En el vasto reino de tecnologías emergentes n el panorama empresarial reinan dos potencias: la Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (AM). Ambas tecnologías evolucionan rápida y constantemente, lo que dificulta a las empresas mantenerse al día de las últimas tendencias.
La tecnología de aprendizaje automático ha revolucionado por completo la forma de realizar tareas, haciéndolas más factibles, eficientes y precisas que nunca. Se ha convertido en una importante fuerza motriz de la innovación, impulsando diversas industrias como sanidadfinanzas, comercio minorista y muchos más.
A medida que nos adentramos en 2024, el sector del aprendizaje automático sigue expandiéndose en direcciones apasionantes. En este artículo, exploramos las 10 principales tendencias e innovaciones en aprendizaje automático que se espera que den forma al sector en 2024.
Aprendizaje automático multimodal
La primera en nuestra lista de tendencias tecnológicas de aprendizaje automático para 2024 es el aprendizaje automático multimodal (MML).
La MML aprovecha la riqueza de nuestro entorno, adoptando las diversas formas en que experimentamos el mundo. Al aprovechar múltiples modalidades, los modelos de IA pueden captar acontecimientos con la profundidad y amplitud que refleja la percepción humana. Por ejemplo, empareja imágenes con etiquetas de audio y texto para hacerlas más reconocibles.
Google DeepMind causó sensación con Gatoun sistema de inteligencia artificial multimodal capaz de realizar múltiples tareas, como la percepción visual, la comprensión del lenguaje y los movimientos robóticos. Al mismo tiempo, los desarrolladores están explorando formas de combinar distintas modalidades para potenciar tareas cotidianas como la comprensión de documentos, como destaca David Talby, fundador y director técnico de John Snow Labs, proveedor de herramientas de PNL.
Esto es muy útil en el sector sanitario. Los algoritmos de IA entrenados con técnicas multimodales como la visión artificial y el reconocimiento óptico de caracteres pueden mejorar realmente la presentación de los resultados, mejorando aún más el diagnóstico médico.
Y lo que es más importante, la contratación o formación de científicos de datos expertos en distintas áreas, como el procesamiento del lenguaje natural y las técnicas de visión artificial, será crucial para aprovechar todo el potencial de la MML.
Aunque la MML es hasta ahora un campo joven que aún debe desarrollarse y avanzar en los próximos años, muchos creen que puede ser clave para alcanzar la IA general. Es una frontera apasionante en la que las máquinas tratan de entender el mundo como nosotros.
Modelos de cimentación
En los últimos años, el modelo Foundation ha surgido como una verdadera potencia en inteligencia artificial, cautivando la atención de muchos. ¿Y lo mejor? Su camino de popularidad está lejos de haber terminado, porque sigue dominando el panorama hasta bien entrado 2024.
Un modelo básico es un algoritmo de IA de aprendizaje profundo que se ha entrenado previamente con montones de conjuntos de datos diferentes. A diferencia de esos modelos de IA limitados que solo hacen una cosa, los modelos básicos están entrenados para manejar todo tipo de tareas y transferir conocimientos entre ellas.
Los ingenieros pretenden alcanzar un nivel de comprensión totalmente nuevo enseñando a las máquinas no sólo a buscar patrones, sino también a reunir conocimientos. Los modelos Foundation son superútiles para generar y resumir contenidos, codificar y traducir, y ofrecer asistencia al cliente.
Por poner ejemplos concretos, los modelos de cimientos más populares son los de OpenAI GPT-3 y GPT-4 y Florencia-2 de Microsoft. GPT-3 ya se utiliza en diversas aplicaciones, desde la generación de texto hasta la creación de chatbots. Por su parte, Florence-2 es una gran red neuronal que puede trabajar con distintos idiomas.
Estos grandes modelos lingüísticos están en boca de todos últimamente, y han llegado para quedarse.
Si miramos más allá de 2024, esperamos ver más avances en los modelos de cimentación. Más empresas e investigadores siguen explorando formas de mejorar los modelos de cimentación añadiendo técnicas adicionales de formación y perfeccionamiento.
Transformadores o modelos Seq2Seq
Otra estrella ascendente en las tendencias de aprendizaje automático de 2024 son los transformadores, también conocidos como modelos SeqSeq.
