La guía definitiva del aprendizaje automático como servicio

¿Te cuesta mantenerte al día con el siempre cambiante panorama del aprendizaje automático? ¿No estás seguro de cómo aprovecharlo?

Entra en el Aprendizaje Automático como Servicio. Permite a tu empresa tomar decisiones basadas en datos y catalizar el crecimiento.

En este blog, aprenderás a utilizar el MLaaS para mejorar tus resultados con la ayuda de la tecnología.

Empecemos.

Índice de contenidos
  1. ¿Qué es MLaaS?
    1. Soluciones de aprendizaje automático
  2. Ventajas del aprendizaje automático como servicio
  3. Análisis en profundidad del mercado
  4. ¿Cómo puedes aprovechar el MLaaS?
  5. Pioneros actuales del MLaaS
    1. 1. Estudio de aprendizaje automático de Microsoft Azure
    2. 2. Aprendizaje automático de AWS
    3. 3. Aprendizaje automático IBM Watson
    4. 4. Motor de aprendizaje automático de Google Cloud
    5. 5. BigML
  6. Para llevar
  7. PREGUNTAS FRECUENTES
    1. ¿Cómo impulsar un valor empresarial tangible con IA y ML?
    2. ¿Cómo utilizar el Aprendizaje Automático como Servicio para tu empresa?
    3. ¿Cuál es uno de los principales atractivos del aprendizaje automático como servicio?

¿Qué es MLaaS?

El aprendizaje automático como servicio (MLaaS) es un componente de los servicios de computación en nube. La visualización de datos, las API, el reconocimiento facial, la PNL, el análisis predictivo y las herramientas de aprendizaje profundo lo convierten en una ventanilla única para que diferentes empresas mejoren sus procesos.

El repentino crecimiento de los servicios basados en la nube y el cambio de las empresas a plataformas en la nube es una señal positiva para los entusiastas del MLaaS. Las capacidades de IoT, automatización e inteligencia artificial la convierten en una de las tecnologías más buscadas por las startups.

Suena impresionante, ¿verdad? No te emociones demasiado, hay una gran negrita PERO en la mezcla.

La privacidad de los datos es una preocupación importante, ya que las empresas están abandonando el almacenamiento de datos in situ. Por tanto, deben existir sistemas eficaces de privacidad de datos.

Aun así, esto no basta para detener a las plataformas de aprendizaje automático como servicio. Están listas para perturbar el mercado con soluciones de aprendizaje flexibles.

¿Te interesa saber qué es el SaaS de aprendizaje automático?

Soluciones de aprendizaje automático

Cuando se alimentan con nuevos datos, las plataformas de aprendizaje automático predicen el comportamiento de los datos basándose en patrones detectados en ellos. Se analizan los datos y se producen predicciones sin que los usuarios finales realicen ningún cálculo. Algunas de las principales búsquedas de aprendizaje automático como servicio incluyen

  • Almacenamiento de datos
  • Tratamiento de datos
  • Creación de modelos
  • Despliegue del modelo
  • Formación de modelos
  • Control de calidad

Ventajas del aprendizaje automático como servicio

ventajas del aprendizaje automático como servicio

A medida que la adopción del IoT sigue creciendo, la cantidad de datos generados por estos dispositivos también aumenta, lo que lleva a la necesidad de métodos más avanzados y automatizados para gestionar y analizar estos datos.

El Aprendizaje Automático (AM) puede reforzar la gestión de operaciones en los sistemas IoT analizando grandes cantidades de datos con potentes algoritmos para descubrir patrones ocultos.

Los sistemas automatizados que utilizan acciones generadas estadísticamente e inferencia ML también pueden mejorar o sustituir las operaciones manuales en actividades cruciales. Las soluciones basadas en ML también pueden automatizar el modelado de datos IoT, eliminando pasos que requieren mucho tiempo y trabajo, como la selección, codificación y validación de modelos.

El Aprendizaje Automático como Servicio (MLaaS) es cada vez más común para las pequeñas empresas, ya que puede ahorrar tiempo y recursos para el laborioso proceso de aprendizaje automático. El MLaaS puede ejecutar más consultas con mayor rapidez y ofrecer más tipos de análisis, proporcionando más información para extraer perspectivas más valiosas de los vastos cachés de datos producidos por los dispositivos IoT.

También se prevé que IoT impulse el mercado de MLaaS a medida que más y más empresas adopten tecnologías y soluciones basadas en IoT.

