Duda aprendizaje nueva tecnología: AWS o Deep Learning

Conozco un proyecto, en fase conceptual aún, relacionado con IA y cáncer, en el que están involucradas una Consejería de Salud de CCAA y una empresa gigante internacional, entre otros. Y desde el principio, de lo que se está hablando es de un sistema "asesor" para oncólogos. Siempre, SIEMPRE, el sistema final, llegado el caso que se llevara a producción, sería supervisado por oncólogos, que serían los que determinarían el diagnóstico-tratamiento.

El escenario que planteas de una máquina dando un diagnóstico erróneo, los doctores siguiendo a pie juntillas eso, y la peña denunciando al hospital etc, eso es de series de TV de ficción. No es un escenario real.
Lee el articulo que he puesto (entero, ya sé que es largo, sobre todo para los estándares de las generaciones más jovenes, pero merece la pena invertir esos diez minutos o así. También menciona las consideraciones éticas y legales -de protección de datos- que en el hilo ni te has planteado, pero que en este negocio van a ser esenciales, por mucho que los informáticos quieran ignorarlas); eso es exactamente lo que esta haciendo (en lugar de intentar llegar a sus propias conclusiones, utilizar las recomendaciones de los medicos). Por eso esta dando problemas. La prueba la tienes en que identificaron y detuvieron al que no era en el caso de hace poco. En USA pasó lo mismo con lo de Boston, y desde entonces, las cosas... siguen sin funcionar, en realidad.

Conozco una empresa, española, que desarrolla sus propias redes neuronales (no se basa en APIs de terceros, tipo Google, Microsoft, etc) y tiene cosas muy potentes para seguridad anti-terrorista, análisis de imágenes, etc.

El tema de la analítica de imágenes me parece que está siendo una cabeza tractora de todo el IA, pero no para tagear perros y gatos, sino para cosas mucho más potentes y aplicables a diferentes sectores.
Y yo te adelanto que con tantísimos falsos positivos y negativos, esto no funciona. Ni son capaces de utilizarlo con exito para el reconocimiento de huellas dactilares, menos aun para otras cosas. Hace poco salió un estudio acerca del ultimísimo sistema de reconocimento facial del FBI, y resultó que al menos uno de cada siete resultados era falso. Esto no peta. Quien te diga lo contrario, te está mintiendo.

Por otro lado, ¿conocéis a alguien currando en AWS? ¿Experiencias?
Es como la heroína: fácil y barato mientras hagas poco; y hacen muy fácil engancharse (lee lo que he escrito acerca de lo dificil que es migrar de proveedor nube una vez que empiezas a utilizar herramientas que solo proveen ellos); y carísimo a partir de ahí (al igual que los camellos, una vez que saben que te tienen agarrado por los narices, te exprimen todo lo que pueden. ¿No me crees? Mira los resultados de los últimos trimestres de Amazon / AWS y lo verás en vivo y en directo - AWS ganando muchísima pasta, mientras las startups que lo usan, la pierden).
 
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Son 2 cosas muy diferentes.

Si eres programador, devops, informatica en general... AWS

Si eres mas matematico, Deep Learning

Lo primero es mas generalista y tendrás trabajo en Madrid.

Lo segundo es especialista y tendrás que competir con los mejores del mundo para un trabajo en Boston Dynamics, en Renaissance Tecnologies o Deepmind.

Sobre el Deeplearning, supongo que al llevar tanta no linealidad será bueno para el análisis de señales con un ratio alto señal/ruido, pero fallarán más que una escopeta de feria en presencia de ruidos raros o no aditivos.

Yo tengo la suerte de trabajar en temas ahora muy punteros en la industria con clusters montados sobre AWS, pero mi opinión personal es que los servicios de Amazon están sobrevalorados, nuestro cluster se está cayendo cada dos por tres, y depurarlo es harto difícil. Redshift no es más que un Postgres 8.0.2, la interfaz de control da un poco de penita, en fin. Pero ahí vamos, el conocimiento me está cayendo tranquilamente y encima me pagan por ello.

