Cómo pasó de Apple Genius al fracaso de una startup, de conductor de Uber a ingeniero de aprendizaje automático
Comencé a aprender Machine Learning paso a paso (ML) y la Inteligencia artificial (AI). Recuerdo que estaba trabajando en la Apple Store y quería un cambio. De esta forma comenzaría a desarrollar la tecnología a la que estaba prestando servicio.
Cada semana parece Google o Facebook está lanzando un nuevo tipo de inteligencia artificial para hacer que las cosas sean más rápidas o mejorar nuestra experiencia.
Y no me refiero a la cantidad de compañías automovilísticas que manejan autos. Aunque esto es algo bueno la realidad es que no soy un fanático de la conducción y las carreteras son peligrosas. Incluso con todo esto sucediendo, todavía hay una definición acordada de qué es exactamente la inteligencia artificial.
Algunos argumentan que el aprendizaje profundo puede considerarse Inteligencia artificial. Otros dicen que no es Inteligencia Artificial a menos que pase la prueba de Turing.
Esta falta de definición realmente atrofió mi progreso al principio. Fue difícil aprender algo que tenía tantas definiciones diferentes.
Suficiente con las definiciones.
Aprender Machine Learning paso a paso ¿Cómo comencé?
Mis amigos y yo estábamos construyendo un inicio web pero Falló. Recuerdo que nos dimos por vencidos por falta de sentido. Pero en el camino, comencé a escuchar más y más sobre Machine Learning e Inteligencia artificial.
“¿La computadora aprende las cosas para ti?” No podía creerlo.
Me encontré con el Nanodegree de Aprendizaje Profundo de Udacity. Un divertido personaje llamado Siraj Raval estaba en uno de los videos promocionales. Su energía era contagiosa. A pesar de no cumplir con los requisitos básicos (nunca antes había escrito una línea de Python), me inscribí.
Tres semanas antes de la fecha de inicio del curso, envié un correo electrónico al servicio de asistencia de Udacity preguntando cuál era la política de reembolso. Tenía miedo de no poder completar el curso.
No obtuve un reembolso. Completé el curso dentro de la línea de tiempo designada. Fue dificil. Muy duro a veces. Mis dos primeros proyectos fueron entregados cuatro días tarde. Pero la emoción de estar involucrado en una de las tecnologías más importantes del mundo me impulsó hacia adelante.
Terminando el Nanodegree de Aprendizaje Profundo, había garantizado mi aceptación en el Nanodegree AI. El Auto-Driving Nanodegree o el Robotics Nanodegree de Udacity. Todas las grandes opciones.
Estaba un poco perdido. “¿Adónde voy ahora?”
Necesitaba un plan de estudios. Construí una pequeña base con Deep Learning Nanodegree. Ahora era el momento de averiguar hacia dónde me dirigiría.
Aprender Machine Learning paso a paso y mi autodidacta Maestría en Inteligencia Artificial
No tenía pensado volver a la universidad en cualquier momento. De todos modos, no tenía $ 100,000 para una maestría adecuada.
Así que hice lo que hice al principio. Le pedí ayuda a mi mentor, Google.
Había saltado a un aprendizaje profundo sin ningún conocimiento previo del campo. En lugar de subir a la punta del iceberg de la Inteligencia artificial, un helicóptero me dejó en la parte superior.
Después de investigar un montón de cursos, puse una lista de los que más me interesaban en Trello.
Sabía que los cursos en línea tenían una alta tasa de abandono escolar. No me iba a permitir ser parte de este número. Tenía una misión.
Para hacerme responsable, comencé a compartir mi viaje de aprender Machine Learning paso a paso en línea. Pensé que podría practicar comunicando lo que aprendí y encontrar a otras personas que estaban interesadas en las mismas cosas que yo.
Mis amigos aún piensan que soy un extraterrestre cuando voy a una de mis aventuras de inteligencia artificial. Hice público el tablero de Trello y escribí una publicación en el blog sobre mis esfuerzos.
El currículo ha cambiado un poco desde que lo escribí por primera vez, pero sigue siendo relevante. Me gustaría visitar la pizarra de Trello varias veces por semana para realizar un seguimiento de mi progreso.
