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Machine Learning: Qué es y tendencias

El Machine Learning es una disciplina del campo de la inteligencia artificial que, a través de algoritmos, dota a los ordenadores de la capacidad de identificar patrones en datos masivos y elaborar predicciones (análisis predictivo). Este aprendizaje permite a los ordenadores realizar tareas específicas de forma autónoma, es decir, sin necesidad de ser programados. Por lo tanto, conocer qué es exactamente es Machine Learning y las principales tendencias es fundamental para conocer cómo afectará a nuestro futuro esta tecnología.

El término se utilizó por primera vez en 1959. Sin embargo, ha ganado relevancia en los últimos años debido al aumento de la capacidad de computación y a la creciente importancia de los datos. Las técnicas de aprendizaje automático son, de hecho, una parte fundamental del Big Data.

El aprendizaje automático crea algoritmos que ayudan a las máquinas a comprender mejor los datos ya emitir juicios basados ​​en datos. Por ejemplo, la automatización de pruebas es un ejemplo famoso de adopción de aprendizaje automático en numerosas empresas, incluidas gigantes como Google, Apple, Facebook y Amazon. Para saber más, aquí están las tendencias de la tecnología Machine Learning para 2022:

El Internet de las cosas

Las primeras y más importantes tendencias de Machine Learning, que la mayoría de los trabajadores informáticos esperan ansiosamente en IoT. Un gran avance en esta área tendrá un gran impacto en la adopción de 5G, ya que se transformará en la base de IoT. Los sistemas podrán recibir y enviar información a un ritmo más rápido gracias a la increíble velocidad de la red 5G. Otras máquinas en el sistema se pueden conectar a Internet a través de dispositivos IoT. Cada año, vemos un gran aumento en la cantidad de dispositivos IoT conectados a la red, lo que resulta en un aumento proporcional en la cantidad de datos intercambiados.

Aprendizaje automático 

Los profesionales pueden diseñar modelos tecnológicos efectivos que los ayuden a mejorar la producción y la eficiencia mediante la aplicación del aprendizaje automático. Como resultado, observaremos la mayoría de los avances en el dominio de la resolución efectiva de tareas. AutoML se usa principalmente para generar conceptos altamente sostenibles que pueden ayudar a obtener eficiencia en el trabajo, particularmente en el sector del desarrollo, donde los expertos pueden desarrollar aplicaciones sin tener muchas habilidades de programación.

Ciberseguridad mejorada

Con el avance de la tecnología, la mayoría de las aplicaciones y dispositivos se han vuelto inteligentes, lo que ha dado como resultado un avance tecnológico significativo. Sin embargo, debido a que estos dispositivos inteligentes están continuamente conectados a Internet, existe una necesidad apremiante de que sean más seguros. Los profesionales de la tecnología pueden utilizar el aprendizaje automático para crear modelos antivirus que bloqueen cualquier posible ataque y reduzcan los peligros, incrementando así la ciberseguridad.

Ética en IA

Con el avance de nuevas tecnologías como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial , existe una preocupación creciente por definir algunas pautas éticas para estas tecnologías. Cuanto más avanzada sea la tecnología, más avanzada debería ser la ética. Si no se sigue esta ética, las máquinas no podrán funcionar de manera eficiente, lo que dará como resultado malas decisiones. Esto es visible en los automóviles autónomos que hay actualmente en el mercado. El fracaso del automóvil autónomo se debe a la inteligencia artificial integrada, que es el cerebro del vehículo. Si te interesa este tema, descubre los riesgos de la inteligencia artificial y cómo gestionarlos.

Automatización de la comprensión del habla natural

Se está difundiendo mucha información sobre domótica, que teóricamente funciona en altavoces inteligentes. El procedimiento se simplifica gracias al uso de asistentes de voz inteligentes como Google, Siri y Alexa, que establecen una conexión con los dispositivos inteligentes a través del control sin contacto. En términos de detección de sonidos humanos, estas computadoras ya tienen un alto nivel de precisión.

Los días de ejecutar la operación antes mencionada con una secuencia de comandos y un marco de sintaxis estricto quedaron atrás. El aprendizaje automático es ahora la respuesta a esta necesidad y completa el proceso con relativa rapidez.

Redes antagónicas generales

Las GAN, o General Adversarial Networks, son nuevas tendencias de ML que producen muestras que deben ser revisadas por redes que son selectivas por naturaleza y pueden eliminar cualquier tipo de contenido no deseado. GAN, al igual que el gobierno, tiene numerosas sucursales que brindan controles y contrapesos para garantizar la precisión y la confiabilidad.

Las empresas deben innovar para lograr sus objetivos y deben desarrollar formas nuevas e innovadoras de hacerlo utilizando la tecnología. ML es la ola del futuro, y todas las empresas se están adaptando a esta nueva tecnología.

Conclusión

El aprendizaje automático se creó con el objetivo de ayudar en tareas como producir predicciones correctas. Los vendedores, los trabajadores de TI y los empresarios se encuentran entre las personas que se benefician de la tecnología. Estos personajes pueden tomar decisiones informadas y crear nuevas soluciones o servicios con el uso de tecnologías de aprendizaje automático . Desde la introducción de la inteligencia artificial, las máquinas han podido aprender, memorizar y proporcionar resultados correctos.

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