El aprendizaje automático se utiliza para crear tendencias que ayudan a las máquinas a comprender datos y hacer juicios impulsados por datos. Es probable que esta tecnología se extienda en los próximos años, especialmente en 2023 y 2024.
Las fuentes sugieren que el 35% de las empresas informan que han estado utilizando IA en sus negocios. Las aplicaciones de aprendizaje automático se encuentran en varias industrias, como bancos, plantas industriales, restaurantes e incluso estaciones de servicio.
1. Aprendizaje automático e Internet de las cosas
El Internet de las cosas es una de las tendencias más importantes que se observarán en el aprendizaje automático. El 5G en IoT impulsa la velocidad de red, facilitando una transmisión de datos mucho más rápida y transformando la eficiencia de los sistemas.
Los dispositivos con IoT también pueden conectar otras máquinas a Internet que están en el sistema. La cantidad de dispositivos conectados a Internet aumenta cada día, lo que resulta en un incremento de los datos que se intercambian.
2. Aprendizaje automático automatizado
La próxima tendencia que será visible en la industria es precisamente el aprendizaje automatizado. Los profesionales pueden utilizar el aprendizaje automático automatizado para diseñar modelos tecnológicos que les ayudarán a demostrar la eficiencia y la producción laboral. Como resultado de esto, se observarán varios avances en el dominio efectivo de resolución de tareas y procesos.
En general, el aprendizaje automático automatizado se utiliza para generar modelos sostenibles que pueden ayudar a obtener eficiencia, específicamente en el sector del desarrollo.
3. Mejora en ciberseguridad
Con los desarrollos que la tecnología ha notado, la mayoría de los electrodomésticos y aplicaciones se han vuelto inteligentes. Se prevé que el mercado de IA cruce la marca de $500 mil millones en 2023. Esto ha resultado en un gran avance tecnológico. Dado que estas aplicaciones y dispositivos inteligentes están conectados a Internet en todo momento, existe una gran necesidad de que sean más seguros.
Otra tendencia está en el desarrollo de modelos antivirus que bloquearán todos los posibles ataques cibernéticos y reducirán los riesgos.
4. Ética de la Inteligencia Artificial
Con la mejora en la ciberseguridad, otra tendencia que el avance de la tecnología ha hecho importante es definir algunas pautas éticas. La Inteligencia Artificial y el aprendizaje automático necesitan urgentemente una ética definida. Cuanto mayor sea la tecnología, mayor será el estándar para las pautas éticas.
Un claro ejemplo de este problema son los coches autónomos que ya están disponibles. El dispositivo de Inteligencia Artificial que se implanta en estos vehículos, que sirve como su cerebro, es la causa principal detrás de su posible fracaso.
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5. Automatización de procesos de comprensión del habla natural
Cuando se trata de tecnología doméstica inteligente que funciona en altavoces inteligentes, se está difundiendo mucha información. La automatización de la comprensión del habla natural será una de las mayores tendencias en las ideas de aplicaciones de aprendizaje automático.
Este proceso también se simplifica debido a la existencia de asistentes de voz muy inteligentes como Siri, Google y Alexa. Estos asistentes de voz también se conectan a dispositivos inteligentes sin ningún control de contacto. Cuando se trata de detectar sonidos humanos, estas computadoras ya han alcanzado un alto nivel de precisión.
6. Red General Adversarial
Otra tendencia que se notará en las propuestas de aplicaciones de aprendizaje automático es denominada General Adversarial Network (GAN). GAN es un proceso muy inteligente de entrenamiento de un modelo generativo. Esto se debe a que implica plantear la necesidad como un problema de aprendizaje supervisado que tiene submodelos.
Estos submodelos son el modelo generador, que está entrenado para generar ejemplos nuevos, y luego el modelo discriminador. Esto discrimina entre modelos como reales o falsos. Los modelos reales son los que son del dominio, mientras que los modelos falsos son de fuera del dominio.
Los dos modelos están entrenados en un juego de suma cero adversarial. Esto se hace hasta que el modelo discriminador puede ser engañado más de la mitad del tiempo. Esto indica que el modelo genera ejemplos creíbles.
7. Aprendizaje automático sin código e Inteligencia Artificial
El aprendizaje automático sin código debe parecer algo imposible, pero en realidad va a ser una de las mayores tendencias en los ejemplos de aplicaciones de aprendizaje automático. El aprendizaje automático sin código significa que está creando aplicaciones con aprendizaje automático sin realizar una gran cantidad de codificación. Ahora, puede crear una aplicación con la ayuda de una interfaz visual de arrastrar y soltar.
Esta metodología es reciente y se creó para minimizar el tiempo y el esfuerzo de desarrollo. Ahora, en lugar de escribir una gran cantidad de código a mano, los usuarios pueden hacer uso de herramientas especializadas para construir sus aplicaciones de software en lugar de construirlas desde cero.
8. Gestión de la optimización del aprendizaje automático (MLOps)
El desarrollo del aprendizaje automático siempre ha estado asociado a algunas cuestiones específicas. Desde la construcción adecuada de las canalizaciones de ML, la escalabilidad, la comunicación en equipo y la gestión de datos confidenciales a escala.
Sin embargo, todo esto fue antes de la introducción de la tendencia más importante en los ejemplos de aplicaciones de aprendizaje automático. Esta tendencia es la gestión de la optimización del aprendizaje automático. MLOps tiene como objetivo abordar todos estos problemas mediante el establecimiento de las mejores prácticas cuando se trata de implementar aplicaciones de ML.
Las fases de MLOps pueden ser similares a las del desarrollo de aprendizaje automático tradicional debido al diseño que prioriza el objetivo empresarial. Sin embargo, MLOps proporciona mucha más transparencia, fluidez de comunicación y un escalado mucho mejor.
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