Edito: Se me olvidaba comentar, que en mi empresa estamos desarrollando un producto de análisis para vender en cierto mercado especialista y, como el mando va por antigüedad, la propuesta que hice para la parte predictiva de usar una regresión logística, nada de deep learning, una maldita regresión logística, pues acabó en la papelera. Así que este servidor qué hace? Pues como le están pagando una pasta gansa por servicios que no le piden, pues dice una cosa, sus jefes la ignoran, servidor se calla y empieza a rascarse los bemoles y a vivir de querida progenitora.

Eso es más importante que el deep learning y AWS.
 
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Con AWS tendrás trabajo en charcuteras en Madrid/Barcelona y en menor medida en Málaga/Valencia/Sevilla

Con ML tendrás que emigrar, aquí de eso hay 4 puestos y están totalmente pillados

Pero ojo que AWS es el Javascript de 2010-2020, en unos años será tan común como hacer páginas web

A lo que le veo más seguridad es a saber administrar toda la pila de protocolos, al menos de la física para arriba. La perspectiva que tiene alguien que la conoce es imposible de enseñar en cursos y cada vez menos gente la tiene por la hiperespecialización o los idiotas de la generación de facebook

Habrá una regresión de la moda de meter todo el clouds públicos, a volver a tenerlo virtualizado pero dentro de la empresa y cuando eso ocurra se encontrarán con que todos los que sabían cómo se hacía estarán jubilados o no sabrán ni enchufar el ratón


Serpiente_Plyskeen estoy seguro que trabaja en ML y no quiere competencia :p anda que no le queda a esa burbuja, se puede saber con toda seguridad porque no hay nada más en el horizonte sobre lo que un enchufado o una comepollas puedan hablar sin tener ni fruta idea
 
Estimados foreros,

Albergo la idea, desde hace un tiempecillo, de aprender (o al menos intentarlo) una tecnología que sea vigente actualmente, y que tenga un considerable % de empleabilidad, en el caso de tener un digno conocimiento de ella (sin ser un gurú, vamos).
La idea es, básicamente, tener un plan B, en el caso que decida reorientar mi carrera "un poquillo".

Yo trabajo en el sector de las cárnicas IT. No siempre, pero gran parte de mi actividad es/ha sido ese. Estoy en lo que se denomina "puestos de staff", gerencias, etc. Tuve roles más "tecnicos" hace años, y fuí orientando mi carrera hacia la "gestión", el sueño de casi todos :roto2:

El caso es que empiezo a estar un poco hasta los webos del sector (ya os imagináis por qué). Yo soy de naturaleza científica, y el mundo cárnico no me es especialmente atractivo, desde un punto de vista intelectual, y luego aparte está el tema cainita y chungo que veo y palpo muchas veces.

Así que me empiezo a plantear (es sólo una idea, de momento), realizar el camino inverso, salir de la gestión y volver a un mundo más "técnico-científico".

Como conozco bien el mundo de las cárnicas, no me querría formar en tecnologías arrasadas por ellas, como JEE, PHP, Javascript...
Estaba pensando, básicamente (y por eso, me gustaría que nos ciñéramos a ellas, sin irnos mucho por las ramas) en dos posibilidades, diferentes bastante entre sí:

  • Amazon Web Services (AWS)
  • IA-Deep Learning-Machine learning-etc


A favor de AWS es que, al parecer, Amazon está barriendo a toda la competencia, y sus tecnologías cloud están demandadísimas, a nivel global. Hay mucho curro de ello. No sé si nivel gurú, nivel medio, nivel "junior y a correr"...:roto2:
Por contra, hay una pirámide de certificaciones de Amazon, y he leído que en los exámenes van a pillarte, las preguntas son muy macho cabríoas. Vamos, que es un negocio, y quieren que te dejes la pasta en ellas. Luego, aparte, las renovaciones de certificaciones, etc.
No me mola entrar en esa dinámica, la verdad. Me toca un poco los eggs, pero bueno...

