Si echamos un vistazo a la historia del aprendizaje automático (Machine Learning, ML), vemos que ha progresado notablemente en los últimos años. Este año, se espera que la tendencia continúe, ¡y que aparezcan más avances!
Si tiene pensado desarrollar aplicaciones basadas en ML o emprender un proyecto que requiera ML, ¡ahora es el momento de hacerlo!
En 2023 se verán avances notables en velocidad y eficiencia. Para mantenerse a la vanguardia, ¡hay que conocer las tendencias del aprendizaje automático!
Le tenemos cubierto. Estas son algunas de las novedades más interesantes de 2023:
1. La democratización del LD
Muchos países están presionando para desarrollar un sólido ecosistema de IAy Francia es uno de ellos. Sin embargo, se enfrentan a una gran escasez de candidatos cuando se trata de profesionales de TI, y eso incluye a los profesionales con conocimientos en ciencia de datos.
La democratización del ML puede ser la clave. A medida que avanza la tecnología de aprendizaje automático, también lo hace su integración en casos de uso e iniciativas educativas.
Con el auge de la computación en la nube, empresas como AWS y Amazon están invirtiendo este año en un acceso más amplio a la tecnología ML. Al ofrecer formación a los científicos de datos, más personas podrán beneficiarse de estos avances en IA.
Por lo tanto, si tiene aspiraciones en el ámbito del ML, ahora es su oportunidad de aprovecharlo. Las empresas que buscan invertir en la creación de sistemas de aprendizaje automático deben aprovechar la contratación de profesionales de TI offshore, especialmente los que se especializan en esta área.
2. Aprendizaje automático de bajo código y sin código
Atrás quedaron los días en que el aprendizaje automático se gestionaba y configuraba mediante código informático. Low-code y plataformas sin código ¡será más popular este 2023!
Sin necesidad de grandes conocimientos técnicos o de codificación, este enfoque facilita a los particulares el desarrollo y la aplicación de modelos de ML. Estas herramientas ofrecen una interfaz gráfica de usuario (GUI) con componentes preconstruidos, como algoritmos, herramientas de preprocesamiento de datos y métricas de evaluación de modelos.
Prepara tus proyectos de aprendizaje automático este año porque, con este enfoque, puedes ensamblar fácilmente los componentes en una canalización para ellos arrastrándolos y soltándolos en un lienzo y especificando sus parámetros.
Sin embargo, el low-code y el no-code ML tienen limitaciones en comparación con el desarrollo tradicional de ML, incluyendo opciones de personalización limitadas y modelos de menor calidad. No obstante, ofrecen una forma accesible y cómoda de iniciarse en el ML.
3. Los modelos de aprendizaje automático se vuelven más sofisticados
En 2023, los modelos de ML han mejorado hasta un punto en el que las organizaciones pueden extraer información más valiosa de sus datos y tomar decisiones más informadas. Esto es gracias a los avances en el entrenamiento de modelos y a la creciente disponibilidad de datos de alta calidad con los que entrenarlos.
Los modelos Foundation han reducido la necesidad de entrenar los datos más de una vez. Los TI pueden reutilizarse y ajustarse para diversas tareas.
Las empresas se benefician de su mayor facilidad de adopción, que les permite comprender mejor sus contratos, por ejemplo, cuando se requiere un nivel de matización por parte de los modelos de IA.
Este enfoque del modelo, que se originó en el procesamiento del lenguaje natural, ha transformado ese campo y ahora se utiliza en ámbitos como el análisis de la atención al cliente.
Si se esfuerza por desarrollar sistemas de ML este año, no pierda la oportunidad de sacar partido de algunos de los modelos más sofisticados disponibles. Estos modelos básicos no solo reducirán sus gastos de forma significativa, sino que también mejorarán sus resultados generales.
4. Aprendizaje automático integrado o TinyML
El aprendizaje automático integrado es una tendencia creciente en 2023 que abre todo un nuevo mundo de posibilidades.
