectivas procesables.
Intenta replicar el resultado en un conjunto de datos diferente, como el conjunto de datos Películas Netflix.
7. Frecuencia de palabras en Moby Dick
En el proyecto Frecuencia de palabras en Moby Dick, rasparás el texto de Moby Dick de Herman Melville y analizarás la frecuencia de palabras utilizando la biblioteca nltk de Python. Este proyecto introduce técnicas clave de procesamiento del lenguaje natural (PLN) y ayuda a comprender cómo las palabras de uso frecuente revelan patrones en el texto. Es un gran proyecto para aficionados a la literatura, historiadores o investigadores interesados en la minería de textos y el análisis lingüístico.
8. Reconocimiento facial con aprendizaje supervisado
En el proyecto Reconocimiento facial con aprendizaje supervisado, construirás un modelo de reconocimiento facial utilizando técnicas de aprendizaje supervisado con Python y scikit-learn. El modelo diferencia entre imágenes de Arnold Schwarzenegger y otras personas. Este proyecto es importante en el creciente campo de la tecnología de reconocimiento facial, con amplias aplicaciones en seguridad, sistemas de autenticación e incluso plataformas de redes sociales en las que se utiliza habitualmente la detección facial.
9. Detección del cáncer de mama
Utiliza el conjunto de datos de Cáncer de Mama de Wisconsin para predecir si un tumor es maligno o benigno. El conjunto de datos incluye detalles sobre las características del tumor, como la textura, el perímetro y el área, y tu objetivo es construir un modelo de clasificación que prediga un diagnóstico basándose en estas características.
Este proyecto es esencial en las aplicaciones sanitarias, ya que proporciona valiosos conocimientos sobre el análisis de datos médicos y el potencial para desarrollar herramientas de diagnóstico que puedan ayudar a la detección precoz del cáncer.
10. Reconocimiento de las emociones del habla con librosa
En el proyecto Reconocimiento de Emociones del Habla con Librosa, procesarás archivos de sonido utilizando Librosa, archivo de sonido y sklearn para que el MLPClasificador reconozca la emoción a partir de archivos de sonido.
Cargarás y procesarás archivos de sonido, realizarás la extracción de características y entrenarás el modelo clasificador Perceptrón Multicapa. El proyecto te enseñará los fundamentos del procesamiento de audio para que puedas avanzar en el entrenamiento de un modelo de aprendizaje profundo para lograr una mayor precisión.
Imagen de researchgate.net
Proyectos avanzados de aprendizaje automático
Estos proyectos avanzados de aprendizaje automático se centran en construir y entrenar modelos de aprendizaje profundo y en procesar conjuntos de datos no estructurados. Entrenarás redes neuronales convolucionales, unidades recurrentes con compuerta, afinarás grandes modelos lingüísticos y modelos de aprendizaje por refuerzo.
11. Construye un robot Rick Sanchez con Transformers
En el proyecto Construye el Bot Rick Sánchez utilizando Transformers, utilizarás DialoGPT y la biblioteca Transformer Cara Abrazada para construir tu chatbot potenciado por IA.
Procesarás y transformarás tus datos, construirás y pondrás a punto el Modelo de Generación de Respuestas Preentrenado a Gran Escala de Microsoft (DialoGPT) sobre el conjunto de datos de diálogos de Rick y Morty. También puedes crear una sencilla aplicación Gradio para probar tu modelo en tiempo real: Rick & Morty Block Party.
12. Creación de un modelo clasificador de ropa de comercio electrónico con Keras
El proyecto Building an E-Commerce Clothing Classifier Model with Keras se centra en la clasificación de imágenes en el contexto del comercio electrónico. Utilizarás Keras para construir un modelo de aprendizaje automático que automatice la clasificación de ropa a partir de imágenes. Esto es relevante para mejorar la experiencia de compra, ayudando a los clientes a encontrar los productos más rápidamente y agilizando la gestión del inventario. Una clasificación precisa también favorece las recomendaciones personalizadas, impulsando el compromiso del cliente y las ventas.
