{"id":16853,"date":"2024-01-26T09:47:59","date_gmt":"2024-01-26T09:47:59","guid":{"rendered":"https:\/\/www.startechup.com\/?p=16853"},"modified":"2024-08-12T06:00:53","modified_gmt":"2024-08-12T06:00:53","slug":"10-trends-in-machine-learning-in-2024","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.startechup.com\/es\/blog\/10-trends-in-machine-learning-in-2024\/","title":{"rendered":"10 tendencias e innovaciones en aprendizaje autom\u00e1tico en 2024"},"content":{"rendered":"<p>En el vasto reino de <a href=\"https:\/\/www.startechup.com\/es\/blog\/software-development-company-qualities\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">tecnolog\u00edas emergentes<\/a> n el panorama empresarial reinan dos potencias: la Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Autom\u00e1tico (AM). Ambas tecnolog\u00edas evolucionan r\u00e1pida y constantemente, lo que dificulta a las empresas mantenerse al d\u00eda de las \u00faltimas tendencias.<\/p>\n\n\n\n<p>La tecnolog\u00eda de aprendizaje autom\u00e1tico ha revolucionado por completo la forma de realizar tareas, haci\u00e9ndolas m\u00e1s factibles, eficientes y precisas que nunca. Se ha convertido en una importante fuerza motriz de la innovaci\u00f3n, impulsando diversas industrias como <a href=\"https:\/\/www.startechup.com\/es\/blog\/10-healthcare-technology-trends-2023\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">sanidad<\/a>finanzas, comercio minorista y muchos m\u00e1s.<\/p>\n\n\n\n<p>A medida que nos adentramos en 2024, el sector del aprendizaje autom\u00e1tico sigue expandi\u00e9ndose en direcciones apasionantes. En este art\u00edculo, exploramos las 10 principales tendencias e innovaciones en aprendizaje autom\u00e1tico que se espera que den forma al sector en 2024.<\/p>\n\n\n\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_47_1 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\">Tabla de contenidos<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"ez-toc-toggle-icon-1\"><label for=\"item-69dc1cbb1804a\" aria-label=\"Tabla de contenidos\"><span style=\"display: flex;align-items: center;width: 35px;height: 30px;justify-content: center;direction:ltr;\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/label><input  type=\"checkbox\" id=\"item-69dc1cbb1804a\"><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.startechup.com\/es\/blog\/10-trends-in-machine-learning-in-2024\/#Multimodal_Machine_Learning\" title=\"Aprendizaje autom\u00e1tico multimodal\">Aprendizaje autom\u00e1tico multimodal<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.startechup.com\/es\/blog\/10-trends-in-machine-learning-in-2024\/#Foundation_Models\" title=\"Modelos de cimentaci\u00f3n\">Modelos de cimentaci\u00f3n<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.startechup.com\/es\/blog\/10-trends-in-machine-learning-in-2024\/#Transformers_or_Seq2Seq_Models\" title=\"Transformadores o modelos Seq2Seq\">Transformadores o modelos Seq2Seq<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.startechup.com\/es\/blog\/10-trends-in-machine-learning-in-2024\/#Low-Code_or_No-Code_Development\" title=\"Desarrollo de bajo c\u00f3digo o sin c\u00f3digo\">Desarrollo de bajo c\u00f3digo o sin c\u00f3digo<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/www.startechup.com\/es\/blog\/10-trends-in-machine-learning-in-2024\/#Automated_Machine_Learning_AutoML\" title=\"Aprendizaje autom\u00e1tico (AutoML)\">Aprendizaje autom\u00e1tico (AutoML)<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/www.startechup.com\/es\/blog\/10-trends-in-machine-learning-in-2024\/#Generative_Adversarial_Networks_GAN\" title=\"Redes Generativas Adversariales (GAN)\">Redes Generativas Adversariales (GAN)<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/www.startechup.com\/es\/blog\/10-trends-in-machine-learning-in-2024\/#Machine_Learning_Operationalization_Management_MLOps\" title=\"Gesti\u00f3n de la operacionalizaci\u00f3n del