4 beneficios clave del aprendizaje automático en la nube: todo lo que necesita saber

Durante bastante tiempo, el aprendizaje automático ha estado fuera del alcance de la mayoría de las empresas. El aprendizaje automático incondicional que agrega valor real a la organización, es decir, sin embargo, incluso mientras hablamos, la tecnología avanza. Y este avance también se ha infiltrado en el dominio del aprendizaje automático para que esté disponible de manera amplia y adecuada para una variedad de empresas. Y si examina los efectos a largo plazo, esto es nada menos que disrupción y revolución. Pero, ¿cómo se verán realmente afectadas las empresas? Profundicemos un poco más hoy.

¿Qué es el aprendizaje automático?

Un resumen rápido para los que saben y una introducción rápida para los que no.

El aprendizaje automático es un subconjunto/parte de todo el vasto campo de la inteligencia artificial. Se ocupa del desarrollo de algoritmos de autoaprendizaje. Estos algoritmos se entrenan a través de conjuntos de datos y ejemplos etiquetados o no etiquetados, y luego se emplean para hacer predicciones contra nuevos patrones de datos.

Como se puede adivinar, el aprendizaje automático fue y es un gran salto en el ámbito de la inteligencia artificial. En lugar de usar programas estáticos para tomar decisiones, los datos presentados al algoritmo en ese momento se usan para tomar decisiones. Esto es similar a cómo los humanos toman decisiones. Tenga una idea de lo que está buscando a través de experiencias pasadas (los 'datos de entrenamiento' en el caso del algoritmo) y usando eso más los datos en este momento, llegue a una decisión.

Aunque se han hecho muchos desarrollos, aún queda mucho trabajo por hacer. Los científicos e investigadores prevén un futuro en el que no se necesitará intervención humana ni programación adicional para que el algoritmo llegue a una respuesta.

Desafíos para la entrada de capacidades de aprendizaje automático

Aquí están los más grandes:

1. La habilidad especializada y la experiencia requerida que escasea y no está fácilmente disponible
2. Costos de implementación. Los requisitos de hardware computacional de propósito especial se suman a mayores costos de desarrollo, infraestructura y mano de obra.
3. Incluso con marcos de aprendizaje automático de código abierto como CNTK, MXNet y TensorFlow, se encuentran con problemas al escalar debido a la necesidad de más computadoras.

Cómo el aprendizaje automático en la nube revolucionará las empresas

Hay 4 formas principales en las que el aprendizaje automático en la nube actuará como una bendición para las empresas. Estos son:

Eficiencia de costo

La nube tiene un modelo de pago por uso. Esto elimina la necesidad de que las empresas inviertan en sistemas de aprendizaje automático costosos y de trabajo pesado que no usarán todos los días. Y para la mayoría de las empresas, esto es cierto ya que utilizan el aprendizaje automático como una herramienta y no como un modus operandi.

Cuando aumentaran las cargas de trabajo de inteligencia artificial o aprendizaje automático, el modelo de pago por uso de la nube sería útil y ayudaría a las empresas a reducir costos. El poder de las GPU se puede aprovechar sin invertir en equipos costosos. El aprendizaje automático en la nube permite un almacenamiento de datos económico, lo que aumenta aún más la rentabilidad de este sistema.

No se requiere experiencia especial

Según la investigación de Tech Pro , solo el 28 % de las empresas tienen experiencia con IA o aprendizaje automático. La demanda de aprendizaje automático está aumentando y el alcance futuro del aprendizaje automático es prometedor. El 42 % dijo que su equipo de TI no tiene la habilidad suficiente para implementar y respaldar la IA y el aprendizaje automático. Esto sugiere una brecha crucial de conocimiento y experiencia. Pero, la nube ayuda a tender un puente.

El uso de la nube significa que las empresas no tienen que preocuparse por tener un equipo competente en ciencia de datos. Con Google Cloud Platform, Microsoft Azure y AWS, las funciones de inteligencia artificial se pueden implementar sin necesidad de un conocimiento profundo o extremo. Los SDK y las API ya se proporcionan para que las funcionalidades de aprendizaje automático se puedan integrar directamente.

Fácil de escalar

Si una empresa está experimentando con el aprendizaje automático y sus capacidades, no tiene sentido ir al máximo, al máximo solo en el primer intento. Usando el aprendizaje automático en la nube, las empresas pueden primero probar e implementar proyectos más pequeños en la nube y luego escalar a medida que aumenta la necesidad y la demanda. El modelo de pago por uso facilita aún más el acceso a capacidades más sofisticadas sin la necesidad de traer nuevo hardware avanzado.

Cómo ser parte de esta revolución

A medida que las empresas adoptan el aprendizaje automático y la nube juntos, necesitarán profesionales que dominen el funcionamiento de ambos y puedan proporcionar el máximo valor a la organización. Los cursos universitarios tradicionales no brindan el plan de estudios en las aulas para preparar a los estudiantes ansiosos por ello. Pero, en upGrad, brindamos lo mejor de ambos mundos: una plataforma en línea de fácil acceso más un entorno de aula integrado.

Si está interesado en aprender sobre computación en la nube y aprendizaje automático, upGrad en colaboración con IIT-Madras, ha lanzado el programa Aprendizaje automático en la nube. El curso lo equipará con las habilidades necesarias para este rol: matemáticas, manejo de datos, estadísticas, programación, habilidades relacionadas con la nube, y lo preparará para obtener el trabajo de sus sueños.

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