Buenas!! Como andan tanto tiempo? Por acá todo en orden y con muchas ganas de empezar esta nueva temporada del podcast. La verdad es que este tiempo que estuve sin publicar episodios me sirvió para poder hacer otras cosas pero se me terminó haciendo un poco largo y ya tenia muchas ganas de volver a grabar.
Me quise tomar un descanso para la época festiva de navidad y unos días de Enero y se me terminaron pasando 3 meses! Una cosa de loco!
Espero que ustedes también tengan ganas! Sé que hay varias personas que sí porque me escribieron para consultarme, pero bueno siempre queda la duda si seguirá habiendo alguien del otro lado.
Asi que si estaban esperando esta nueva temporada no se olviden de suscribirse al podcast en Spotify, ivoox, Google podcast o la aplicación de podcast que prefieran para no perderse ninguno de los próximos episodios. Y recuerden que a mí me pueden encontrar en twitter como @pochocosta si quieren estar en contacto conmigo.
Hoy para empezar y romper el hielo de esta nueva temporada quiero aprovechar para tomar un tema que siempre anda dando vueltas, y que me imagino que a casi todos los que nos interesa la inteligencia artificial y queremos aprender y tal vez dedicarnos a esto nos pasa.
Y el interrogante es ¿por donde empiezo?
Así que de esto es de lo que vamos a hablar. Muchas gracias Joaquin que me escribiste y me inspiraste para hacer este episodio.
Yo como siempre, les voy a hablar desde mi experiencia y mi opinión personal. Seguramente haya otras opiniones, otras formas, otros caminos… Como se suele decir en la industria del software, no hay balas de plata…
Pero bueno, como me pasó a mi en su momento, me empezó a despertar interés por el machine learning, queria empezar a aprender y tambien me pregunté por donde empezar. Y es verdad que cuando estas en cero se hace difícil prender el motor y arrancar porque parece como que hay que subir una montaña super empinada y es inalcanzable.
La verdad es que el campo de la inteligencia artificial es muy amplio y es normal que nos paralicemos un poco.
Pero bueno no tenemos que comernos el elefante de un solo bocado, asi que vayamos por partes.
Acá como primer tip diría que si estamos en cero tratemos de llegar a 0,01 y eso sería entender conceptos que son fundamentales. Muchos de esos conceptos ya los hablamos en el podcast y los episodios que les recomendaría para son los siguientes:
- Episodio 5, Machine learning ¿que es?
- Episodio 9, Arbol de decisión
- Ajuste del modelo – Equilibrio entre sesgo y sobreajuste
- Haciendo la matriz de confusión un poco menos confusa
- Tipos de machine learning
- Como funcionan las redes neuronales
- Redes neuronales convolucionales explicadas
- Transfer learning, que es y para que sirve
- Guia para empezar con machine learning (librerías y herramientas)
Una vez que conozcamos y entendamos todos esos conceptos vamos a estar mejor parados a la hora de tomar las próximas decisiones.
Para mi hay algunas preguntas que tenes que hacerte que son fundamentales : que, porque, para que…
Pensemos…
¿cual es tu objetivo aprendiendo inteligencia artificial? O sea ¿para que queres aprender? ¿que queres lograr?
Y por ultimo pero no menos importante: ¿que esfuerzo pensas hacer? ¿Cuantos recursos pensas asignarle? ¿Te gusta estudiar por tu cuenta? ¿O necesitas que sea presencial con un profesor que te explique y puedas hacerle preguntas?
Estas cuestiones son fundamentales porque según lo que respondas se van a abrir varios caminos y posibilidades.
No va a ser lo mismo para quien quiera dedicarse a la investigación y quiera desarrollar el próximo estado del arte en procesamiento de lenguaje natural que para alguien que quiera aprender por hobby o quien quiera aprender porque tiene un problema que podría ser solucionado con machine learning.
Entonces es importante dedicar un tiempo a pensar nuestro objetivo real, porque este objetivo nos va a dar un punto para saber a dónde ir y no estar a la deriva.
Si queres ser investigador casi seguro tengas que hacer un doctorado, o al menos acá en Argentina tengo entendido que para entrar al CONICET, que es el concejo nacional de investigaciones científicas y técnicas, tenes que hacer un doctorado.
Probablemente sea lo mismo si quisieras trabajar en empresas tipo Deep Mind o OpenAI…
Así que bien, este objetivo también nos puede ayudar a acotar el alcance dentro de la materia, porque si nuestro objetivo está relacionado por ejemplo con poder hacer predicciones de ventas, un motor de recomendaciones, un chatbot o con reconocer personas en imágenes, son problemas específicos y podemos hacer foco en la parte que nos interesa.