aprendizaje autom\u00e1tico (MLOps)\">Gesti\u00f3n de la operacionalizaci\u00f3n del aprendizaje autom\u00e1tico (MLOps)<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/www.startechup.com\/es\/blog\/10-trends-in-machine-learning-in-2024\/#Explainable_AI_XAI\" title=\"IA explicable (XAI)\">IA explicable (XAI)<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/www.startechup.com\/es\/blog\/10-trends-in-machine-learning-in-2024\/#Embedded_Machine_Learning\" title=\"Aprendizaje autom\u00e1tico integrado\">Aprendizaje autom\u00e1tico integrado<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-10\" href=\"https:\/\/www.startechup.com\/es\/blog\/10-trends-in-machine-learning-in-2024\/#Metaverses\" title=\"Metaversos\">Metaversos<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-11\" href=\"https:\/\/www.startechup.com\/es\/blog\/10-trends-in-machine-learning-in-2024\/#Let%E2%80%99s_Build_Your_ML_Project_Today\" title=\"\u00a1Construyamos su proyecto de ML hoy mismo!\">\u00a1Construyamos su proyecto de ML hoy mismo!<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-multimodal-machine-learning\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Multimodal_Machine_Learning\"><\/span>Aprendizaje autom\u00e1tico multimodal<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>La primera en nuestra lista de tendencias tecnol\u00f3gicas de aprendizaje autom\u00e1tico para 2024 es el aprendizaje autom\u00e1tico multimodal (MML).<\/p>\n\n\n\n<p>La MML aprovecha la riqueza de nuestro entorno, adoptando las diversas formas en que experimentamos el mundo. Al aprovechar m\u00faltiples modalidades, los modelos de IA pueden captar acontecimientos con la profundidad y amplitud que refleja la percepci\u00f3n humana. Por ejemplo, empareja im\u00e1genes con etiquetas de audio y texto para hacerlas m\u00e1s reconocibles.<\/p>\n\n\n\n<p>Google DeepMind caus\u00f3 sensaci\u00f3n con <a target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/deepmind.google\/discover\/blog\/a-generalist-agent\/\">Gato<\/a>un sistema de inteligencia artificial multimodal capaz de realizar m\u00faltiples tareas, como la percepci\u00f3n visual, la comprensi\u00f3n del lenguaje y los movimientos rob\u00f3ticos. Al mismo tiempo, los desarrolladores est\u00e1n explorando formas de combinar distintas modalidades para potenciar tareas cotidianas como la comprensi\u00f3n de documentos, como destaca David Talby, fundador y director t\u00e9cnico de John Snow Labs, proveedor de herramientas de PNL.<\/p>\n\n\n\n<p>Esto es muy \u00fatil en el sector sanitario. Los algoritmos de IA entrenados con t\u00e9cnicas multimodales como la visi\u00f3n artificial y el reconocimiento \u00f3ptico de caracteres pueden mejorar realmente la presentaci\u00f3n de los resultados, mejorando a\u00fan m\u00e1s el diagn\u00f3stico m\u00e9dico.<\/p>\n\n\n\n<p>Y lo que es m\u00e1s importante, la contrataci\u00f3n o formaci\u00f3n de cient\u00edficos de datos expertos en distintas \u00e1reas, como el procesamiento del lenguaje natural y las t\u00e9cnicas de visi\u00f3n artificial, ser\u00e1 crucial para aprovechar todo el potencial de la MML.<\/p>\n\n\n\n<p>Aunque la MML es hasta ahora un campo joven que a\u00fan debe desarrollarse y avanzar en los pr\u00f3ximos a\u00f1os, muchos creen que puede ser clave para&nbsp;<a target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41467-022-30761-2\">alcanzar la IA general<\/a>. Es una frontera apasionante en la que las m\u00e1quinas tratan de entender el mundo como nosotros.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-foundation-models\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Foundation_Models\"><\/span>Modelos de cimentaci\u00f3n<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>En los \u00faltimos a\u00f1os, el modelo Foundation ha surgido como una verdadera potencia en inteligencia artificial, cautivando la atenci\u00f3n de muchos. \u00bfY lo mejor? Su camino de popularidad est\u00e1 lejos de haber terminado, porque sigue dominando el panorama hasta bien entrado 2024.