Los transformadores son un tipo de arquitectura de IA que realiza una transducción, o transformación, sobre secuencias de datos de entrada mediante un codificador y un descodificador, dando como resultado una secuencia diferente. Muchos modelos fundamentales también se basan en transformadores. Y están a punto de dominar el El mundo de la IA y el ML.
Los transformadores se utilizan básicamente en una amplia gama de tareas de procesamiento del lenguaje natural. Ayudan a analizar secuencias de palabras, letras y series temporales para abordar problemas complejos de lenguaje automático como la traducción de dispositivos, la respuesta a preguntas, la creación de chatbot, el resumen de textos, etc.
¿Cómo funciona exactamente?
En lugar de limitarse a traducir las palabras una por una, un modelo transformador asigna pesos a cada palabra para determinar su importancia en la frase. A continuación, genera una nueva frase en un idioma distinto, teniendo en cuenta esas ponderaciones asignadas.
Si te gusta crear programas de ML de forma rápida y eficiente, los transformadores son una tecnología que debes aprender. Ya han demostrado su valor en diferentes casos de uso, y podemos esperar más avances y mejoras en este campo. Algunas de las principales soluciones que pueden ayudarte a crear cadenas de transformadores son Cara de abrazo y Amazon Comprender.
Desarrollo de bajo código o sin código
El aprendizaje automático y la inteligencia artificial han dejado su huella en todos los campos, desde la agricultura al marketing o la banca. En 2024, estas tecnologías seguirán impulsando plataformas de desarrollo de bajo código o sin código.
Este enfoque, como su nombre indica, permite a los desarrolladores sin gran experiencia en codificación crear modelos de aprendizaje automático de forma rápida y eficaz. A menudo, los directivos consideran que las soluciones de ML fáciles de usar para empleados no expertos en tecnología son cruciales para mantener el buen funcionamiento de la organización.
Es innegable que es una forma más rentable de construir proyectos digitales que el largo proceso de contar con todo un equipo de científicos de datos e ingenieros. Como resultado, esta tendencia llevará a más empresas a adoptar soluciones de bajo código y sin código, lo que conducirá a un aumento significativo en el número de empresas que utilizan modelos de ML.
Las posibilidades de las plataformas de bajo código o sin código son realmente ilimitadas. Por ejemplo, las empresas pueden utilizarlas para la contratación de empleados, la detección de fraudes, la previsión de la demanda, el análisis de la opinión de los clientes, etc.
Si piensa en la calidad, las plataformas de bajo código o sin código son igual de buenas en comparación con los marcos de codificación tradicionales.
Según Gartner, la demanda de soluciones de alta calidad supera la capacidad de ofrecerlas, creciendo al menos 5 veces más rápido de lo que los informáticos pueden seguir. Las soluciones no-code y low-code cubren este vacío, satisfaciendo la demanda. Del mismo modo, las soluciones de bajo código permiten a los equipos técnicos probar sus hipótesis con mayor rapidez, reduciendo el plazo de entrega y los costes de desarrollo.
En los próximos años, la disponibilidad de bloques de construcción de IA preentrenados y una gama más amplia de herramientas de desarrollo fáciles de usar harán posible que los desarrolladores ofrezcan una mejor experiencia general con programas de aprendizaje automático de bajo código o sin código.
Aprendizaje automático (AutoML)
En 2024, el proceso de aprendizaje automático será aún más fácil con el uso de las herramientas AutoML.
Si usted es un científico de datos, esta tendencia seguramente le interesará. Las plataformas AutoML aprovechan los algoritmos de aprendizaje automático y la automatización para ayudarle a crear prototipos, entrenar, evaluar y desplegar modelos rápidamente a un ritmo más rápido que los procesos manuales tradicionales.
¿Cómo? Utilizando plantillas.
He aquí un ejemplo: AutoGluones una solución lista para usar con datos de texto, imágenes y tablas. Permite a los desarrolladores probar fácilmente soluciones de aprendizaje profundo y hacer predicciones sin necesidad de expertos en ciencia de datos.
AutoML mejora las herramientas de etiquetado de datos y permite el ajuste automático de arquitecturas de redes neuronales. Tradicionalmente, el etiquetado de datos se ha basado en el trabajo manual, lo que introduce un importante riesgo de error humano.