13. Detectar señales de tráfico con Deep Learning
En el proyecto Detectar señales de tráfico con aprendizaje profundo, utilizarás Keras para desarrollar un modelo de aprendizaje profundo capaz de detectar señales de tráfico, como señales de stop y semáforos. Esta tecnología es fundamental para los vehículos autónomos, en los que el reconocimiento rápido y preciso de las señales de tráfico es esencial para una navegación segura. Este proyecto sienta las bases para desarrollar sistemas de vehículos autoconducidos más avanzados, seguros y fiables.
14. Análisis y previsión bursátil mediante aprendizaje profundo
En el proyecto Análisis y previsión bursátiles, utilizarás GRUs (Gated Recurrent Unit) para construir modelos de previsión de aprendizaje profundo para predecir los precios de las acciones de Amazon, IBM y Microsoft.
En la primera parte, profundizarás en el análisis de series temporales para conocer las tendencias y la estacionalidad del precio de las acciones, y luego utilizarás esta información para procesar tus datos y construir un modelo GRU utilizando PyTorch. Para orientarte, puedes consultar el código fuente en GitHub.
Imagen de Soham Nandi
15. Aprendizaje por Refuerzo para Connect X
El Connect X es un concurso de simulación de iniciación de Kaggle. Construye un agente RL (Aprendizaje por Refuerzo) para competir contra otros participantes del concurso Kaggle.
Primero aprenderás cómo funciona el juego y crearás un agente funcional ficticio como referencia. Después, empezarás a experimentar con diversos algoritmos de RL y arquitecturas de modelos. Puedes probar a construir un modelo con el algoritmo de Aprendizaje Q Profundo o el de Optimización de Política Próxima.
Gif de Connect X | Kaggle
Comienza tu andadura profesional en el aprendizaje automático cursando la carrera de Científico de Aprendizaje Automático con Python.
Proyectos de aprendizaje automático para estudiantes de último curso
El proyecto de fin de carrera requiere que dediques cierto tiempo a elaborar una solución única. Investigarás la arquitectura de múltiples modelos, utilizarás varios marcos de aprendizaje automático para normalizar y aumentar los conjuntos de datos, comprenderás las matemáticas que hay detrás del proceso y escribirás una tesis basada en tus resultados.
16. ASR multilingüe con transformadores
En el modelo ASR multilingüe, pondrás a punto el modelo Wave2Vec XLS-R utilizando audio y transcripción turcos para construir un sistema de reconocimiento automático del habla.
En primer lugar, comprenderás los archivos de audio y el conjunto de datos de texto, luego utilizarás un tokenizador de texto, extraerás características y procesarás los archivos de audio. Después, crearás un entrenador, una función WER, cargarás modelos preentrenados, afinarás los hiperparámetros y entrenarás y evaluarás el modelo.
Puedes utilizar la plataforma Hugging Face para almacenar los pesos del modelo y publicar aplicaciones web para transcribir el habla en tiempo real: Streaming Urdu Asr.
Imagen de huggingface.co
17. Estilización de la cara en una sola toma
En el proyecto Estilización de rostros en una toma, puedes modificar el modelo para mejorar los resultados o afinar JoJoGAN en un nuevo conjunto de datos para crear tu aplicación de estilización.
Utilizará la imagen original para generar una nueva imagen mediante la inversión de GAN y el ajuste fino de un StyleGAN preentrenado. Comprenderás varios arquitectos de redes generativas adversariales. Después, empezarás a recopilar un conjunto de datos emparejados para crear un estilo a tu elección.
Después, con la ayuda de una solución de ejemplo de la versión anterior de StyleGAN, experimentarás con el nuevo arquitecto para producir arte realista.
Imagen creada con JoJoGAN
18. Recomendaciones de moda personalizadas de H&M
En el proyecto Recomendaciones de Moda Personalizadas de H& M, crearás recomendaciones de productos basadas en transacciones anteriores, datos de clientes y metadatos de productos.
El proyecto pondrá a prueba tus habilidades en PNL, CV (Visión por Computador) y aprendizaje profundo. En las primeras semanas, comprenderás los datos y cómo puedes utilizar diversas funciones para obtener una línea de base.
Después, crea un modelo sencillo que sólo tome el texto y las características categóricas para predecir las recomendaciones. Después, pasa a combinar PNL y CV para mejorar tu puntuación en la tabla de clasificación. También puedes mejorar tu comprensión del problema revisando los debates y el código de la comunidad.