<\/p>\n\n\n\n<p>Un modelo b\u00e1sico 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 b\u00e1sicos est\u00e1n entrenados para manejar todo tipo de tareas y transferir conocimientos entre ellas.<\/p>\n\n\n\n<p>Los ingenieros pretenden alcanzar un nivel de comprensi\u00f3n totalmente nuevo ense\u00f1ando a las m\u00e1quinas no s\u00f3lo a buscar patrones, sino tambi\u00e9n a reunir conocimientos. Los modelos Foundation son super\u00fatiles para generar y resumir contenidos, codificar y traducir, y ofrecer asistencia al cliente.<\/p>\n\n\n\n<p>Por poner ejemplos concretos, los modelos de cimientos m\u00e1s populares son los de OpenAI <a target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/openai.com\/blog\/gpt-3-apps\">GPT-3<\/a> y <a target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/openai.com\/gpt-4\">GPT-4<\/a>&nbsp;y&nbsp;<a target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/encord.com\/blog\/florence-2-explained\/\">Florencia-2 de Microsoft<\/a>. GPT-3 ya se utiliza en diversas aplicaciones, desde la generaci\u00f3n de texto hasta la creaci\u00f3n de chatbots. Por su parte, Florence-2 es una gran red neuronal que puede trabajar con distintos idiomas.<\/p>\n\n\n\n<p>Estos grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos est\u00e1n en boca de todos \u00faltimamente, y han llegado para quedarse.<\/p>\n\n\n\n<p>Si miramos m\u00e1s all\u00e1 de 2024, esperamos ver m\u00e1s avances en los modelos de cimentaci\u00f3n. M\u00e1s empresas e investigadores siguen explorando formas de mejorar los modelos de cimentaci\u00f3n a\u00f1adiendo t\u00e9cnicas adicionales de formaci\u00f3n y perfeccionamiento.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><a href=\"https:\/\/www.startechup.com\/es\/contact\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><img decoding=\"async\" width=\"960\" height=\"320\" src=\"https:\/\/www.startechup.com\/wp-content\/uploads\/StarTechUP-Machine-Learning-Services-4.jpg\" alt=\"Servicios de aprendizaje autom\u00e1tico de StarTechUP\" class=\"wp-image-16854\" srcset=\"https:\/\/www.startechup.com\/wp-content\/uploads\/StarTechUP-Machine-Learning-Services-4.jpg 960w, https:\/\/www.startechup.com\/wp-content\/uploads\/StarTechUP-Machine-Learning-Services-4-300x100.jpg 300w, https:\/\/www.startechup.com\/wp-content\/uploads\/StarTechUP-Machine-Learning-Services-4-768x256.jpg 768w, https:\/\/www.startechup.com\/wp-content\/uploads\/StarTechUP-Machine-Learning-Services-4-18x6.jpg 18w\" sizes=\"(max-width: 960px) 100vw, 960px\" \/><\/a><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Transformers_or_Seq2Seq_Models\"><\/span>Transformadores o modelos Seq2Seq<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>Otra estrella ascendente en las tendencias de aprendizaje autom\u00e1tico de 2024 son los transformadores, tambi\u00e9n conocidos como modelos SeqSeq.<\/p>\n\n\n\n<p>Los transformadores son un tipo de arquitectura de IA que realiza una transducci\u00f3n, o transformaci\u00f3n, sobre secuencias de datos de entrada mediante un codificador y un descodificador, dando como resultado una secuencia diferente. Muchos modelos fundamentales tambi\u00e9n se basan en transformadores. Y est\u00e1n a punto de dominar el <a target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/exchange.scale.com\/public\/blogs\/state-of-ai-report-2021-transformers-taking-ai-world-by-storm-nathan-benaich\">El mundo de la IA y el ML.<\/a><\/p>\n\n\n\n<p>Los transformadores se utilizan b\u00e1sicamente 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 autom\u00e1tico como la traducci\u00f3n de dispositivos, la respuesta a preguntas, la creaci\u00f3n de chatbot, el resumen de textos, etc.<\/p>\n\n\n\n<p>\u00bfC\u00f3mo funciona exactamente?<\/p>\n\n\n\n<p>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 continuaci\u00f3n, genera una nueva frase en un idioma distinto, teniendo en cuenta esas ponderaciones asignadas.