Al automatizar gran parte del proceso de etiquetado, AutoML reduce enormemente el riesgo de errores y disminuye los costes de mano de obra. Esto permite a las empresas centrarse más en el análisis de datos y hace que soluciones como la IA sean más asequibles y accesibles en el mercado.
Otro ejemplo son los modelos DALL-E y CLIP de OpenAI. Combinan texto e imágenes para crear nuevos diseños visuales. Por ejemplo, los modelos emplean la generación de imágenes a partir de la entrada "sillón con forma de aguacate". Esta tecnología tiene diversas aplicaciones, como SEO de artículos, maquetas de productos y generación de ideas de productos.
Con AutoML, puede esperar ver más avances revolucionarios en modelos y aplicaciones de aprendizaje automático en los próximos años.
Redes Generativas Adversariales (GAN)
La GAN ha estado en boca de todos en los últimos años, y seguirá dominando en 2024.
Estas redes son una estructura de aprendizaje automático en la que compiten dos redes neuronales. El generador crea datos falsos y el discriminador o crítico intenta detectar si los datos son reales o falsos. Esta competición conduce a la generación de datos sintéticos de alta calidad.
El campo de las GAN ha evolucionado rápidamente, mostrando asombrosas capacidades para crear contenidos realistas en distintas áreas. Pueden hacer cosas como traducir imágenes en otras imágenes y hacer fotos que parezcan reales. Esto demuestra que las GAN pueden cambiar las reglas del juego del modelado generativo.
Algunos ejemplos populares de GAN son EstiloGANque puede generar imágenes y vídeos de alta calidad, y BigGANque se especializa en crear imágenes diversas a partir de entradas de texto.
Con el auge de las GAN, podemos esperar ver aplicaciones más realistas y creativas en diversos campos como el arte, el entretenimiento y la moda.
Gestión de la operacionalización del aprendizaje automático (MLOps)
Si ha oído hablar de DevOps, puede pensar en MLOps como su primo.
MLOps consiste en gestionar el ciclo de vida de los modelos de aprendizaje automático desde el desarrollo hasta la implantación y más allá. Con el auge del ML, es exactamente lo que el sector necesita en 2024.
MLOps está despegando a medida que las empresas buscan ampliar su ML. Y a medida que recopilan más datos a mayor escala, crece su necesidad de una mayor automatización. Así pues, se trata de un enfoque para mejorar el desarrollo de soluciones de aprendizaje automático, haciéndolas aún más valiosas para las empresas.
Su funcionamiento consiste en automatizar el proceso de despliegue, realizar un seguimiento de las versiones de los modelos y gestión de canalizaciones de ML. Esto ayuda a las organizaciones a racionalizar sus prácticas de desarrollo y ahorrar tiempo y recursos, mejorando al mismo tiempo la eficiencia general.
MLOps cambia las reglas del juego para las grandes empresas, aportando aplicaciones de aprendizaje automático más coherentes y fiables a sectores como la sanidad, las finanzas y el comercio minorista. Se trata de reducir la variabilidad y aumentar la escalabilidad.
En 2024, invertir en MLOps se convertirá en una prioridad para las empresas que buscan seguir siendo competitivas y aprovechar los beneficios de la tecnología ML de vanguardia.
IA explicable (XAI)
Aunque cualquiera puede utilizar la IA con poca codificación, comprender el funcionamiento interno de un modelo puede ser todo un reto. Aquí es donde entra en juego la IA explicable (XAI). Este año veremos cómo la XAI gana adeptos a medida que las empresas buscan formas de hacer que la IA sea más transparente y fiable.
Uno de los grandes problemas del aprendizaje automático es la "caja negra". Los modelos avanzados, como las redes neuronales profundas, son muy precisos, pero su forma de tomar decisiones puede resultar poco clara. La XAI pretende salvar esta distancia, facilitando a los humanos la comprensión del proceso de toma de decisiones y la confianza en los resultados.
La XAI tiene una amplia gama de aplicaciones en campos como las finanzas, la sanidad y el derecho. Puede ayudar a los bancos a tomar decisiones de préstamo más informadas o a los médicos a determinar diagnósticos con mayor certeza. En estos ámbitos, comprender cómo un modelo ML ha llegado a su respuesta es crucial para la responsabilidad y la confianza.