El tema de IA-Deep Learning: he leído algunos hilos aquí, siempre muy interesantes. Conozco opiniones (Serpiente_Plyskeen??) que llaman a esto "vaporware" :D
Yo, la verdad, no pienso así. Soy consciente, porque lo he visto, que hay un poco de bacalá, como con el IoT, humo o humillo... pero es que depende del tipo de empresa. He visto cosas, y alguna demo, muy muy potentes de redes neuronales e IA, cosas muy chulas y con muchísima aplicabilidad en diferentes mercados y sectores. Y esto creo que es sólo el principio de la ola: el tema de IA va a ir in crescendo, en mi opinión, cada vez más. En todo tipo de sectores.
Por otro lado, por mi naturaleza científica, me tira más esto que el AWS. Todo el mundo de Python, redes neuronales, el aspecto investigador de ello, el no tener que pagar certificaciones... es un mundo más atractivo para mí. Yo he trabajado, hace ya "unos cuantos años", con C y C++. No me importa en absoluto remangarme con Python, por ejemplo.

El problema que le puedo ver a IA, es el que sea mucho "vaporware", o que no haya tanto trabajo como en AWS, que creo que es así. Detecto trabajo en España de IA(en el extranjero bastante más), pero aquí me da la sensación que buscan gurús, o gente que sepa un webo de muchas cosas, y luego los salarios...pues eso, a lucharlos.

Luego está el tema de las curvas de aprendizaje. No sé cuál es la de AWS, la de IA puedo intuir un poco más cómo va. Yo tendría que compaginar el curro, con mis hijos y luego sacar tiempo para estudiar algo. O sea, que ni de coña me puedo dedicar 2 o 3 horas al día. Eso sólo los fines de semana, en todo caso.

Con todos estos datos, me gustaría opiniones en torno a estas dos variantes, en caso de buscar un plan B existencial.

Ale, muchachos, gracias por vuestros comentarios :cool:

Buscando de chiripa, fruto de la frustración que sentía cuando estudiaba he llegado a este hilo para desahogarme haha.

Te cuento mi caso por si te sirve, no creo que te sirva porque yo no soy de IT, soy hinjeniero industrial a secas y con el coBik decidí meterme a IT (ML/CV).

Hace unas semanas aprobé la certificacion de ML, ellos lo llaman especialidad, he tardado 8 meses entre findes y alguna tarde roto2:

Una semana antes había sacado la de Cloud Practitioner (CLF-C02) que es la más tirada y sarama, pero la necesitaba como agua de mayo (se estudia bien tumbado en el sofá, es simplemente leer y 4 conceptos basicos, el AWS Framework que dicen ellos) porque no me enteraba de una mi3rda con todo el movidón que tienen montado de nombres chorras...me sirvió para 'aterrizar'. Yo estaba acostumbrado al Cpanel de Hostgator, donde yo tenía ahí mi FTP, SSH, certificados, email...yo era el rey ahí dentro y me aclaraba, sin ser himformático. Pero lo que han hecho con AWS no tiene nombre los hijosdpvt4.

El berenjenal de nombres cuquis y chorras es para pegarle una paliza al que se los inventó, es inestudiable e inmemorizable, lo más contraintuitivo que te puedas imaginar. Es básicamente lo que me ha frenado el aprendizaje, el no poder hacer 'conexiones conceptuales', esa cosa de nombres te impide aprenderlo de forma estructurada.

Y si, van bastante a pillar en los exámenes, pero desde casa con la calma y el indio vigilandote por la webcam dá tiempo de sobras, parte del aprobado es saber detectar y oler cuando te la quieren colar, el principal 'barrido' de posibles respuestas si no te has bacunado podrás detectarlo y quedarte con las 2 posibles en la mayoria de multiple choice.

Nada eso, con tu experiencia te lo sacas con la p0lla.

saludos!!
 
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snake manifiestate!
Pues no sé qué quieres que te diga. El sector está tremendamente burbujeado, la utilidad es en realidad bastante limitada y aunque hace algunas, pero pocas, cosas bien, cuando veo el dinero que está invertido en él, me recuerda a la vivienda en el 2006 o así. Además parece que casi nadie a nivel individual está dispuesto a pagar por los servicios. Así que si te quieres meter, métete, y ojalá te vaya bien, pero cuando llegue el día del gran batacazo, no vengas quejándote!
 