<\/p>\n\n\n\n<p>Si te gusta crear programas de ML de forma r\u00e1pida y eficiente, los transformadores son una tecnolog\u00eda que debes aprender. Ya han demostrado su valor en diferentes casos de uso, y podemos esperar m\u00e1s avances y mejoras en este campo. Algunas de las principales soluciones que pueden ayudarte a crear cadenas de transformadores son <a target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/huggingface.co\/\">Cara de abrazo<\/a> y <a target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/aws.amazon.com\/comprehend\/\">Amazon Comprender<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Low-Code_or_No-Code_Development\"><\/span>Desarrollo de bajo c\u00f3digo o sin c\u00f3digo<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>El aprendizaje autom\u00e1tico y la inteligencia artificial han dejado su huella en todos los campos, desde la agricultura al marketing o la banca. En 2024, estas tecnolog\u00edas seguir\u00e1n impulsando <a href=\"https:\/\/www.startechup.com\/es\/blog\/no-code-app-builders-2023\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">plataformas de desarrollo de bajo c\u00f3digo o sin c\u00f3digo<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<p>Este enfoque, como su nombre indica, permite a los desarrolladores sin gran experiencia en codificaci\u00f3n crear modelos de aprendizaje autom\u00e1tico de forma r\u00e1pida y eficaz. A menudo, los directivos consideran que las soluciones de ML f\u00e1ciles de usar para empleados no expertos en tecnolog\u00eda son cruciales para mantener el buen funcionamiento de la organizaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p>Es innegable que es una forma m\u00e1s rentable de construir proyectos digitales que el largo proceso de contar con todo un equipo de cient\u00edficos de datos e ingenieros. Como resultado, esta tendencia llevar\u00e1 a m\u00e1s empresas a adoptar soluciones de bajo c\u00f3digo y sin c\u00f3digo, lo que conducir\u00e1 a un aumento significativo en el n\u00famero de empresas que utilizan modelos de ML.<\/p>\n\n\n\n<p>Las posibilidades de las plataformas de bajo c\u00f3digo o sin c\u00f3digo son realmente ilimitadas. Por ejemplo, las empresas pueden utilizarlas para la contrataci\u00f3n de empleados, la detecci\u00f3n de fraudes, la previsi\u00f3n de la demanda, el an\u00e1lisis de la opini\u00f3n de los clientes, etc.<\/p>\n\n\n\n<p>Si piensa en la calidad, las plataformas de bajo c\u00f3digo o sin c\u00f3digo son igual de buenas en comparaci\u00f3n con los marcos de codificaci\u00f3n tradicionales.<\/p>\n\n\n\n<p>Seg\u00fan Gartner, la demanda de soluciones de alta calidad supera la capacidad de ofrecerlas, creciendo al menos <a target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/www.gartner.com\/smarterwithgartner\/how-to-deliver-enterprise-mobile-apps-faster\">5 veces m\u00e1s r\u00e1pido de lo que los inform\u00e1ticos pueden seguir<\/a>. Las soluciones no-code y low-code cubren este vac\u00edo, satisfaciendo la demanda. Del mismo modo, las soluciones de bajo c\u00f3digo permiten a los equipos t\u00e9cnicos probar sus hip\u00f3tesis con mayor rapidez, reduciendo el plazo de entrega y los costes de desarrollo.<\/p>\n\n\n\n<p>En los pr\u00f3ximos a\u00f1os, la disponibilidad de bloques de construcci\u00f3n de IA preentrenados y una gama m\u00e1s amplia de herramientas de desarrollo f\u00e1ciles de usar har\u00e1n posible que los desarrolladores ofrezcan una mejor experiencia general con programas de aprendizaje autom\u00e1tico de bajo c\u00f3digo o sin c\u00f3digo.