Ahora, hasta este punto del curso, hemos hablado sobre las carreras de Python
y hemos hablado de ser un desarrollador de back-end, usar Python, sobre pruebas y automatización, sobre ser un desarrollador general
de Python y hacer scripts, ser un software. ingeniero y simplemente escribiendo software usando Python.
Pero realmente no hemos tocado el tema del aprendizaje automático o el analista de investigación.
Científico de datos.
Analista de datos.
Y ves que todos estos campos se superponen, entonces, ¿qué es el aprendizaje automático?
Cuando hablamos de aprendizaje automático, debes tener en cuenta este diagrama, ves
que todo comienza con A. I. o inteligencia artificial, que simplemente significa una inteligencia humana exhibida por máquinas.
Un A. I. es, bueno, una máquina que actúa como un humano.
Y actualmente en nuestra industria, tenemos algo llamado ehi estrecho, es decir, las máquinas pueden ser tan buenas o
incluso mejores que los humanos en una tarea específica, por ejemplo, detectar enfermedades cardíacas a partir de imágenes o en
el juego de go o incluso en los videojuegos.
Pero estrecho A. I. que tenemos actualmente simplemente significa que esas máquinas solo pueden hacer una cosa realmente bien.
No pueden ser como los humanos y tener múltiples habilidades.
Eso se llama general A. I. y es algo de lo que estamos muy, muy lejos.
Ahora, el aprendizaje automático es un subconjunto de A. I. y el aprendizaje automático es un enfoque para
intentar lograr inteligencia artificial a través de sistemas que pueden encontrar patrones en un conjunto de datos.
Y, de hecho, la Universidad de Stanford describe el aprendizaje automático como la ciencia de hacer que
las computadoras actúen sin estar programadas explícitamente.
Es decir, conseguir que las máquinas hagan cosas sin que nosotros le digamos específicamente: haga esto, luego haga aquello y luego haga
esto.
Y no se preocupe, lo exploraremos más a lo largo de la sección.
Ahora, es posible que también haya oído hablar del aprendizaje profundo y el aprendizaje profundo o las redes neuronales profundas es solo
una de las técnicas para implementar el aprendizaje automático.
Por ahora, puede pensar en ello como un tipo de algoritmo.
Pero luego tenemos esta cosa de la ciencia de datos y, a menudo, el papel de un experto en ciencia de datos y un experto
en aprendizaje automático se superponen bastante.
Y la mayoría de las descripciones de puestos ni siquiera tienen una distinción clara entre lo que es un experto en aprendizaje automático y
un experto en ciencia de datos en el campo de los datos.
La ciencia simplemente significa analizar datos, mirarlos y luego hacer algo con ellos, generalmente algún tipo
de objetivo comercial.
Entonces, cuando hablamos de aprendizaje automático, hay mucha superposición con la ciencia de datos.
Entonces, a lo largo de los próximos videos, hablaremos de estos dos temas porque
ambos se relacionan y se superponen.
Y no puede hacer una sin la otra porque necesita poder comprender los datos y trabajar con datos para
hacer cualquiera de estas cosas.
Y es por eso que cuando hablamos de carreras, a menudo cosas como el aprendizaje automático, el científico de
datos, el analista de datos o el analista de investigación son similares porque todos trabajan con datos.
Y a partir de esos datos, quieren derivar algún tipo de acción para el negocio, para la empresa o para
la persona.
Está bien.
Es suficiente por ahora.
Pasemos al siguiente video.