Las 5 aplicaciones principales de los algoritmos de aprendizaje automático mediante la nube

El aprendizaje automático (ML), un subconjunto de la inteligencia artificial (IA), tiene como objetivo crear sistemas/máquinas que puedan aprender automáticamente a partir de patrones de datos y a través de la experiencia y mejorar continuamente en sus predicciones, sin ser programados explícitamente. Esencialmente, el aprendizaje automático implica el estudio de algoritmos y el desarrollo de programas informáticos que pueden acceder a los datos y utilizarlos para entrenarse.

Sin embargo, aplicar algoritmos de aprendizaje automático (árbol de decisión, regresión logística, regresión lineal, SVM, KNN, etc.) a cantidades masivas de datos recopilados puede ser bastante desafiante para los profesionales de ML. Dado que las bibliotecas ML tradicionales no admiten el procesamiento de conjuntos de datos masivos, se requerían enfoques nuevos e innovadores.

Además, ML estaba mucho más allá del alcance de las pequeñas y medianas empresas: era un asunto costoso aprovechar e implementar tecnologías y soluciones de ML en la infraestructura comercial. Entra – la nube. Puede preguntarse por qué el aprendizaje automático en la nube.

Las aplicaciones de Machine Learning se pueden mejorar y expandir cuando se combinan con la nube. La integración de Machine Learning en la nube se denomina "nube inteligente". Si bien la nube se usa principalmente para computación, redes y almacenamiento, con Cloud Machine Learning, las capacidades tanto de la nube como de los algoritmos de ML aumentarán significativamente.

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Por ejemplo, Machine Learning es intrínsecamente una tarea que requiere mucho tiempo, pero con el paradigma de la computación en la nube, las tareas de ML se pueden acelerar en gran medida. En consecuencia, incluso las herramientas estadísticas más populares, como R, Octave y Python, también se trasladaron a la nube.

Hoy en día, la mayoría de los proveedores de la nube que ofrecen capacidades de ML, incluidos los principales líderes en el negocio de la nube (AWS, Google y Microsoft), brindan soporte para tres tipos de predicciones:

• Predicción binaria : este tipo de predicción de ML trata con respuestas de "sí" o "no". Se utiliza principalmente para la detección de fraudes, motores de recomendación y procesamiento de pedidos, por nombrar algunos.
• Predicción de categoría : en este tipo de predicción, se observa un conjunto de datos y, en función de la información recopilada, el conjunto de datos se coloca en una categoría específica. Por ejemplo, las compañías de seguros utilizan la predicción de categorías para categorizar diferentes tipos de reclamaciones.
• Predicción de valor : este tipo de predicción encuentra patrones dentro de los datos acumulados mediante el uso de modelos de aprendizaje para mostrar la medida cuantitativa de todos los resultados probables. Las empresas lo utilizan para predecir un número aproximado de cuántas unidades de un producto se venderán en un futuro cercano (por ejemplo, el próximo mes). Les permite dar forma a sus planes de fabricación en consecuencia.

¿Cuáles son las ventajas del Machine Learning en la nube?

Estas son las 3 ventajas principales de Cloud Machine Learning:

• La nube hace posible que las empresas/empresas experimenten con tecnologías ML y se amplíen cuando sea necesario a medida que los proyectos entren en producción y aumente la demanda.
• El modelo de pago por uso de las plataformas en la nube presenta una solución asequible para las empresas que desean aprovechar las capacidades de ML para su negocio sin gastar una tonelada de dinero.
• Con la nube, no necesita habilidades avanzadas de ciencia de datos para acceder y aprovechar varias funcionalidades de ML.

Aplicaciones de Algoritmos de Machine Learning usando la Nube

1. Nube cognitiva

La nube almacena cantidades masivas de datos que se convierten en la fuente de aprendizaje de los algoritmos de ML. Dado que miles de millones de personas en todo el mundo usan plataformas en la nube para almacenar datos, presenta una oportunidad maravillosa para que los algoritmos de ML aprovechen esos datos y aprendan de ellos. En otras palabras, los algoritmos de ML pueden cambiar el paradigma de la nube de la computación en la nube a la computación cognitiva.

La computación cognitiva pertenece a las plataformas tecnológicas que están diseñadas sobre los principios de la IA y el procesamiento de señales. Incorpora aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural, reconocimiento de voz/objetos, interacción humano-computadora y generación narrativa. Cuando se infunde con las capacidades de ML, la nube se convierte en una "nube cognitiva" que puede hacer que las aplicaciones de computación cognitiva sean accesibles para la masa común.

