El TRABAJO del FUTURO es Machine Learning ¿Qué es? ¿Cuánto pagan?
Vložit
- čas přidán 8. 07. 2024
- Estudiar y trabajar en Machine Learning puede ser hoy en día una de las mejores opciones que existen ya que se considera como uno de los trabajos del futuro. ¿Qué es específicamente esta profesión? Te lo cuento en este video.
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(Está muy épico, de verdad ☝)
Minutos:
00:00 Intro
01:50 Qué es Machine Learning
03:38 Relación con IA
05:44 Qué hay que estudiar?
06:35 Áreas de Machine Learning
08:15 Se da en la universidad?
09:45 Por donde empezar
12:28 Qué buscan las empresas
13:30 Puestos altos
14:11 Trabajar para el exterior
15:10 Demanda
16:00 Sueldos - Věda a technologie
Estoy de acuerdo con muchas cosas que dice el profesional, pero creo que entre más se avance con este tema es necesario entender la matemática detrás de los modelos,.para que no se vuelvan cajas negras, porque usualmente sucede y se van a topar con problemas como sobre ajuste por ejemplo.
Gracias por los videos que hacen! saludos!
Gran video
muy valiosa la entrevista ❤
Excelente! muy buena entrevista! le sumaria poder saber cuales pueden ser algunos ejemplos de un buen portfolio
Hola muy interesante propuesta...lejos carrera del futuro...FRANCO muy didáctico para introducirnos en el tema gracias
Hola Ivana! Me alegro que te sirva. En las próximas semanas se vienen más videos de esta profesión junto con franco, así que estate atente! Saludos y gracias por tu comentario.
@@trabajostech Genial..
Pregunta, esto cuanta con la carrera de administracion de empresas?
Los quiero ver primero sufriendo con ecuaciones diferenciale, espacios vectoriales y analisis estadisticos con pruebas de hipotesis, anova, etc.
Exacto, por qué menosprecian las matemáticas, la gente se traumo con el trinomio cuadrado perfecto, como si los conceptos de álgebra, teoría de grupos, permutaciones probabilidad y estadística fueran fáciles para todos.
@@yunsan7096 porque estan aca solo porque les dijeron que ganarian en dolares.
Donde puedo ver su curso
@TrabajosTech que dice en 13:55? como se les llama a los mejores modelos de cada categoria? me intereso ese tema, muy bueno el video
cuando se refiere a "modelo" se refiere a un "programa" desarrollado por una empresa grande. Por ejemplo ChatGPT, Dall E2 para imagenes con IA, entre muchos otros
¿Qué es disponibilizar?
Estoy cursando en Coder house cursos separados, hice html y css, ahora estoy terminando Javascript, pero la verdad me llama mucho más la atención todo lo que es Inteligencia Artificial que es lo que veo el futuro, que diseño de paginas webs o cosas del estilo. Iba a hacer REACT, porque enteoria con todo eso ya nombrado y React era lo mas factible para conseguir trabajo, pero luego de ver esto y otros videos, me estaba planteando pasar a estudiar Python en vez de React y empezar a buscar trabajo o ir agregando otras cosas para luego la busqueda laboral. Que recomendarías en mi situación hermano? o cualquiera de los comentarios agradezco una opinión! :)
Buenas! Te dejo mí opinión por si te sirve, ambas son excelentes tecnologías para trabajar, ambas con futuro, yo estoy actualmente desarrollando mí tesis en una tecnicatura en IA y ciencia de datos, actualmente desempeñado en tareas de análisis de datos. Y puedo recomendartelo si estás dispuesto a estudiar y conocer nuevas cosas todo el tiempo, porque el campo está en desarrollo, tienes nuevos papers cada día, nuevas técnicas etc. Por su parte react se encuentra más estable y miles de empresas necesitan desarrolladores React para las transformaciones digitales de sus negocios. En resumen con ninguna de las dos te va a faltar trabajo ni dinero 😅
Hola, lamentablemente Machine Learn no es solamente aprender Python y ya, requiere muchisimos conocimientos, así como sistemas, matematicas (especialmente algebra, calculo, estadistica y probabilidad), tecnologias aparte como tensor flow, pytorch, sckitlearn, pandas etc
@@yakoechegoyen eso decían de la programación hace 10 años ,que si álgebra, cálculo ,matemáticas computacionales...y ahora no hace falta, creo que lo mismo pasará con ML,DL e AI. Creo que es un campo que aún está muy verde y tiene un prometedor futuro
@@Lina_Dev claro si solo haces una calculadora no te hace falta, eso cualquiera lo hace. Si quieres hacer algo innovador claro que necesitas saber de lo que dijo el señor
@@Lina_Dev la diferencia creo que está en que tener conocimientos sobre esas áreas puede marcar una gran diferencia entre qué modelo elegir o determinar cómo ajustar los datos para entrenarlo. Y esto, obviamente, afectaría al rendimiento del programa
10:10 framework y qué más?
11:30 cómo se llama la herramienta?
Framework en el trabajo entendí
Lo de la herramienta es algo como "teach a bot", pero no sé
teachable machine
Na!!!!!! algebra, justo eso. Jajajaja
y como se llamaba la herramienta?
Muy bueno, pero no están las redes de franc
Gracias seba! En la descripción está su LinkedIn.
No se que hacer. Tengo un PhD en medicina, cursando en la universidad analista en sistema. No se si empezar una licenciatura de IA O hacer directamente el master de machine learning. Que me recomiendan?
Que miedo desperdiciar tanto tiempo como hiciste con tu vida.
El eterno estudiante
Primero ve si rifas en matemáticas, programación y lógica. Igual aportas mucho de lado médico pero si no te gira va a ser difícil trabajar en equipo.
llevo unos tres meses estudiando desarrollo web, he aprendido mucha terminologia, pero definitivamente lo del machine learning se me hace abstracto, si mucho entiendo cuando se refieren a python, pero en serio siento que ya es otro nivel, alguno con un resumen pequeño?
No soy un experto en el tema, pero en machine learning lo que se busca es entrenar un modelo compuesto por redes neuronales para que detecte patrones en un conjunto de datos y que luego eso se pueda extrapolar a datos que no conoce. Una red neuronal está compuesta por (valga la redundancia) neuronas; en machine learning se hace uso de una representación informática de una neurona con sus mismas funciones: recibir un input o una entrada, procesar la información, y arrojar una salida. Cuando nos referimos a ML o deep learning son neuronas que se manejan con valores numéricos: reciben números, los transforman mediante alguna función, devuelven otro número. El conjunto de varias de estas neuronas va hacer que los resultados obtenidos sean variados.
Ahora, como todo, no es soplar y hacer botella. Uno tiene que comprender cómo funcionan estas neuronas para saber qué datos se les puede pasar como input y en qué formato. Tener un amplio conocimiento sobre este tema va a hacer que se pueda elegir correctamente qué modelo/s usar en tal o cual situación. Como son todas operaciones matemáticas, alguien que quiere aprender ML o ciencia de datos tiene que formarse bastante en este campo, o al menos lo básico.
No sé si con esto logro responder tu consulta, pero hice lo que pude jaja
Soy Data Scientist y te puedo decir un plot twist: Machine Learning es básicamente estadística (Regresión, clustering, clasificación, series de tiempo) combinado con programación
@@lucasgauto4402 no mms en Machine learning no solo se hace eso. Eso solo es una pequeñísima parte, y no se ocupan necesariamente redes neuronales, como intentas dar a entender. Quizá eres de esos pseudo profesionales porque un profesional real no diría esas cosas.
buen video pero es "engineer"
Ingeniero