Imagen de H&M EDA FIRST LOOK
19. Agente de aprendizaje por refuerzo para Atari 2600
En el proyecto MuZero para Atari 26 00, construirás, entrenarás y validarás el agente de aprendizaje por refuerzo que utiliza el algoritmo MuZero para los juegos de Atari 2600. Lee el tutorial para saber más sobre el algoritmo MuZero.
El objetivo es construir una arquitectura nueva o modificar la existente para mejorar la puntuación en una tabla de clasificación global. Tardarás más de tres meses en comprender cómo funciona el algoritmo en el aprendizaje por refuerzo.
Este proyecto es muy matemático y requiere que tengas conocimientos de Python. Puedes encontrar propuestas de solución, pero para alcanzar el primer puesto en el mundo, tienes que construir tu solución.
Gif del autor | Cara de abrazo
20. Aprendizaje automático MLOps End-To-End
El proyecto MLOps End-To-End de Aprendizaje Automático es necesario para que te contraten las mejores empresas. Hoy en día, los reclutadores buscan ingenieros de ML que puedan crear sistemas integrales utilizando herramientas de MLOps, orquestación de datos y computación en la nube.
En este proyecto, construirás y desplegarás un clasificador de imágenes de localización utilizando TensorFlow, Streamlit, Docker, Kubernetes, cloudbuild, GitHub y Google Cloud. El objetivo principal es automatizar la construcción y el despliegue de modelos de aprendizaje automático en producción mediante CI/CD. Para orientarte, lee el tutorial Aprendizaje automático, Pipelines, Despliegue y MLOps.
Imagen de Senthil E
Proyectos de aprendizaje automático para la creación de carteras
Para construir tu cartera de aprendizaje automático, necesitas proyectos que destaquen. Demuéstrale al responsable de contratación o al reclutador que puedes escribir código en varios lenguajes, comprender varios marcos de aprendizaje automático, resolver problemas únicos utilizando el aprendizaje automático y comprender el ecosistema del aprendizaje automático de extremo a extremo.
21. Clasificador de texto BERT en Unidad de Procesamiento Tensorial
En el proyecto BERT Clasificador de Texto, utilizarás el modelo lingüístico grande y lo afinarás en la lengua arabizi utilizando TPU (Unidad de Procesamiento de Tensores). Aprenderás a procesar datos de texto utilizando TensorFlow, a modificar la arquitectura del modelo para obtener mejores resultados y a entrenarlo utilizando las TPU de Google. Reducirá tu tiempo de entrenamiento 10 veces en comparación con las GPU.
Imagen de Cara de abrazo
22. Clasificación de imágenes con Julia
En el proyecto Clasificación de imágenes mediante FastAI.jl, utilizarás Julia, que está diseñada para tareas de aprendizaje automático de alto rendimiento, para crear una sencilla clasificación de imágenes. Aprenderás un nuevo lenguaje y un marco de aprendizaje automático llamado FastAI.
También aprenderás a utilizar la API FastAI para procesar y visualizar los conjuntos de datos imagenette2-160, cargar el modelo preentrenado ResNet18 y entrenarlo utilizando la GPU. Este proyecto te abrirá un nuevo mundo para explorar y desarrollar soluciones de aprendizaje profundo utilizando Julia.
Imagen del autor
23. Generador de pies de foto
En el proyecto Generador de pies de foto, utilizarás Pytorch para construir modelos CNN y LSTM para crear generadores de pies de foto. Aprenderás a procesar datos de texto e imágenes, a construir un codificador CNN y un decodificador RNN, y a entrenarlo con hiperparámetros sintonizados.
Para construir el mejor generador de subtítulos, necesitas aprender sobre arquitectura codificador-decodificador, PNL, CNN, LSTM, y experiencia en la creación de funciones de entrenamiento y validación utilizando Pytorch.
Imagen de Subtitulado automático de imágenes mediante aprendizaje profundo
24. Generar música utilizando redes neuronales
En el proyecto Generar música, utilizarás Music21 y Keras para construir el modelo LSTM para generar música. Aprenderás sobre archivos MIDI, Notas y Acordes y entrenarás el modelo LSTM utilizando archivos MIDI.
También aprenderás a crear arquitectura de modelos, puntos de control y funciones de pérdida, y aprenderás a predecir notas utilizando entradas aleatorias. El objetivo principal es utilizar archivos MIDI para entrenar redes neuronales, extraer los resultados del modelo y convertirlos en un archivo de música MP3.