Actualización de 2019: He reunido algunos de mis recursos de Inteligencia Artificial, aprendizaje automático y ciencia de datos favoritos en una buena mesa ( de la junta de Trello).
Puede verlos aquí .
Conseguir un trabajo
Compré un boleto de avión a los EE. UU sin vuelo de regreso. Había estado estudiando durante un año y pensé que ya era hora de que empezara a poner mis habilidades en práctica.
Mi plan era irme a los Estados Unidos, pero en esos días Ashlee me envió un mensaje a LinkedIn:
” Hey, he visto tus publicaciones y son realmente geniales, creo que deberías conocer a Mike “.
Conocí a Mike: Le conté mi historia de aprender Machine Learning en línea, cómo me encantó healthtech y mis planes para ir a los EE. UU.
“Puede que sea mejor que se quede aquí un año o así y vea lo que pueda encontrar, creo que le encantaría conocer a Cameron”.
También conocí a Cameron: Tuvimos una charla similar de lo que Mike y yo hablamos. Salud, tecnología, aprendizaje en línea, EE. UU.
“Estamos trabajando en algunos problemas de salud, ¿por qué no vienes el jueves?”
Llegó el jueves y estaba nervioso. Recuerdo una vez alguien me dijo que estar nervioso es lo mismo que estar emocionado. Pasé a estar entusiasmado.
Pasé el día reuniéndome con el equipo de y los problemas en los que estaban trabajando.
Dos jueves después, Nick (el director general), Athon (ingeniero jefe de Machine Learning) y yo fuimos a tomar un café.
“¿Te gustaría unirte al equipo?” Preguntó Nick.
“Claro”. Le dije.
Compartiendo tu trabajo
Aprendiendo en línea, sabía que era poco convencional. Todos los roles que solicité tenían requisitos de maestría o al menos algún tipo de título técnico y yo no tenía ninguno de estos. Pero tenía las habilidades que había reunido de una gran cantidad de cursos en línea.
En el camino, estaba compartiendo mi trabajo en línea. Mi GitHub contenía todos los proyectos que había hecho, mi LinkedIn estaba apilado y había practicado comunicando lo que había aprendido a través de YouTube y artículos en Medium.
El trabajo que había hecho fue sin dudas mi currículum. Independientemente de si estás aprendiendo en línea a través de una maestría. Por lo tanto tener un portafolio de lo que has trabajado es una excelente manera
Las habilidades de Machine Learning e Inteligencia artificial están en demanda. Pero eso no significa que no tengas que mostrarlas. Incluso el mejor producto no se vende sin espacio en los estantes.
Ya sea GitHub, Kaggle, LinkedIn o un blog, tiene un lugar donde la gente pueda encontrarte. Además, tener tu propio rincón de Internet es muy divertido.
Aprender Machine Learning paso a paso ¿Cómo empiezas?
¿A dónde vas para aprender Machine Learning paso a paso y sus habilidades? ¿Qué cursos son los mejores?
No hay una mejor respuesta. El camino de cada uno será diferente. Algunas personas aprenden mejor con libros, otras aprenden mejor a través de videos.
Lo que es más importante que cómo empiezas, es por qué empiezas. Es decir, comienza preguntándote por qué:
- ¿Por qué quieres aprender estas habilidades?
- ¿Para ganar dinero?
- ¿Quieres construir cosas?
- ¿Quizás quieres hacer una diferencia?
Nuevamente, no hay razón. Todos son válidos a su manera.
Comience por qué, porque tener un por qué es más importante que cómo. Por lo tanto tener un por qué significa que cuando se pone difícil y se volverá difícil tienes algo a lo que recurrir y es algo para recordarte por qué empezaste.
¿Tienes un por qué? Bueno. Entonces es tiempo para algunas habilidades difíciles, puedo recomendar lo que he probado.
He completado cursos de (en el siguiente orden):
- Treehouse – Introducción a Python.
- DataCamp —Introducción a Python & Python para Data Science Track.
- Udacity – Deep Learning y AI Nanodegree.
Gracias por leer y espero escuchar sus preguntas 🙂
Estén atentos y Feliz Machine Learning!.
Si quiere aprender más sobre el mundo del Machine Learning puede seguirme en Instagram o encuéntreme en linkedin . Me encantaría saber de ti.