El ML integrado o TinyML funciona integrando algoritmos de IA directamente en dispositivos y sistemas, haciendo uso de la computación de borde para el procesamiento en tiempo real en el propio dispositivo.
Funciona de la siguiente manera: el sistema de aprendizaje automático se entrena previamente con los datos y, a continuación, el modelo entrenado se integra en el dispositivo o sistema. El dispositivo o sistema puede entonces utilizar el modelo para hacer predicciones basadas en los datos entrantes sin tener que enviar los datos a otro lugar para su procesamiento. El resultado es una IA más rápida y con mayor capacidad de respuesta, ya que el dispositivo puede hacer predicciones en tiempo real.
Aprovechar esta ventaja beneficia a tus programas de aprendizaje automático al reducir la latencia y permitirles producir mejores resultados. Con la aparición de la tecnología 5G, se espera que esta tendencia se popularice aún más en 2023.
Asegúrese de explorar el aprendizaje automático integrado o TinyML si está buscando una forma de mejorar sus modelos ML este año. Podría ser la clave para desbloquear aplicaciones innovadoras que te adelanten a la competencia.
5. Red Adversarial General (GAN)
GAN es una de las tendencias de aprendizaje automático que hará furor en la comunidad este 2023. Así que si quieres explorar el ML de vanguardia, esta es una tendencia de la que definitivamente deberías tomar nota.
Las GAN son un tipo de red neuronal que utiliza dos redes, una generadora y otra discriminadora, para generar nuevos datos.
Así es como trabajan juntos: el generador crea datos falsos, mientras que el discriminador intenta distinguir entre datos reales y falsos. A medida que las dos redes compiten, el generador mejora su capacidad de crear datos cada vez más realistas. Las GAN tienen una amplia gama de aplicaciones, desde la generación de nuevas imágenes, vídeos y música hasta la creación de simulaciones más precisas para la investigación científica.
Con el continuo crecimiento de los big data y la creciente demanda de contenidos generados por IA más realistas y diversos, se espera que los GAN desempeñen un gran papel en el desarrollo de tecnologías avanzadas de aprendizaje automático en 2023 y más allá.
6. Aprendizaje automático multimodal (MML)
Como campo bastante joven del aprendizaje automático, el MML tiene un futuro prometedor. Pero, ¿qué es el MML?
La multimodalidad consiste en utilizar la idea de que el mundo puede percibirse a través de múltiples vías, conocidas como modalidades, para construir modelos más eficaces. El concepto de "multimodalidad" en inteligencia artificial se refiere al desarrollo de modelos de aprendizaje automático que puedan percibir simultáneamente un evento a través de múltiples modalidades, de forma muy parecida a como lo hacen los humanos.
Este año esperamos ver más avances en este campo, ya que los investigadores siguen desarrollando modelos avanzados para la MML. Incluso se cree que podría ser la clave para lograr IA general o Inteligencia General Artificial (AGI).
Si quiere estar a la vanguardia del desarrollo de ML, no pierda de vista los avances de ML en MML.
7. Gestión de la operacionalización del aprendizaje automático (MLOps)
Los MLOP son una de las tendencias emergentes del aprendizaje automático de este año que contribuirán en gran medida a las empresas.
Con el auge del ML y la IA, ha quedado claro que los enfoques de desarrollo tradicionales pueden no ser suficientes para aprovechar plenamente estas tecnologías. Ahí es donde entra en juego MLOps, que ofrece un nuevo enfoque que combina el desarrollo y la implantación de sistemas de ML en un proceso ágil y eficiente.
MLOps trabaja para recopilar datos y centrarse en la gestión. Con la creciente cantidad de datos que se generan, la necesidad de automatización es mayor que nunca. El ciclo de vida de los sistemas, que es una piedra angular de la disciplina DevOps, es también un componente crítico de MLOps. Esto ayuda a las organizaciones a gestionar eficazmente el ciclo de vida completo de sus sistemas de ML, desde el desarrollo hasta la implantación y más allá.