Imagen de Sigurður Skúli | Música generada por la red LSTM
25. Desplegar la aplicación de aprendizaje automático a la producción
El proyecto Desplegar la aplicación de aprendizaje automático en la producción es muy recomendable para los profesionales del aprendizaje automático que buscan mejores oportunidades en este campo.
En este proyecto, desplegarás aplicaciones de aprendizaje automático en la nube utilizando Plotly, Transformers, MLFlow, Streamlit, DVC, GIT, DagsHub y Amazon EC2. Es una forma perfecta de mostrar tus habilidades MLOps.
Image from Zoumana Keita
¿Cómo iniciar un proyecto de aprendizaje automático?
Imagen del autor
No hay pasos estándar en un proyecto típico de aprendizaje automático. Por tanto, puede ser sólo recogida de datos, preparación de datos y entrenamiento del modelo. En esta sección, aprenderemos los pasos necesarios para construir el proyecto de aprendizaje automático listo para la producción.
Definición del problema
Tienes que comprender el problema empresarial y tener una idea aproximada de cómo vas a utilizar el aprendizaje automático para resolverlo. Busca trabajos de investigación, proyectos de código abierto, tutoriales y aplicaciones similares utilizadas por otras empresas. Asegúrate de que tu solución es realista y de que los datos están fácilmente disponibles.
Recogida de datos
Recogerás datos de diversas fuentes, los limpiarás y etiquetarás, y crearás secuencias de comandos para la validación de datos. Asegúrate de que tus datos no son tendenciosos ni contienen información sensible.
Preparación de datos
Rellena los valores que faltan, limpia y procesa los datos para su análisis. Utiliza herramientas de visualización para comprender la distribución de los datos y cómo puedes utilizar las características para mejorar el rendimiento del modelo. El escalado de rasgos y el aumento de datos se utilizan para transformar los datos para un modelo de aprendizaje automático.
Modelo de formación
seleccionar redes neuronales o algoritmos de aprendizaje automático que se utilicen habitualmente para problemas concretos. Modelo de entrenamiento mediante validación cruzada y utilizando diversas técnicas de optimización de hiperparámetros para obtener resultados óptimos.
Evaluación del modelo
Evaluar el modelo en el conjunto de datos de prueba. Asegúrate de que utilizas la métrica de evaluación de modelos correcta para problemas concretos. La precisión no es una métrica válida para todo tipo de problemas. Comprueba la puntuación F1 o AUC para la clasificación o el RMSE para la regresión. Visualiza la importancia de las características del modelo para descartar las que no sean importantes. Evalúa las métricas de rendimiento, como el entrenamiento del modelo y el tiempo de inferencia.
Asegúrate de que el modelo ha superado la línea de base humana. Si no, vuelve a recopilar más datos de calidad y comienza de nuevo el proceso. Es un proceso iterativo en el que seguirás entrenándote con diversas técnicas de ingeniería de características, arquitectos de modos y marcos de aprendizaje automático para mejorar el rendimiento.
Producción
Tras conseguir resultados de vanguardia, es hora de desplegar tu modelo de aprendizaje automático en producción/nube utilizando herramientas MLOps. Supervisa el modelo con datos en tiempo real. La mayoría de los modelos fallan en producción, por lo que es una buena idea desplegarlos para un pequeño subconjunto de usuarios.
Recapacita
Si el modelo no consigue resultados, volverás a la mesa de dibujo e idearás una solución mejor. Aunque consigas grandes resultados, el modelo puede degradarse con el tiempo debido a la deriva de los datos y del concepto. Reentrenar nuevos datos también hace que tu modelo se adapte a los cambios en tiempo real.
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Aunque los proyectos individuales son esenciales para el desarrollo de las habilidades personales, las organizaciones también necesitan asegurarse de que sus equipos están bien equipados para manejar las complejidades del análisis de datos. DataCamp for Business ofrece soluciones a medida que ayudan a las empresas a capacitar a sus empleados en ciencia de datos, analítica y aprendizaje automático. Con acceso a una amplia biblioteca de cursos interactivos, temas de aprendizaje personalizados y proyectos del mundo real, los equipos pueden mejorar sus habilidades en la ingestión, limpieza, manipulación, visualización y análisis predictivo de datos, todas ellas áreas clave destacadas en este blog.