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"960\" height=\"280\" src=\"https:\/\/www.startechup.com\/wp-content\/uploads\/AutoML-quote.jpg\" alt=\"Presupuesto AutoML\" class=\"wp-image-16855\" srcset=\"https:\/\/www.startechup.com\/wp-content\/uploads\/AutoML-quote.jpg 960w, https:\/\/www.startechup.com\/wp-content\/uploads\/AutoML-quote-300x88.jpg 300w, https:\/\/www.startechup.com\/wp-content\/uploads\/AutoML-quote-768x224.jpg 768w, https:\/\/www.startechup.com\/wp-content\/uploads\/AutoML-quote-18x5.jpg 18w\" sizes=\"(max-width: 960px) 100vw, 960px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Automated_Machine_Learning_AutoML\"><\/span>Aprendizaje autom\u00e1tico (AutoML)<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>En 2024, el proceso de aprendizaje autom\u00e1tico ser\u00e1 a\u00fan m\u00e1s f\u00e1cil con el uso de las herramientas AutoML.<\/p>\n\n\n\n<p>Si usted es un cient\u00edfico de datos, esta tendencia seguramente le interesar\u00e1. Las plataformas AutoML aprovechan los algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico y la automatizaci\u00f3n para ayudarle a crear prototipos, entrenar, evaluar y desplegar modelos r\u00e1pidamente a un ritmo m\u00e1s r\u00e1pido que los procesos manuales tradicionales.<\/p>\n\n\n\n<p>\u00bfC\u00f3mo? Utilizando plantillas.<\/p>\n\n\n\n<p>He aqu\u00ed un ejemplo: <a target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/auto.gluon.ai\/stable\/index.html\">AutoGluon<\/a>es una soluci\u00f3n lista para usar con datos de texto, im\u00e1genes y tablas. Permite a los desarrolladores probar f\u00e1cilmente soluciones de aprendizaje profundo y hacer predicciones sin necesidad de expertos en ciencia de datos.<\/p>\n\n\n\n<p>AutoML mejora las herramientas de etiquetado de datos y permite el ajuste autom\u00e1tico 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.<\/p>\n\n\n\n<p>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 m\u00e1s en el an\u00e1lisis de datos y hace que soluciones como la IA sean m\u00e1s asequibles y accesibles en el mercado.<\/p>\n\n\n\n<p>Otro ejemplo son los modelos DALL-E y CLIP de OpenAI. Combinan texto e im\u00e1genes para crear nuevos dise\u00f1os visuales. Por ejemplo, los modelos emplean la generaci\u00f3n de im\u00e1genes a partir de la entrada \"sill\u00f3n con forma de aguacate\". Esta tecnolog\u00eda tiene diversas aplicaciones, como SEO de art\u00edculos, maquetas de productos y generaci\u00f3n de ideas de productos.<\/p>\n\n\n\n<p>Con AutoML, puede esperar ver m\u00e1s avances revolucionarios en modelos y aplicaciones de aprendizaje autom\u00e1tico en los pr\u00f3ximos a\u00f1os.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Generative_Adversarial_Networks_GAN\"><\/span>Redes Generativas Adversariales (GAN)<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>La GAN ha estado en boca de todos en los \u00faltimos a\u00f1os, y seguir\u00e1 dominando en 2024.<\/p>\n\n\n\n<p>Estas redes son una estructura de aprendizaje autom\u00e1tico en la que compiten dos redes neuronales. El generador crea datos falsos y el discriminador o cr\u00edtico intenta detectar si los datos son reales o falsos. Esta competici\u00f3n conduce a la generaci\u00f3n de datos sint\u00e9ticos de alta calidad.<\/p>\n\n\n\n<p>El campo de las GAN ha evolucionado r\u00e1pidamente, mostrando asombrosas capacidades para crear contenidos realistas en distintas \u00e1reas. Pueden hacer cosas como traducir im\u00e1genes en otras im\u00e1genes y hacer fotos que parezcan reales. Esto demuestra que las GAN pueden cambiar las reglas del juego del modelado generativo.<\/p>\n\n\n\n<p>Algunos ejemplos populares de GAN son <a target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/github.com\/NVlabs\/stylegan\">EstiloGAN<\/a>que puede generar im\u00e1genes y v\u00eddeos de alta calidad, y <a target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/machinelearningmastery.com\/a-gentle-introduction-to-the-biggan\/\">BigGAN<\/a>que se especializa en crear im\u00e1genes diversas a partir de entradas de texto.<\/p>\n\n\n\n<p>Con el auge de las GAN, podemos esperar ver aplicaciones m\u00e1s realistas y creativas en diversos campos como el arte, el entretenimiento y la moda.