Tendencias de aprendizaje automático más relevantes de 2022

Con el 20% de los ejecutivos de nivel C informando que están utilizando el aprendizaje automático como una parte central de su negocio, no sorprende que el valor del mercado global de aprendizaje automático probablemente alcance los $ 117 mil millones para fines de 2027.

Hemos explorado la web para reunir las siete tendencias de aprendizaje automático más comentadas para este año. Estas son nuestras predicciones sobre cuál será la forma más popular de desarrollar tecnología en el futuro previsible y lo que necesita saber ahora.

1. Aprendizaje automático no supervisado

No requiere la intervención humana, ya que los algoritmos están diseñados para identificar grupos de datos y patrones que no se ven. Este tipo de aprendizaje es capaz de observar los datos e identificar las similitudes.

Esto es ideal para empresas que quieren implementar planes de venta cruzada. El aprendizaje automático no supervisado también utiliza un método de análisis de conglomerados, que extrae datos para encontrar agrupaciones. Utiliza agrupamiento de K-means y agrupamiento jerárquico.

2. Aprendizaje automático sin código y desarrollo de aprendizaje automático con código bajo

Sin código se está volviendo cada vez más popular entre las empresas. DataRobot, Clarifai y Teachable Machines son plataformas que permiten a las empresas funcionar sin necesidad de un ingeniero o desarrollador.

Estas plataformas permiten al usuario crear sus propias herramientas con una interfaz de arrastrar y soltar, en lugar de requerir una codificación complicada para hacerlo. Se puede ahorrar mucho dinero y tiempo usando estas plataformas al requerir menos habilidades tecnológicas y menos escritura de código. Demasiados analistas de negocios no tienen el conjunto de habilidades de codificación y programación de software que se necesita, por lo que para resolver problemas analíticos, las aplicaciones sin código y de bajo código son cada vez más necesarias. Incluso los ingenieros de aprendizaje automático que tienen una amplia experiencia pueden utilizar y beneficiarse de las aplicaciones de código bajo para desarrollar soluciones de aprendizaje automático.

3. Aprendizaje automático automático (AutoML)

Automatice el proceso manual tradicional, como el etiquetado de datos. Cualquiera puede tener acceso a AutoML y también tiene el beneficio adicional de reducir el error humano. Casi todas las etapas están automatizadas en este proceso. Esto es excelente porque ya no dedicamos demasiado tiempo a analizar y modelar datos. El aprendizaje semisupervisado y autosupervisado ayudará con la necesidad de etiquetar datos sin seguir gastando dinero en anotadores humanos, ya que se minimizarán los datos etiquetados manualmente.

4. Gestión de la operacionalización del aprendizaje automático (MLOps)

Este método se enfoca en la eficiencia de los modelos de aprendizaje automático cuando se encuentran en la etapa de implementación y mantenimiento. Los científicos de datos y las operaciones pueden unirse para trabajar lo más rápido posible. Este método ayuda a resolver el problema de la comunicación débil.

5. Aprendizaje por refuerzo

Esto permite que el software tome el camino de menor resistencia al tener experiencia con un entorno. Esto utiliza un sistema de recompensa y castigo, y permite que la máquina aprenda experimentando con un camino potencial y luego decidiendo cuál tendría la mejor recompensa, lo que le permite encontrar soluciones a los problemas de manera eficiente.

6. Automatización Robótica de Procesos (RPA)

RPA permite que un sistema automatice cualquier proceso que pueda ser repetitivo, lo que permite al usuario dedicar su tiempo a trabajar en otros proyectos que requieren habilidades de pensamiento humano más críticas. Pero la cosa tiene que estar predefinida antes de que el bot RPA pueda procesarla. La desviación mínima hará que un bot RPA falle. El aprendizaje automático puesto en el RPA puede ayudar, lo que brinda más fluidez para realizar cambios aceptables en el proceso.

7. TinyML

Este método se está desarrollando rápidamente para modelos de IA y ML que utilizan maquinaria con restricciones de hardware, como microcontroladores o medidores de servicios públicos. Los algoritmos están diseñados para reconocer comandos simples de nuestras voces o gestos.

Haga que el aprendizaje automático sea parte de su mundo

Informarse ahora es importante para mantenerse al tanto de la relevancia y de su carrera. Al saber lo que se avecina a la vuelta de la esquina, puede garantizar que su trabajo y su carrera siempre estarán en demanda.

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