Lo otro que les decía que pensemos es cuánto esfuerzo y recursos pensamos asignar, y si nos vemos estudiando solos o no. Fijense que son todas preguntas que lo que intentan hacer es acotar el rango de posibilidades y darnos una idea de por dónde ir.
Asi que bien, ahora que ya tenemos todas esas respuestas, seguramente ya sea mucho mas simple elegir por donde empezar.
Dentro de los caminos que tenemos vamos a mencionar desde los mas tradicionales y formales a los mas informales.
Empezamos como con: hacer una carrera de grado. Esto va a depender de en que país estes…(Acá en Argentina creo que no hay carreras de grado aun pero se que el año pasado de presentó un proyecto de la universidad de Buenos Aires para introducir la primer carrera de grado en este tema) sino por ahora el camino es, si ya tenes una carrera hacer un posgrado y de estos si hay varios y en distintas universidades. Distintos precios también…
Estas maestrías para tener una idea, duran entre 12, 18 y 24 meses.
Después también hay tecnicaturas que la diferencia que tienen es que no requieren que tengas una carrera de grado previamente. Este tipo de enseñanza puede ser presencial, semi presencial y creo que también online.
Así que bueno esta sería otra alternativa.
Dentro de las alternativas presenciales también hay institutos que dan cursos de capacitación por lo general son intensivos y la duración es de menos de 6 meses.
Y despues ya nos podemos ir para el lado de los no presenciales, si es que te sentís cómodo estudiando a distancia por tu cuenta. Y acá la oferta es mucho mas amplia porque no tenemos que quedarnos con la oferta que tengamos cerca en nuestra ciudad.
En este caso yo creo que una cuestión importante es si sabemos o no Ingles, dato importante para ver por donde ir. Aunque lo realmente importante es que tengamos una conexión a internet, eso es lo que hoy en día nos conecta con el mundo. Y entiendo que si estas escuchando esto es porque tenes internet así que lo damos por hecho.
Y bueno las posibilidades que tenemos son muchísimas.
Desde cursos online en plataformas como Coursera con certificados tipo nano degree. Está también Udemy hay muchas plataformas de cursos online. También está fast.ai que tiene curso yo no lo hice pero tengo muy buenas referencias. De hecho los fundadores son personas que admiro mucho, y considero muy cracks así que el curso debe ser excelente.
Otros cursos que están buenos son los de Kaggle, los estuve mirando y tienen buena pinta. Lo mejor de Kaggle además de ser una plataforma de competiciones es una gran comunidad y pueden ver publicaciones y comentarios de los que aprender muchísimo porque hay personas que participan que saben una barbaridad!
Lo que está bueno es aprender haciendo! No quedarse solamente con la teoría. Pasar a la practica lo antes posible. Ahí es donde te topas con la realidad y donde el conocimiento se va a hacer mas sólido.
Pero bueno, siguiendo con los recursos en internet, en YouTube también hay canales y cursos, lo que quieran.
Después también está Médium y otros blogs con artículos y tutoríales.
Y ya si no te gusta leer por internet tenemos los libros, que no muerden…pero bueno, tal vez acá en Argentina sea mas difíciles de conseguir. Así que les diría que vean lo que pueden conseguir en su librería amiga, o sino comprar en el exterior y esperar a que llegue.
Pero bueno para no extenderme mas: recomendación.
Si te gusta el agua y queres aprender a nadar no leas un libro sobre aprender a nadar. Mejor primero tenes contacto con el agua, meter un dedo para perderle el miedo , despues meter el pie, los dos pies, hasta la cintura, hasta el pecho, para despues meter la cabeza abajo del agua, y despues de esto se puede aprender a nadar.
Yo en nuestro caso haría lo mismo.
No te queres meter muy profundo, no hay drama! No hace falta que te metas al código hay herramientas disponibles que te hacen la vida mas fácil. Hay APIs y plataformas que te resuelven el tema y procesan en la nube. Ni siquiera necesitas potencia de procesamiento. Tambien tenes el AutoML.
Y si vos queres bucear genial tambien, te vas a poder armar los modelos a medida, entrenarlos, testearlos, y ponerlos productivos.
Lo importante es hacer! No paralizarse y no hacer nada. Mejor avanzar lento que no avanzar.
En cuanto a los conocimientos de matemáticas, álgebra y estadísticas que son otro los paralizadores. En mi opinión hay que ir repasándo o aprendiendo a medida que sea necesario. Cuando nos encontremos con algo que no entendemos o no sabemos lo buscamos, lo estudiamos y seguimos nuestro camino. A otra cosa mariposa.
Si tuviéramos que estudiarnos todo eso antes de empezar, el 90% abandonaría la idea antes de empezar.
Pero bien, recuerden que esto es solo mi opinión.
Así bueno, hasta acá llegamos. Espero que les haya gustado, que a alguien le sirva de ayuda para empezar y ponerse en movimiento.
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