Los examenes de las certidicsciones te las dacas con la chorra solo es biscar en youtube y tienes 300 preguntas memorizar y pista.

Otra cosa es que sepas de que va la vaina

Para Cloud Practitioner efectivamente es como dices, prueba de ello es que está petado de indios y pakis que deben trabajar vigilando examenes y monetizan su trabajo colgando videos en YT.

Para 'especialidades' o certificaciones más top etc...ni de coña apruebas memorizando, necesitas saber de ML (álgebra y mates de 2do de carrera aprox). En realidad es más saber de mates y conocer 8-10 algorios básiquisimos...que conocer la jerga de AWS.

Pero la verdad es que Amazon tiene buena gallina de las narices de oroontada con las certificaciones..
 
Pues no sé qué quieres que te diga. El sector está tremendamente burbujeado, la utilidad es en realidad bastante limitada y aunque hace algunas, pero pocas, cosas bien, cuando veo el dinero que está invertido en él, me recuerda a la vivienda en el 2006 o así. Además parece que casi nadie a nivel individual está dispuesto a pagar por los servicios. Así que si te quieres meter, métete, y ojalá te vaya bien, pero cuando llegue el día del gran batacazo, no vengas quejándote!

Si AWS y todo el rollo ML off-the-shelf tiene que ser como la vivienda, bienvenido sea roto2:
 
Para Cloud Practitioner efectivamente es como dices, prueba de ello es que está petado de indios y pakis que deben trabajar vigilando examenes y monetizan su trabajo colgando videos en YT.

Para 'especialidades' o certificaciones más top etc...ni de coña apruebas memorizando, necesitas saber de ML (álgebra y mates de 2do de carrera aprox). En realidad es más saber de mates y conocer 8-10 algorios básiquisimos...que conocer la jerga de AWS.

Pero la verdad es que Amazon tiene buena gallina de las narices de oroontada con las certificaciones..
Mates de segundo de carrera no hay, al menos en la mayoría de grados
 
Buscando de chiripa, fruto de la frustración que sentía cuando estudiaba he llegado a este hilo para desahogarme haha.

Te cuento mi caso por si te sirve, no creo que te sirva porque yo no soy de IT, soy hinjeniero industrial a secas y con el coBik decidí meterme a IT (ML/CV).

Hace unas semanas aprobé la certificacion de ML, ellos lo llaman especialidad, he tardado 8 meses entre findes y alguna tarde roto2:

Una semana antes había sacado la de Cloud Practitioner (CLF-C02) que es la más tirada y sarama, pero la necesitaba como agua de mayo (se estudia bien tumbado en el sofá, es simplemente leer y 4 conceptos basicos, el AWS Framework que dicen ellos) porque no me enteraba de una mi3rda con todo el movidón que tienen montado de nombres chorras...me sirvió para 'aterrizar'. Yo estaba acostumbrado al Cpanel de Hostgator, donde yo tenía ahí mi FTP, SSH, certificados, email...yo era el rey ahí dentro y me aclaraba, sin ser himformático. Pero lo que han hecho con AWS no tiene nombre los hijosdpvt4.

El berenjenal de nombres cuquis y chorras es para pegarle una paliza al que se los inventó, es inestudiable e inmemorizable, lo más contraintuitivo que te puedas imaginar. Es básicamente lo que me ha frenado el aprendizaje, el no poder hacer 'conexiones conceptuales', esa cosa de nombres te impide aprenderlo de forma estructurada.

Y si, van bastante a pillar en los exámenes, pero desde casa con la calma y el indio vigilandote por la webcam dá tiempo de sobras, parte del aprobado es saber detectar y oler cuando te la quieren colar, el principal 'barrido' de posibles respuestas si no te has bacunado podrás detectarlo y quedarte con las 2 posibles en la mayoria de multiple choice.

