Machine Learning (ML) es una de las formas más utilizadas de inteligencia artificial (AI). Las empresas de todo el mundo están adoptando rápidamente esta tecnología para transformar diferentes procesos empresariales. Esta transformación digital hace que los productos, los servicios y los lugares de trabajo adopten el ML para simplificar, automatizar y optimizar sus operaciones.

Pero con el panorama de ML en constante evolución, puede ser complejo para los tomadores de decisiones. A continuación se muestran algunas de las tendencias e innovaciones de ML que surgieron en 2022.

Gestión de la operacionalización del Machine Learning (MLOps)

La práctica de desarrollar soluciones de software de ML que se centran en la eficiencia y la confiabilidad se conoce como Gestión de la operacionalización del ML o MLOps. El objetivo principal de MLOps es agilizar el proceso de desarrollo de soluciones de aprendizaje automático que serán de mayor valor para su empresa.

El uso de aplicaciones como cnvrg MLOps permite llevar los principios de DevOps a la forma en que se automatiza las tareas. MLOps hace esto brindándole una nueva fórmula para combinar la implementación de sistemas ML y el desarrollo de sistemas ML en un método consistente. Hacer esto te permitirá manejar más datos en escalas más grandes cuando es esencial mucha más automatización.

Hiperautomatización

La hiperautomatización se refiere a cómo una empresa puede automatizar muchos procesos de la empresa. Gracias a las tecnologías ML e IA, las empresas en 2022 ahora pueden automatizar numerosos procesos repetitivos que involucran grandes volúmenes de datos e información. Este movimiento de las empresas trajo consigo el deseo de mejorar la velocidad, la precisión y la confiabilidad de todos los procesos. También ha sido estimulado por el deseo de reducir cuánto depende de la fuerza laboral humana.

Además de ML e IA, la automatización de procesos robóticos es otra tecnología vital central para el desarrollo de la hiperautomatización.

Una superposición entre IoT e IA

Las tres cosas principales que impulsan el Internet de las cosas (IoT) son big data, 5G e inteligencia artificial. Esta tecnología IoT busca conectar numerosos dispositivos a través de una red y permitir una comunicación fluida entre ellos. Por lo tanto, IoT actúa como el sistema nervioso digital. Por el contrario, la IA tiene el mandato de obtener información de los datos, lo que hace que los sistemas de IoT sean mucho más inteligentes.

El uso conjunto de IA e IoT abre oportunidades mejores y más exclusivas, al mismo tiempo que borra la diferencia entre estas dos tecnologías.

IA sin código y Machine Learning

El ML generalmente se configura y maneja mediante código, pero no siempre tiene que ser así. Esto es posible gracias al machine learning sin código, que es un método de programación en el que las aplicaciones ML no tienen que ejecutar procesos largos y lentos como:

• Recolectar nuevos datos
• Diseñar de algoritmos
• Depuración
• Modelado
• Preprocesamiento
• Reentrenamiento

Con este ML sin código, desarrollar un software de sistema ya no requiere un experto. Además, el despliegue y la implementación son mucho más simples y asequibles. Las entradas de arrastrar y soltar se utilizan durante el proceso de aprendizaje automático sin código, ya que esto simplifica el proceso de diferentes maneras como:

• Evaluación de resultados
• Arrastrar y soltar datos de entrenamiento
• Generación de un informe de predicción
• Comience con los datos de comportamiento del usuario
• Hacer preguntas en un inglés sencillo

Al aprovechar el ML sin código, los desarrolladores ahora pueden acceder fácilmente a las aplicaciones. No obstante, esto no es un sustituto de los proyectos matizados y avanzados. En cambio, es ideal para empresas más pequeñas que no tienen las finanzas necesarias para mantener un equipo interno de científicos de datos.

TinyML

Este es un enfoque relativamente nuevo para desarrollar modelos de ML e IA que se ejecutan en dispositivos con restricciones de hardware, por ejemplo, microcontroladores que alimentan refrigeradores, medidores de servicios públicos y vehículos. Adoptar TinyML es una mejor estrategia, ya que permite un procesamiento más rápido de los algoritmos, ya que los datos no tienen que viajar de un lado a otro del servidor. Esto es especialmente vital para servidores más grandes, lo que hace que todo el proceso consuma menos tiempo.

Ejecutar el programa Tiny ML en dispositivos IoT edge tiene numerosos beneficios, entre ellos:

• Consumo de energía reducido
• Baja latencia
• Garantizar la privacidad del usuario
• Reducción del ancho de banda necesario

La privacidad cuando se usa TinyML se ve reforzada porque los cálculos se realizan completamente localmente. Hay un menor consumo de energía, ancho de banda y latencia porque no hay necesidad de enviar datos a un centro de procesamiento de datos. Algunas de las industrias que aprovechan esta innovación tecnológica incluyen los sectores agrícola y sanitario. Por lo general, usan dispositivos IoT con algoritmos TinyML para monitorear y hacer pronósticos utilizando los datos recopilados.

Mayor énfasis en la seguridad de los datos y las regulaciones

La seguridad informática es una industria popular que utiliza el machine learning, y algunas de las aplicaciones incluyen la identificación de amenazas cibernéticas, la lucha contra el delito cibernético y la mejora del software antivirus actual, entre otras. Dado que los datos son la nueva moneda de hoy, debe poner mucho énfasis en aumentar la cantidad de datos que se recopilan. Esto es especialmente vital teniendo en cuenta que ML y AI aumentan aún más la cantidad de datos que se manejan, lo que también conlleva otros riesgos.

Un ejemplo de cómo se utiliza ML para mejorar la seguridad es a través del desarrollo de software antivirus inteligente que puede reconocer cualquier malware o virus. Este Smart Antivirus le permite identificar amenazas más nuevas de virus lanzados recientemente al examinar su comportamiento auspicioso. Asimismo, Smart Antivirus identifica rápidamente los peligros más antiguos de encuentros anteriores.

La industria del ML se está volviendo más avanzada. Para poder aprovechar al máximo las increíbles características y capacidades de ML, siempre debe estar al tanto de las tendencias e innovaciones emergentes. Esta publicación de blog le ha facilitado las cosas al describir las diferentes tendencias e innovaciones de ML en 2022. Saber esto te ayudará a comprender cómo administrar mejor y eficientemente su negocio y seguir siendo competitivo.

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