IBM Cognitive y Azure Cognitive Services de Microsoft son excelentes ejemplos de esto: estas plataformas le permiten desarrollar aplicaciones inteligentes sin problemas.

2. Chatbots y asistentes personales inteligentes

Los chatbots y los asistentes personales se han apoderado tanto del panorama individual como empresarial. Los asistentes virtuales inteligentes como Siri, Alexa y Cortana pueden realizar una serie de tareas por ti e incluso interactuar contigo como cualquier otro ser humano. Por muy desarrollados que estén, los chatbots y los asistentes virtuales aún se encuentran en su etapa inicial. Todavía están evolucionando, todavía están aprendiendo. Por lo tanto, es natural que tengan limitaciones.

Cuando se integren con la nube, los chatbots y los asistentes personales inteligentes tendrán una gran cantidad de datos a su disposición para aprender. Como resultado, sus capacidades de aprendizaje obtendrán un impulso considerable. Con el tiempo, los chatbots y los asistentes personales evolucionarán para eliminar por completo cualquier forma de intervención o apoyo humano.

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3. Nube IoT

IoT Cloud es una plataforma en la nube diseñada específicamente para almacenar y procesar los datos generados por Internet of Things (IoT). IoT Cloud de Salesforce funciona con Thunder, un “ motor de procesamiento de eventos en tiempo real escalable de forma masiva. “

IoT Cloud puede tomar cantidades colosales de datos generados por dispositivos, sensores, aplicaciones, sitios web y clientes conectados y desencadenar acciones para respuestas en tiempo real. Se puede utilizar para varios escenarios del mundo real. Por ejemplo, al conectarse a dispositivos personales en uso, IoT podría conocer el estado de los vuelos y volver a reservar boletos de vuelo para pasajeros cuyos vuelos se retrasaron o cancelaron.

4. Inteligencia de negocios

Gracias a la computación en la nube de Machine Learning, los servicios de inteligencia empresarial (BI) también se están volviendo cada vez más inteligentes. Cloud Machine Learning tiene dos beneficios para BI. Si bien la plataforma en la nube puede almacenar grandes volúmenes de datos de clientes y empresas, los algoritmos de ML pueden procesar y analizar esos datos para encontrar soluciones innovadoras.

Con los datos de los clientes a mano, los algoritmos de ML pueden ayudar a las empresas a obtener una comprensión más profunda y mejor de su público objetivo: comportamiento de compra, preferencias, necesidades, puntos débiles, etc. En consecuencia, las empresas pueden crear estrategias de marketing y desarrollo de productos para impulsar ventas y aumentar el ROI.

Otra área donde ML tiene una influencia significativa es la experiencia y satisfacción del cliente. A medida que las empresas entienden mejor a sus clientes, crean productos que pueden abordar sus puntos débiles y sus necesidades. Esto conduce a una mayor satisfacción del cliente. Además, los algoritmos de ML pueden crear motores de recomendación intuitivos y chatbots para mejorar la experiencia del cliente.

Esta es solo una faceta de cómo la combinación de algoritmos de aprendizaje automático y computación en la nube está mejorando los sistemas de BI.

5. IA como servicio

Hoy en día, muchos proveedores de servicios en la nube ofrecen capacidades de IA a través de plataformas de IA como servicio (AIaaS) de código abierto. Este es un modelo altamente rentable de implementación de funcionalidades de IA para las empresas, en particular las pequeñas y medianas empresas que están restringidas por limitaciones financieras.

AIaaS ofrece a los clientes una gran cantidad de herramientas y funcionalidades de IA necesarias para la creación de modelos de IA/ML, automatización inteligente, computación cognitiva y mucho más. No hace falta decir que AIaaS hace que todo sea súper rápido y eficiente. El programa que ha lanzado upGrad puede ser de gran ayuda para entender mejor el Machine Learning y la Nube. El programa es un Programa de Certificación Avanzada en Aprendizaje Automático y Nube con IIT Madras

Conclusión

A medida que más empresas y proveedores de servicios en la nube se den cuenta del potencial del aprendizaje automático en la nube, aumentará la demanda de plataformas de aprendizaje automático en la nube. Si bien ML hace que la computación en la nube sea mucho más mejorada, eficiente y escalable, la plataforma en la nube amplía el horizonte para las aplicaciones de ML. Por lo tanto, ambos están estrechamente interrelacionados y, cuando se combinan en una relación simbiótica, las connotaciones comerciales pueden ser tremendas.

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.