El Machine Learning es el aprendizaje automático o aprendizaje automatizado. Es una rama de la inteligencia artificial. Su objetivo es desarrollar técnicas que permitan que las computadoras aprendan.

Actualmente empresas como Amazon, Apple, Facebook, Google, IBM y Microsoft. Están invirtiendo en investigación y desarrollo de esta tecnología. Que beneficiará al ecosistema para la interacción de los consumidores.

La tendencia del Machine Learning ha venido aumentando día tras día entre las prioridades de las marcas. Acercando el desarrollo de las tecnologías relacionadas con Inteligencia Artificial (IA).

Las empresas se han interesado por la innovación y por el desarrollo. Relacionados con Machine Learning para la obtención de resultados comerciales. Segmentación basada en intención y gestión del ciclo de vida del cliente.

Evolución del Machine Learning

El desarrollo de la tecnología ha permitido un aumento de chips habilitados para IA. A diferencia de otros programas la Inteligencia Artificial. Se basa en gran medida en procesadores especializados que complementan la CPU. Incluso la CPU más rápida y avanzada puede no mejorar la velocidad de entrenamiento de un modelo de IA. Mientras se efectúa la inferencia. El modelo necesita hardware adicional para efectuar cálculos matemáticos complejos. Y así lograr acelerar actividades como la detección de objetos y el reconocimiento facial.

Existen fabricantes de chips como Intel, NVIDIA, AMD, ARM y Qualcomm. Que enviarán chips especializados que aceleran la ejecución de aplicaciones habilitadas para IA.

Los aspectos tecnológicos se perfeccionarán para usos específicos. Y para contextos relacionados con la visión por computadora. El procesamiento del lenguaje natural y el reconocimiento de voz.

Muchas de las aplicaciones de futuras generaciones de la industria de la salud. Y de la industria de automóviles dependerán de estos chips para entregar inteligencia a los consumidores finales.

Los chips siempre estarán altamente optimizados para efectuar cargas de trabajo basadas en IA. Además de computación de alto rendimiento. Estos chips ayudarán a las bases de datos de futuras generaciones. Logrando acelerar el procesamiento de consultas y el análisis predictivo.

Relación entre la Inteligencia Artificial y el Internet de las cosas

La Inteligencia Artificial (IA) se encuentra relacionado con el Internet de las Cosas (IoT). Ya que la mayoría de los modelos entrenados en la nube pública se desplegarán en el borde.

El IoT está listo para convertirse en el mayor propulsor de inteligencia artificial en la empresa. Los dispositivos estarán equipados con chips de IA especiales basados ​​en FPGA y ASIC. La IoT es el caso de uso superior para inteligencia artificial. Ya que puede realizar detección atípica, análisis de causa raíz y mantenimiento predictivo del equipo.

Los modelos más avanzados de ML basados ​​en redes neuronales profundas. Se perfeccionarán para ejecutarse en el borde. Serán capaces de contender con cuadros de videos, síntesis de voz, datos de series de tiempo. Con datos no estructurados generados por dispositivos como cámaras, micrófonos y otros sensores.

El funcionamiento interno entre redes neuronales

Los desarrolladores de datos deben seleccionar la herramienta apropiada entre una gran cantidad de opciones. Incluyendo Caffe2, PyTorch, Apache MXNet, Microsoft Cognitive Toolkit y TensorFlow. Al momento que se implementa un modelo se debe evaluar en un marco específico. Es difícil llevar el modelo entrenado a otro marco.

La falta de relación entre las herramientas de redes neuronales está impidiendo la adopción de la IA. Para lidiar con este reto AWS, Facebook y Microsoft han colaborado para construir Open Neural Network Exchange (ONNX). Lo que hace posible reutilizar los modelos de redes neuronales entrenadas en varios marcos.

Ocupa posición el Machine Learning

La tendencia del Machine Learning ha logrado cambiar el aspecto de las soluciones basadas en ML fundamentalmente es AutoML. Permitiendo a los analistas y desarrolladores de negocios desarrollar modelos de aprendizaje automático. Poder  encontrar escenarios complejos sin pasar por el proceso típico de entrenamiento de modelos de ML.

Cuando se trata con una plataforma AutoML, los analistas de negocios se centran en el problema del negocio. No se enfocan en el proceso ni en el flujo de trabajo.

El aprendizaje automatizado y la IA

Las aplicaciones y los fundamentos modernos fomentan datos de registro que se capturan para indexación, búsqueda y análisis. Los conjuntos de datos masivos obtenidos del hardware, los sistemas operativos, el software del servidor. Así como el software de la aplicación se pueden agregar y correlacionar para encontrar ideas y patrones.

El aprendizaje automático y la inteligencia artificial se convertirán en las tendencias tecnológicas para las futuras generaciones. Desde las aplicaciones empresariales hasta el soporte de TI, la IA impactará significativamente en la industria.

El poder de la Inteligencia Artificial se aplica a las operaciones. Para redefinir la forma en que se gestiona la infraestructura. La aplicación de ML y IA en las operaciones de TI y DevOps entregará inteligencia a las organizaciones. Ayudando a los equipos de operaciones a realizar un análisis preciso de la causa raíz.