El Machine Learning y la inteligencia artificial (IA) son los pilares de la transformación tecnológica moderna. Las empresas se han beneficiado de esto al volverse más inteligentes y eficientes, incorporando algoritmos de aprendizaje automático en sus operaciones tradicionales.

El Deep Learning se usa ampliamente en una variedad de industrias en todo el mundo, y el componente principal son las redes neuronales artificiales. En este artículo, veremos algunas tendencias de aprendizaje profundo para 2023, que incluyen:

Aprendizaje autosupervisado

La dependencia del deep learning de grandes cantidades de potencia informática y datos ha sido su limitación. El aprendizaje no supervisado es una técnica nueva y emocionante que se entrena para autoetiquetar datos mediante el uso de formas de datos sin procesar, en lugar de entrenar un sistema con datos etiquetados. El sistema aprende a etiquetar estos datos sin procesar, con componentes de entrada que pueden anticipar otras partes de la entrada en un sistema autosupervisado.

Deep Learning basado en la neurociencia

Las redes neuronales artificiales basadas en computadoras son similares a las del cerebro humano. El aprendizaje profundo está ayudando a la neurociencia con un impulso muy necesario, utilizando implementaciones de aprendizaje profundo más sólidas y potentes. La computación neuromórfica, por ejemplo, es un enfoque importante. Refiriéndose al hardware que simula la estructura del cerebro, pretende intentar reducir las diferencias entre las neuronas artificiales y las biológicas. El primero es simple, ya que se construyó asumiendo que las neuronas biológicas son solo calculadoras tontas que pueden hacer matemáticas, lo cual está lejos de la verdad.

Deep Learning del sistema 2

El Deep Learning del Sistema 2 aún puede ser bastante nuevo, pero los expertos creen que permitirá una distribución de datos más generalizada. Los sistemas ahora necesitan conjuntos de datos con una distribución comparable para entrenar y probar, sin embargo, el Deep Learning del Sistema 2 puede hacer esto mediante el uso de datos no uniformes del mundo real. A diferencia del Sistema 1, que funciona de forma automática y rápida sin sentido de control voluntario, el Sistema 2 dedica atención a aquellas actividades mentalmente exigentes que tienden a estar vinculadas con experiencias subjetivas de elección, agencia y concentración.

Deep Learning + IA simbólica

La IA simbólica es un enfoque de arriba hacia abajo para la IA. Su objetivo es dotar a las máquinas de inteligencia mediante el uso de un alto nivel de representación simbólica de los problemas, siguiendo la hipótesis del sistema físico de Allan Newell y Herbert A. Simon. Los modelos híbridos intentan combinar el aprendizaje profundo y la IA simbólica para que estos sistemas puedan aprender consentimientos visuales, análisis semántico de oraciones, y más sin ser supervisado explícitamente.

Cargas de trabajo en contenedores

Las cargas de trabajo de aprendizaje profundo están cada vez más en contenedores, lo que ayuda a respaldar las operaciones autónomas. Estas tecnologías ayudan a las empresas a tener aislamiento, escalabilidad ilimitada, portabilidad y comportamiento dinámico en MLOps. La gestión de las infraestructuras de IA ahora es más automatizada y amigable para los negocios. Con la contenedorización en el núcleo, Kubernetes ayudará a los MLOps nativos de la nube a integrarse con otras tecnologías más maduras. Esto llevará a las empresas a tener cargas de trabajo de IA ejecutándose en entornos de nube mucho más flexibles combinados con Kubernetes.

IA y entrenamiento de modelos

Las plataformas de aprendizaje profundo toman tiempo para detectar patrones, analizar datos y llegar a conclusiones que se pueden aplicar al mundo real. Las plataformas de IA están evolucionando para mantenerse al día con las crecientes demandas de capacitación de modelos, de modo que en lugar de tomar semanas de aprendizaje para comenzar a trabajar, estas plataformas tendrán tanta madurez como el análisis de datos. Los conjuntos de datos siguen creciendo en tamaño y los modelos de aprendizaje profundo siguen adquiriendo más recursos. intensivos: necesitan más potencia de procesamiento para predecir, validar y recalibrar miles de veces. Las unidades de procesamiento de gráficos (GPU) están progresando para manejar estas intensas demandas.

imagen: @biancoblue