Este año, es de esperar que más organizaciones aprovechen los MLOps en sus empresas, ya que buscan formas eficaces de gestionar el desarrollo y la implantación de sus sistemas de ML.
8. IA responsable
La necesidad de una inteligencia artificial responsable se ha convertido en una tendencia crucial en la comunidad del aprendizaje automático en 2023. Con los avances en IA y aprendizaje automático, el impacto que estas tecnologías pueden tener en la sociedad es cada vez más evidente.
Las organizaciones reconocen cada vez más la importancia del uso ético y transparente de la tecnología de inteligencia artificial. Esto se debe en parte a la creciente preocupación por la privacidad y la protección de datos, así como al deseo de garantizar que los sistemas de IA estén alineados con los valores humanos.
Un avance importante en este ámbito es la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA), que otorga a los californianos el derecho a saber qué datos se recogen sobre ellos y solicitar su eliminación. Esta normativa y otras similares están presionando a las organizaciones para que sean más transparentes y responsables en el uso que hacen de la IA, sobre todo cuando se trata de recopilar, utilizar y almacenar datos de los consumidores.
Como resultado, la IA responsable se está convirtiendo en un factor importante en el desarrollo e implantación de sistemas de ML y es probable que desempeñe un papel cada vez más importante en la configuración del sector en los próximos años.
Esto exige que las organizaciones se aseguren de que sus sistemas de IA y los procesos empresariales relacionados cumplen la normativa y las normas éticas. Las organizaciones también deben buscar formas de crear IA responsable, como la incorporación de principios éticos en el diseño del sistema y el uso de análisis para la detección de anomalías.
9. Aprendizaje automático no supervisado
Con el rápido avance de la automatización, existe la necesidad de soluciones de ciencia de datos que no requieran intervención humana. Como tal, el ML no supervisado promete ser la próxima gran tendencia y revolucionará diversas industrias y aplicaciones.
A diferencia del aprendizaje supervisado, este enfoque se centra en datos no etiquetados y no requiere ningún esfuerzo humano en forma de etiquetado de datos o ingeniería de características. Esto lo hace adecuado para tratar grandes conjuntos de datos que no pueden etiquetarse manualmente o cuyas etiquetas se desconocen.
Entre las muchas técnicas de aprendizaje automático, la agrupación es una valiosa herramienta para analizar datos. El proceso consiste en agrupar puntos de datos con características comunes, lo que permite a los algoritmos de aprendizaje automático comprender mejor los patrones y las relaciones dentro de un conjunto de datos.
Este año, se espera que más organizaciones aprovechen el aprendizaje no supervisado en sus empresas, ya que puede utilizarse para un análisis de datos más preciso y eficiente. Ahora es el momento de adoptar este nueva tecnología y su potencial para ayudarle a descubrir información en grandes conjuntos de datos.
10. Aprendizaje por refuerzo
El aprendizaje por refuerzo es una de las tendencias más candentes en el campo del aprendizaje automático este 2023.
Es un tipo de algoritmo de aprendizaje automático en el que un agente aprende a tomar decisiones realizando acciones y recibiendo recompensas o penalizaciones en función de las consecuencias de esas acciones. El objetivo es que el agente maximice su recompensa total a lo largo del tiempo.
El aprendizaje por refuerzo tiene una amplia gama de aplicaciones, desde juegos y la robótica a las finanzas y sanidady en los últimos años ha suscitado gran interés por su potencial para resolver problemas complejos de forma más intuitiva y eficaz que los métodos tradicionales de aprendizaje automático.
Con los continuos avances en algoritmos y hardware de aprendizaje por refuerzo, se espera que se generalice aún más en los próximos años.
Construyamos su proyecto de ML
A medida que el ML siga madurando, podemos esperar ver desarrollos aún más emocionantes en los próximos años, con modelos de aprendizaje automático cada vez más eficaces e impactantes en una amplia gama de dominios.
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