En 2024, las empresas están invirtiendo más dinero en investigación y desarrollo para crear modelos que no sólo ofrezcan predicciones precisas, sino que también expliquen sus decisiones de una forma fácil de entender para la gente.
Por lo tanto, es de esperar que las herramientas XAI se conviertan en una parte estándar del proceso de desarrollo de ML a medida que las empresas se esfuerzan por conseguir prácticas de IA éticas y explicables. Esto no solo mejorará la transparencia, sino que también ayudará a mitigar los prejuicios y promoverá el uso responsable de la tecnología de IA.
Aprendizaje automático integrado
TinyML, o aprendizaje automático integrado, consiste en ejecutar el aprendizaje automático en diversos dispositivos. Se utiliza en electrodomésticos, smartphones, portátiles y sistemas domésticos inteligentes.
A medida que las tecnologías IoT y la robótica se generalizan, la importancia de los sistemas embebidos ha crecido. En 2024, los retos de Tiny ML siguen sin resolverse, exigiendo la máxima optimización y eficiencia al tiempo que se conservan los recursos.
Las aplicaciones integradas suelen ser muy específicas y deben funcionar con limitaciones de recursos, como la capacidad de procesamiento y la memoria. Esto requiere técnicas especializadas de compresión y optimización de modelos.
Sin embargo, con los avances en el diseño de hardware y el desarrollo de software, podemos esperar ver modelos TinyML más sofisticados que puedan realizar tareas complejas como el reconocimiento de voz, la clasificación de imágenes y el mantenimiento predictivo en diversos dispositivos.
Básicamente, en 2024 ejecutaremos modelos de aprendizaje automático en dispositivos integrados para tomar mejores decisiones y hacer mejores predicciones. El sistema de aprendizaje automático integrado es mucho más eficiente que los sistemas basados en la nube y aporta numerosas ventajas, como la reducción de las amenazas cibernéticas, el ahorro de ancho de banda y la reducción del almacenamiento y la transferencia de datos en servidores en la nube.
Metaversos
El metaverso está de moda en el ámbito de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. En 2024, la línea que separa nuestra vida física de la virtual se difuminará aún más a medida que el metaverso siga evolucionando.
Muchos de los proyectos de IA de este año girarán en torno a la creación de entornos virtuales capaces de aprender, adaptarse e interactuar con los usuarios de una forma más parecida a la humana. Estos entornos inmersivos podrían utilizarse en juegos, simulaciones de formación e incluso trabajo a distancia.
A medida que el metaverso se integre más en nuestra vida cotidiana, cabe esperar que las tecnologías de aprendizaje automático desempeñen un papel importante en su desarrollo. Esto incluye avances en el procesamiento del lenguaje natural, la visión por ordenador y el aprendizaje por refuerzo.
El metaverso es un concepto complejo con infinitas posibilidades y, a medida que sigamos explorando su potencial, el aprendizaje automático desempeñará un papel esencial en la configuración de este reino virtual.
Por ejemplo, la aparición de mercados virtuales que utilizan blockchain para el comercio tridimensional por internet es cada vez más popular. Esto incluye los mercados de bienes inmuebles virtuales, arte digital, comercio electrónico, y juegos para ganar dineroampliando las posibilidades de los mercados de juego.
Los asistentes virtuales, avatares y chatbots que utilizan IA también serán cada vez más frecuentes en el Metaverso. Estos agentes inteligentes ayudarán a los usuarios a navegar e interactuar con este mundo virtual, convirtiéndolo en una experiencia más inmersiva y personalizada.
En 2024, podemos esperar que el Metaverso siga creciendo y evolucionando a medida que las tecnologías de aprendizaje automático lo hagan aún más realista e interactivo. Las posibilidades de este mundo virtual son infinitas, y a medida que sigamos ampliando los límites de la tecnologíaEl Metaverso se convertirá en parte integrante de nuestra vida cotidiana.
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Solo será cuestión de tiempo que estas tendencias del aprendizaje automático se conviertan en la norma. Desde los MLOps hasta la IA explicable, el aprendizaje automático integrado y el metaverso, 2024 se perfila como un año apasionante para los avances en este campo.
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