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Machine_Learning_Operationalization_Management_MLOps\"><\/span>Gesti\u00f3n de la operacionalizaci\u00f3n del aprendizaje autom\u00e1tico (MLOps)<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>Si ha o\u00eddo hablar de DevOps, puede pensar en MLOps como su primo.<\/p>\n\n\n\n<p>MLOps consiste en gestionar el ciclo de vida de los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico desde el desarrollo hasta la implantaci\u00f3n y m\u00e1s all\u00e1. Con el auge del ML, es exactamente lo que el sector necesita en 2024.<\/p>\n\n\n\n<p>MLOps est\u00e1 despegando a medida que las empresas buscan ampliar su ML. Y a medida que recopilan m\u00e1s datos a mayor escala, crece su necesidad de una mayor automatizaci\u00f3n. As\u00ed pues, se trata de un enfoque para mejorar el desarrollo de soluciones de aprendizaje autom\u00e1tico, haci\u00e9ndolas a\u00fan m\u00e1s valiosas para las empresas.<\/p>\n\n\n\n<p>Su funcionamiento consiste en automatizar el proceso de despliegue, realizar un seguimiento de las versiones de los modelos y <a target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/cloud.google.com\/architecture\/mlops-continuous-delivery-and-automation-pipelines-in-machine-learning\">gesti\u00f3n de canalizaciones de ML<\/a>. Esto ayuda a las organizaciones a racionalizar sus pr\u00e1cticas de desarrollo y ahorrar tiempo y recursos, mejorando al mismo tiempo la eficiencia general.<\/p>\n\n\n\n<p>MLOps cambia las reglas del juego para las grandes empresas, aportando aplicaciones de aprendizaje autom\u00e1tico m\u00e1s coherentes y fiables a sectores como la sanidad, las finanzas y el comercio minorista. Se trata de reducir la variabilidad y aumentar la escalabilidad.<\/p>\n\n\n\n<p>En 2024, invertir en MLOps se convertir\u00e1 en una prioridad para las empresas que buscan seguir siendo competitivas y aprovechar los beneficios de la tecnolog\u00eda ML de vanguardia.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"960\" height=\"280\" src=\"https:\/\/www.startechup.com\/wp-content\/uploads\/XAI-quote.jpg\" alt=\"Presupuesto XAI\" class=\"wp-image-16856\" srcset=\"https:\/\/www.startechup.com\/wp-content\/uploads\/XAI-quote.jpg 960w, https:\/\/www.startechup.com\/wp-content\/uploads\/XAI-quote-300x88.jpg 300w, https:\/\/www.startechup.com\/wp-content\/uploads\/XAI-quote-768x224.jpg 768w, https:\/\/www.startechup.com\/wp-content\/uploads\/XAI-quote-18x5.jpg 18w\" sizes=\"(max-width: 960px) 100vw, 960px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Explainable_AI_XAI\"><\/span>IA explicable (XAI)<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>Aunque cualquiera puede utilizar la IA con poca codificaci\u00f3n, comprender el funcionamiento interno de un modelo puede ser todo un reto. Aqu\u00ed es donde entra en juego la IA explicable (XAI). Este a\u00f1o veremos c\u00f3mo la XAI gana adeptos a medida que las empresas buscan formas de hacer que la IA sea m\u00e1s transparente y fiable.<\/p>\n\n\n\n<p>Uno de los grandes problemas del aprendizaje autom\u00e1tico 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 comprensi\u00f3n del proceso de toma de decisiones y la confianza en los resultados.<\/p>\n\n\n\n<p>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 pr\u00e9stamo m\u00e1s informadas o a los m\u00e9dicos a determinar diagn\u00f3sticos con mayor certeza. En estos \u00e1mbitos, comprender c\u00f3mo un modelo ML ha llegado a su respuesta es crucial para la responsabilidad y la confianza.<\/p>\n\n\n\n<p>En 2024, las empresas est\u00e1n invirtiendo m\u00e1s dinero en investigaci\u00f3n y desarrollo para crear modelos que no s\u00f3lo ofrezcan predicciones precisas, sino que tambi\u00e9n expliquen sus decisiones de una forma f\u00e1cil de entender para la gente.