Con el uso de aprendizaje automático se crean algoritmos que ayudan a las máquinas a comprender mejor los datos y a emitir juicios basados en datos. Según algunos observadores, el aprendizaje automático se generalizará bastante en 2024, con mayor énfasis en 2022 y 2023.
Las aplicaciones de aprendizaje automático (ML) se pueden encontrar en una variedad de industrias, incluidos bancos, restaurantes, plantas industriales e incluso estaciones de servicio. Cuando se trata de tecnología de aprendizaje automático, estas son algunas de las próximas tendencias de aprendizaje automático en el año 2022 y más allá:
Internet de las cosas y aprendizaje automático
Los primeros y más importantes desarrollos de ML en IoT que la mayoría de profesionales informáticos esperan con ansias. Como piedra angular de IoT, es un gran avance en este área y tendrá un impacto significativo en la adopción de 5G. Debido a la velocidad de la red 5G, los sistemas podrán recibir y entregar datos a un ritmo más rápido. Los dispositivos IoT pueden conectar otras máquinas en el sistema a Internet. Cada año, la cantidad de dispositivos IoT conectados a la red crece exponencialmente, lo que resulta en un aumento en la cantidad de datos intercambiados.
Aprendizaje automático automatizado
Los profesionales pueden diseñar modelos tecnológicos efectivos que los ayuden a mejorar la eficiencia y la producción mediante el uso del aprendizaje automático automatizado. Como resultado, se observa que la mayoría de avances en el dominio de la resolución efectiva de tareas es cada vez más eficiente. AutoML se usa principalmente para generar modelos sostenibles que pueden ayudar a obtener eficiencias en el trabajo y sin tener muchas habilidades de programación.
Ciberseguridad mejorada
Con el avance de la tecnología, la mayoría de las aplicaciones y dispositivos se han vuelto inteligentes, lo que ha dado como resultado un avance tecnológico significativo. Sin embargo, debido a que estos dispositivos inteligentes están continuamente conectados a Internet, existe una necesidad apremiante de que sean más seguros. Los profesionales de la tecnología pueden utilizar el aprendizaje automático para crear modelos antivirus que bloqueen cualquier posible ataque cibernético y reduzcan los peligros.
Ética en Inteligencia Artificial
Con el avance de nuevas tecnologías como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, definir algunas pautas éticas para estas tecnologías es una preocupación creciente. Cuanto más alta sea la tecnología, más altos deberían ser los estándares éticos. Las máquinas no podrán funcionar de manera eficiente si no se sigue la ética, lo que resultará en malas decisiones. Esto se ve en los autos sin conductor que ya están disponibles. La inteligencia artificial implantada, que funciona como el cerebro del vehículo, es la culpable de la falla del automóvil autónomo.
Automatización del proceso de comprensión del lenguaje natural
Se está difundiendo mucha información sobre la tecnología del hogar inteligente, que teóricamente funciona en dispositivos inteligentes. El proceso se simplifica debido al uso de asistentes de voz como Google, Siri y Alexa, que se conectan a otros dispositivos sin contacto. Estas computadoras ya tienen un alto nivel de precisión cuando se trata de detectar sonidos humanos.
Redes adversarias generales
Las GAN son una forma inteligente de entrenar un modelo generativo planteando el problema como un problema de aprendizaje supervisado con submodelos: el modelo generador, que se entrena para generar nuevos ejemplos, y el modelo discriminador, que trata de clasificar los ejemplos como reales (desde el dominio) o falso (fuera del dominio) (generado). Los dos modelos se entrenan en un juego de suma cero contradictorio hasta que el modelo discriminador es engañado aproximadamente la mitad de las veces, lo que indica que el modelo generador está produciendo ejemplos creíbles.
Inteligencia artificial y aprendizaje automático sin código
El aprendizaje automático sin código es exactamente lo que parece: es el proceso de crear aplicaciones de aprendizaje automático sin tener que codificar mucho. En su lugar, puede crear una aplicación de aprendizaje automático utilizando una interfaz visual de arrastrar y soltar que satisfaga la mayoría de las necesidades. El aprendizaje automático sin código se deriva del desarrollo de software sin código. Esta noción es relativamente nueva y se ofreció para reducir el tiempo y el esfuerzo de desarrollo. En lugar de escribir el código a mano, los usuarios pueden utilizar herramientas especializadas para “crear” aplicaciones de software en lugar de crearlas desde cero.
MLOps: gestión de la operacionalización del aprendizaje automático
El desarrollo del aprendizaje automático siempre se ha asociado con problemas particulares, como la escalabilidad, la construcción de canalizaciones de ML adecuadas, la gestión de datos confidenciales a escala y la comunicación del equipo -antes de la introducción de MLOps-. MLOps tiene como objetivo abordar estas dificultades mediante el establecimiento de mejores prácticas para la implementación de aplicaciones de aprendizaje automático.
Si bien las fases de MLOps son similares a las del desarrollo de ML tradicional, debido al diseño de objetivo comercial primero, MLOps brinda más transparencia, elimina las brechas de comunicación y permite una mejor escalabilidad.
Aprendizaje reforzado
El sistema de aprendizaje automático aprende de las experiencias con su entorno en el aprendizaje por refuerzo. Para impartir valor a las observaciones que percibe el sistema ML, el entorno puede utilizar un mecanismo de recompensa/castigo. Similar al entrenamiento de refuerzo positivo para animales, el sistema finalmente se esforzará por obtener el nivel más alto de recompensa o valor.
Esto tiene mucho potencial en IA para videojuegos y juegos de mesa. Sin embargo, donde la seguridad de la aplicación es una prioridad, el refuerzo ML puede no ser la opción ideal. Debido a que el algoritmo saca conclusiones basadas en acciones aleatorias, y por tanto puede tomar decisiones arriesgadas mientras aprende.
Referencias:
- https://www.analyticsinsight.net/top-machine-learning-trends-of-2022/
- https://bigdataanalyticsnews.com/machine-learning-trends/
- https://www.techfunnel.com/information-technology/machine-learning-trends/