Nada eso, con tu experiencia te lo sacas con la p0lla.

saludos!!
Para infraestructuras simples o medias aws, Google cloud o
Lee el articulo que he puesto (entero, ya sé que es largo, sobre todo para los estándares de las generaciones más jovenes, pero merece la pena invertir esos diez minutos o así. También menciona las consideraciones éticas y legales -de protección de datos- que en el hilo ni te has planteado, pero que en este negocio van a ser esenciales, por mucho que los informáticos quieran ignorarlas); eso es exactamente lo que esta haciendo (en lugar de intentar llegar a sus propias conclusiones, utilizar las recomendaciones de los medicos). Por eso esta dando problemas. La prueba la tienes en que identificaron y detuvieron al que no era en el caso de hace poco. En USA pasó lo mismo con lo de Boston, y desde entonces, las cosas... siguen sin funcionar, en realidad.


Y yo te adelanto que con tantísimos falsos positivos y negativos, esto no funciona. Ni son capaces de utilizarlo con exito para el reconocimiento de huellas dactilares, menos aun para otras cosas. Hace poco salió un estudio acerca del ultimísimo sistema de reconocimento facial del FBI, y resultó que al menos uno de cada siete resultados era falso. Esto no peta. Quien te diga lo contrario, te está mintiendo.


Es como la heroína: fácil y barato mientras hagas poco; y hacen muy fácil engancharse (lee lo que he escrito acerca de lo dificil que es migrar de proveedor nube una vez que empiezas a utilizar herramientas que solo proveen ellos); y carísimo a partir de ahí (al igual que los camellos, una vez que saben que te tienen agarrado por los narices, te exprimen todo lo que pueden. ¿No me crees? Mira los resultados de los últimos trimestres de Amazon / AWS y lo verás en vivo y en directo - AWS ganando muchísima pasta, mientras las startups que lo usan, la pierden).
No estoy de acuerdo contigo, aunque el servicio puede ser caro en comparación a utilizar un hierro o un servidor privado, las ventajas que te ofrece les hace ser más económicos, te ahorras mucho tiempo, solo con no tener que actualizar las bases de datos, poder crear políticas de acceso a base de clicks, gestión automática de certificados, herramientas autosdmistradas para todo lo que te puedas imaginar, todo eso tiene un precio.
 
Si quieres aumentar tu empleabilidad: AWS. Nociones generales y luego puedes especializarte (hay mil opciones, por ejemplo una con bastante tirón es ejecutar aplicaciones en contenedores).

Si quieres aprender un tema interesante pero casi más por amor al arte que otra cosa: DL (deep learning).

Son dos cosas muy diferentes.

AWS es una plataforma enorme para ejecutar casi cualquier cosa en la nube.

DL: pocas empresas pueden permitirse el lujo de tener a sus científicos de datos jugando a crear y probar arquitecturas de DL, cosa que suele llevar mucho tiempo y ofrece poca garantía de éxito.

En la mayoría de los casos un modelo de ML más sencillo o una simple regresión lineal es suficiente, o bien se usa algún producto o servicio de pago (la API de ChatGPT, por ejemplo).

En todo caso, si te atrae más el conocimiento puro que la ingeniería, fórmate en Ciencia de Datos y Estadística, más que centrarte en DL.
 
Si quieres aumentar tu empleabilidad: AWS. Nociones generales y luego puedes especializarte (hay mil opciones, por ejemplo una con bastante tirón es ejecutar aplicaciones en contenedores).

Si quieres aprender un tema interesante pero casi más por amor al arte que otra cosa: DL (deep learning).

Son dos cosas muy diferentes.

AWS es una plataforma enorme para ejecutar casi cualquier cosa en la nube.

DL: pocas empresas pueden permitirse el lujo de tener a sus científicos de datos jugando a crear y probar arquitecturas de DL, cosa que suele llevar mucho tiempo y ofrece poca garantía de éxito.

En la mayoría de los casos un modelo de ML más sencillo o una simple regresión lineal es suficiente, o bien se usa algún producto o servicio de pago (la API de ChatGPT, por ejemplo).

En todo caso, si te atrae más el conocimiento puro que la ingeniería, fórmate en Ciencia de Datos y Estadística, más que centrarte en DL.

DL sin doctorado imposible., Y en España directamente nada
 
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