Las 7 principales tendencias de ciencia de datos para 2023

La ciencia de datos está en constante evolución y se espera que continúe creciendo rápidamente en los próximos años. Incluso ha llevado a la creación de campos dentro de la inteligencia artificial como la visión artificial, el aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural. Hemos analizado las fuentes de tecnología más populares y hemos creado una breve lista de las tendencias más recurrentes en ciencia de datos este año.

Contenido

Pequeños datos.

El formato y el volumen de los datos pequeños es lo que los hace tan accesibles para las personas, no solo para las máquinas. Allen Bonde define los datos pequeños como lo que «conecta a las personas con información oportuna y significativa (derivada de grandes datos y/o fuentes «locales»), organizada y empaquetada, a menudo visualmente, para que sea accesible, comprensible y procesable para las tareas cotidianas». Esta tendencia probablemente predecirá cómo personalizamos la tecnología y hacemos que los datos funcionen para las personas, en lugar de hacer que las personas trabajen alrededor de los datos.

TinyML.

TinyML es aprendizaje automático que hace que las redes de aprendizaje profundo sean lo suficientemente pequeñas para hardware pequeño. No debería sorprender que TinyML haya sido tendencia debido a la necesidad de que todos tengan un teléfono inteligente y tal vez incluso una tableta. Mantenernos al día con las diferentes plataformas y aplicaciones nos dirá cómo se adaptará el aprendizaje automático para mantener todo un mundo de información al alcance de la mano.

Datos sintéticos.

Estos «datos» falsos creados por un programa informático se utilizan para entrenar modelos de aprendizaje automático. El uso de datos sintéticos puede ahorrarle el tiempo y el dinero necesarios para recopilar las grandes cantidades de datos reales necesarios para entrenar un modelo rápidamente.

Falsificaciones profundas.

Según Exploding Topics, la búsqueda de «deepfake» aumentó un 18 % solo en el último año, con un volumen de 33 100 búsquedas en Google por mes. Con la tendencia cada vez mayor de los jóvenes que aman los filtros SnapChat y TikTok, entrar en la planta baja de las falsificaciones profundas ahora le permitirá hacer que el poder potencial de las falsificaciones profundas funcione para usted en lugar de en su contra.

IA generativa.

Este tipo de IA puede ser no supervisada o semisupervisada en el aprendizaje automático. El algoritmo permite que la computadora use código, contenido y datos para crear versiones completamente nuevas. Este tipo de aprendizaje automático permite que las computadoras comprendan cómo funciona el mundo real y predicen los resultados.

AutoML.

El aprendizaje automático automatizado es exactamente lo que parece. La creciente demanda de AutoML permite que las personas que no tienen conocimientos expertos en aprendizaje automático utilicen programas prefabricados con facilidad.

Analítica aumentada.

Esta tecnología ayudará a preparar datos, brindar información y explicar cómo se pueden analizar y explorar los datos. La automatización ayudará a acelerar y agilizar el proceso de análisis de datos para ayudar a los expertos y ayudar a aclarar al usuario ocasional.

Explore cómo puede hacer que sus datos trabajen más.

El aprendizaje automático y la inteligencia artificial se están desarrollando más rápido y en más formas de las que podríamos imaginar. Estamos viendo muchas tendencias en la tecnología de automatización y aprendizaje automático que pueden ayudarse a sí mismas incluso más que los humanos. Mantenerse al día con estas tendencias de datos y análisis lo ayudará a prepararse para lo que pronto vendrá en 2023.

También puede obtener experiencia en ciencia de datos del mundo real y mantenerse al día con lo último del mundo de la ciencia de datos con el programa Data Scientist Nanodegree.

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