<\/p>\n\n\n\n<p>Por lo tanto, es de esperar que las herramientas XAI se conviertan en una parte est\u00e1ndar del proceso de desarrollo de ML a medida que las empresas se esfuerzan por conseguir pr\u00e1cticas de IA \u00e9ticas y explicables. Esto no solo mejorar\u00e1 la transparencia, sino que tambi\u00e9n ayudar\u00e1 a mitigar los prejuicios y promover\u00e1 el uso responsable de la tecnolog\u00eda de IA.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Embedded_Machine_Learning\"><\/span>Aprendizaje autom\u00e1tico integrado<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>TinyML, o aprendizaje autom\u00e1tico integrado, consiste en ejecutar el aprendizaje autom\u00e1tico en diversos dispositivos. Se utiliza en electrodom\u00e9sticos, smartphones, port\u00e1tiles y sistemas dom\u00e9sticos inteligentes.<\/p>\n\n\n\n<p>A medida que las tecnolog\u00edas IoT y la rob\u00f3tica se generalizan, la importancia de los sistemas embebidos ha crecido. En 2024, los retos de Tiny ML siguen sin resolverse, exigiendo la m\u00e1xima optimizaci\u00f3n y eficiencia al tiempo que se conservan los recursos.<\/p>\n\n\n\n<p>Las aplicaciones integradas suelen ser muy espec\u00edficas y deben funcionar con limitaciones de recursos, como la capacidad de procesamiento y la memoria. Esto requiere t\u00e9cnicas especializadas de compresi\u00f3n y optimizaci\u00f3n de modelos.<\/p>\n\n\n\n<p>Sin embargo, con los avances en el dise\u00f1o de hardware y el desarrollo de software, podemos esperar ver modelos TinyML m\u00e1s sofisticados que puedan realizar tareas complejas como el reconocimiento de voz, la clasificaci\u00f3n de im\u00e1genes y el mantenimiento predictivo en diversos dispositivos.<\/p>\n\n\n\n<p>B\u00e1sicamente, en 2024 ejecutaremos modelos de aprendizaje autom\u00e1tico en dispositivos integrados para tomar mejores decisiones y hacer mejores predicciones. El sistema de aprendizaje autom\u00e1tico integrado es mucho m\u00e1s eficiente que los sistemas basados en la nube y aporta numerosas ventajas, como la reducci\u00f3n de las amenazas cibern\u00e9ticas, el ahorro de ancho de banda y la reducci\u00f3n del almacenamiento y la transferencia de datos en servidores en la nube.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Metaverses\"><\/span>Metaversos<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>El metaverso est\u00e1 de moda en el \u00e1mbito de la inteligencia artificial y el aprendizaje autom\u00e1tico. En 2024, la l\u00ednea que separa nuestra vida f\u00edsica de la virtual se difuminar\u00e1 a\u00fan m\u00e1s a medida que el metaverso siga evolucionando.<\/p>\n\n\n\n<p>Muchos de los proyectos de IA de este a\u00f1o girar\u00e1n en torno a la creaci\u00f3n de entornos virtuales capaces de aprender, adaptarse e interactuar con los usuarios de una forma m\u00e1s parecida a la humana. Estos entornos inmersivos podr\u00edan utilizarse en <a href=\"https:\/\/www.startechup.com\/es\/blog\/8-trends-in-gaming-in-2024\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">juegos<\/a>, simulaciones de formaci\u00f3n e incluso trabajo a distancia.<\/p>\n\n\n\n<p>A medida que el metaverso se integre m\u00e1s en nuestra vida cotidiana, cabe esperar que las tecnolog\u00edas de aprendizaje autom\u00e1tico desempe\u00f1en un papel importante en su desarrollo. Esto incluye avances en el procesamiento del lenguaje natural, la visi\u00f3n por ordenador y el aprendizaje por refuerzo.<\/p>\n\n\n\n<p>El metaverso es un concepto complejo con infinitas posibilidades y, a medida que sigamos explorando su potencial, el aprendizaje autom\u00e1tico desempe\u00f1ar\u00e1 un papel esencial en la configuraci\u00f3n de este reino virtual.<\/p>\n\n\n\n<p>Por ejemplo, la aparici\u00f3n de <a href=\"https:\/\/www.sciencedirect.com\/science\/article\/pii\/S0167739X23000493#b33\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">mercados virtuales que utilizan blockchain para el comercio tridimensional por internet<\/a> es cada vez m\u00e1s popular. Esto incluye los mercados de bienes inmuebles virtuales, arte digital, comercio electr\u00f3nico, y <a href=\"https:\/\/www.startechup.com\/es\/blog\/8-trends-in-gaming-technology-2023\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">juegos para ganar dinero<\/a>ampliando las posibilidades de los mercados de juego.