Tanto si eres una pequeña empresa emergente como una gran empresa, DataCamp para empresas te proporciona las herramientas para mejorar, reciclar y crear una cultura basada en los datos para seguir siendo competitivo en el mercado actual. Puedes solicitar una demostración hoy mismo para saber más.
Conclusión
Poner en marcha un proyecto de aprendizaje automático puede ayudarte a adquirir experiencia práctica, mejorar tu cartera y desarrollar habilidades críticas para resolver problemas. Los proyectos que hemos cubierto no sólo pueden salvar la distancia entre la teoría y la práctica, sino también abrir vías para tu aprendizaje e innovación continuos.
Al enfrentarte a diversos conjuntos de datos y retos complejos, puedes construir una base sólida en aprendizaje automático, posicionándote para el éxito tanto en el ámbito académico como en el profesional. Tanto si eres principiante como avanzado, cada proyecto que emprendas te acercará más al dominio del arte y la ciencia del aprendizaje automático. Comienza tu viaje hoy mismo con nuestro itinerario de conocimientos de Científico de Aprendizaje Automático con Python.
Preguntas frecuentes sobre el proyecto de aprendizaje automático
¿Cuáles son los 3 pasos clave en un proyecto de aprendizaje automático?
Preparación de datos, ingeniería de rasgos y selección/entrenamiento de modelos. Los pasos clave pueden variar de un proyecto a otro. En los proyectos de aprendizaje profundo, se trata del procesamiento de datos, la selección de modelos y la validación de modelos.
¿Cómo se inicia un proyecto de IA/ML?
- Comprender los problemas empresariales y cómo el aprendizaje automático puede ayudar a resolverlos.
- Asegúrate de que dispones de los datos de calidad necesarios para la formación.
- Limpieza y tratamiento de los datos.
- Comprende tus datos revisando un estudio de caso empresarial y realizando análisis de datos para entender la distribución.
- Definir el modelo y las métricas de rendimiento empresarial.
- Selección y entrenamiento del modelo.
- Validación y reentrenamiento del modelo.
- Implantar MLOps (Operaciones de Aprendizaje Automático)
- Despliega el modelo en producción.
¿Es difícil el aprendizaje automático?
Sí. Para que te contraten como ingeniero de aprendizaje automático, tienes que dominar varios lenguajes de programación, comprender los algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, y aprender matemáticas avanzadas para mejorar la arquitectura del modelo.
También aprenderás sobre el lado operativo de las cosas, como MLOps, computación en la nube, aprendizaje activo, seguimiento de experimentos, cuadros de mando, CI/CD y pruebas de los modelos con datos reales.
¿Es Python bueno para el aprendizaje automático?
Sí, es popular entre los profesionales e investigadores del aprendizaje automático.
- Es fácil de aprender y de leer.
- Las herramientas modernas de aprendizaje automático se basan en Python
- Tiene una gran comunidad de apoyo
- Múltiples integraciones con otros idiomas y herramientas.
- Puedes realizar casi todas las tareas, desde análisis de datos hasta desarrollo web.
¿Puedo aprender aprendizaje automático sin codificar?
Sí, pero estarás limitado a la hora de conseguir resultados de vanguardia. Codificar tu modelo de aprendizaje automático te da el control sobre los datos, los parámetros, la arquitectura del modelo, el rendimiento del sistema y la validación del modelo.
Las herramientas sin código están mejorando a la hora de proporcionar buenos resultados con datos medios, pero si quieres que te contraten, tienes que aprender lo básico y aprender a crear todo el ecosistema desde cero.
¿Es el aprendizaje automático una buena carrera?
Sí, el aprendizaje automático es una carrera increíble que te permite aprender y contribuir a la evolución de la inteligencia artificial. La demanda es alta entre los países desarrollados, y de media, en EE.UU., puedes obtener más de 111.139 $ al año. Lee nuestra guía sobre cómo convertirte en ingeniero de aprendizaje automático.
¿Hay otros proyectos que puedan ser relevantes para mí?
Tenemos muchos proyectos adecuados para todo tipo de intereses y niveles de habilidad. Echa un vistazo a nuestro:
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