<\/p>\n\n\n\n<p>Los asistentes virtuales, avatares y chatbots que utilizan IA tambi\u00e9n ser\u00e1n cada vez m\u00e1s frecuentes en el Metaverso. Estos agentes inteligentes ayudar\u00e1n a los usuarios a navegar e interactuar con este mundo virtual, convirti\u00e9ndolo en una experiencia m\u00e1s inmersiva y personalizada.<\/p>\n\n\n\n<p>En 2024, podemos esperar que el Metaverso siga creciendo y evolucionando a medida que las tecnolog\u00edas de aprendizaje autom\u00e1tico lo hagan a\u00fan m\u00e1s realista e interactivo. Las posibilidades de este mundo virtual son infinitas, y a medida que sigamos ampliando los l\u00edmites de la <a href=\"https:\/\/www.startechup.com\/es\/blog\/tecnologias-de-desarrollo-de-software\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">tecnolog\u00eda<\/a>El Metaverso se convertir\u00e1 en parte integrante de nuestra vida cotidiana.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"683\" src=\"https:\/\/www.startechup.com\/wp-content\/uploads\/building-an-ML-project-1024x683.jpg\" alt=\"construir un proyecto de ML\" class=\"wp-image-16857\" srcset=\"https:\/\/www.startechup.com\/wp-content\/uploads\/building-an-ML-project-1024x683.jpg 1024w, https:\/\/www.startechup.com\/wp-content\/uploads\/building-an-ML-project-300x200.jpg 300w, https:\/\/www.startechup.com\/wp-content\/uploads\/building-an-ML-project-768x512.jpg 768w, https:\/\/www.startechup.com\/wp-content\/uploads\/building-an-ML-project-1536x1024.jpg 1536w, https:\/\/www.startechup.com\/wp-content\/uploads\/building-an-ML-project-18x12.jpg 18w, https:\/\/www.startechup.com\/wp-content\/uploads\/building-an-ML-project-1200x800.jpg 1200w, https:\/\/www.startechup.com\/wp-content\/uploads\/building-an-ML-project.jpg 1920w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Let%E2%80%99s_Build_Your_ML_Project_Today\"><\/span>\u00a1Construyamos su proyecto de ML hoy mismo!<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>Solo ser\u00e1 cuesti\u00f3n de tiempo que estas tendencias del aprendizaje autom\u00e1tico se conviertan en la norma. Desde los MLOps hasta la IA explicable, el aprendizaje autom\u00e1tico integrado y el metaverso, 2024 se perfila como un a\u00f1o apasionante para los avances en este campo.<\/p>\n\n\n\n<p>Si quieres poner en marcha tu propio proyecto de ML o incorporar estas tendencias a tu negocio, ahora es el momento de hacerlo. Nuestro equipo de StarTechUp cuenta con los conocimientos y la experiencia necesarios para ayudarle a construir proyectos de vanguardia. <a href=\"https:\/\/www.startechup.com\/es\/services\/machine-learning\/\">Soluciones ML<\/a> que le dar\u00e1n una ventaja competitiva en el mercado.<\/p>\n\n\n\n<p>Tambi\u00e9n ofrecemos <a href=\"https:\/\/www.startechup.com\/es\/services\/artificial-intelligence-development\/\">Servicios de consulta sobre IA<\/a> para ayudarle a navegar por las complejidades del aprendizaje autom\u00e1tico y encontrar las mejores soluciones para sus necesidades empresariales. Trabajemos juntos para dar vida a sus ideas y crear un futuro mejor y m\u00e1s inteligente con la IA.<\/p>\n\n\n\n<p>\u00a1No te quedes atr\u00e1s!<\/p>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/www.startechup.com\/es\/contact\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Contacto con nosotros<\/a> hoy mismo para hablar de su proyecto y ver c\u00f3mo podemos dar vida a sus ideas con el aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>In the vast realm of emerging technologies ruling the business landscape, two powerhouses reign supreme: Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML). Both technologies evolve rapidly and constantly, making it challenging for businesses to keep up with the latest trends. 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