Según Ericsson, se espera que el número total de conexiones IoT aumente de 12.700 millones en 2021 a 32.500 millones en 2030, con una CAGR del 14%. MLaaS se posiciona como un componente clave del IoT y la automatización.

AIOps (Inteligencia Artificial para Operaciones de TI) investigación realizada en 2019 titulada "Estado de la automatizaciónInteligencia Artificial y Aprendizaje Automático en la Gestión de Redes" muestra que el 85% de los encuestados afirmaron que su empresa utilizaba más de un tipo de automatización.

Aun así, solo el 27% afirmó que su empresa estaba bien preparada para la automatización total. Según el estudio, alrededor del 65% de los participantes considera que el aprendizaje automático es vital para la gestión de redes y conducirá a una mayor automatización en el futuro.

Análisis en profundidad del mercado

Se prevé que el mercado del aprendizaje automático como servicio (MLaaS) crezca sustancialmente en los próximos años.

Esto se debe a que el aprendizaje automático (AM) es un subcampo de la inteligencia artificial (IA) que utiliza métodos estadísticos para entrenar algoritmos y hacer predicciones, proporcionando información valiosa para proyectos de minería de datos y ayudando a la toma de decisiones empresariales.

Sin embargo, el desarrollo de soluciones de ML requiere profesionales especializados. Con el avance del campo de la ciencia de datos y la IA, el rendimiento del ML ha mejorado rápidamente, y las empresas reconocen los beneficios potenciales, lo que ha llevado a un aumento de la adopción de MLaaS.

Las empresas también están ofreciendo soluciones de ML mediante suscripción, haciéndolas más accesibles a los consumidores y proporcionando un modelo de pago por uso.

En 2021, Amazon presentó SageMaker Studio, el primer entorno de desarrollo integrado (IDE) de aprendizaje automático, que permite entrenar y probar todos los modelos de ML en una única interfaz basada en la web.

Los principales actores del sector están organizando competiciones para formar a las comunidades de IA y seguridad en el manejo de escenarios del mundo real. Por ejemplo, Microsoft organizó en julio de 2021 la Competición de Evasión de Seguridad mediante Aprendizaje Automático (MLSEC), patrocinada por varias empresas, y premió a los competidores que evadieron con éxito los detectores de malware y phishing basados en IA.

Además, las empresas emergentes de ML han recibido una importante financiación, como Inflection AI, que consiguió 1.000 millones de USD para su financiación. 225 millones en financiación de capital en junio de 2022. Aunque el MLaaS puede proporcionar potentes análisis predictivos, presenta algunos problemas de seguridad y privacidad de los datos.

A los propietarios de los datos puede preocuparles la seguridad de su información en las plataformas MLaaS, mientras que a los propietarios de las plataformas MLaaS puede preocuparles el robo de modelos por parte de actores malintencionados que se hagan pasar por clientes.

La pandemia de COVID-19 ha llevado a muchas organizaciones a acelerar su migración a soluciones de nube pública para proporcionar elasticidad con el fin de responder a aumentos inesperados de la demanda de servicios. Esto, a su vez, provocó el crecimiento de la necesidad de servicios de IA, que ahora proporcionan muchos proveedores de nube.

¿Cómo puedes aprovechar el MLaaS?

Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) es una rama del Aprendizaje Automático que permite a los ordenadores comprender, interpretar y generar lenguaje humano. Utiliza algoritmos para extraer conocimientos y producir resultados, lo que permite realizar diversas actividades automáticamente, como la traducción de idiomas, el resumen de textos y el análisis de sentimientos.

Construye tu marca comprendiendo a tus clientes a un nivel mucho más profundo. Conoce lo que buscan y proporciónales soluciones de antemano. Conversa con tus clientes en tiempo real y no pierdas el ritmo.

Exploración de datos es el proceso de utilizar métodos estadísticos y gráficos para comprender y dar sentido a los datos. Ayuda a identificar tendencias, problemas y patrones en los datos y a seleccionar el modelo o algoritmo adecuado para su posterior análisis.

Deja de sentirte abrumado por la enorme cantidad de datos y ahorra millones a tu empresa con los algoritmos de exploración de datos. Navega fácilmente por los datos y almacena sólo lo que necesites.

Visualización de datos Las herramientas de visualización de datos y las capacidades de creación de gráficos hacen que la exploración de datos sea más manejable, y el software del Sistema de Información Geográfica (SIG) es un ejemplo popular de exploración de datos en la práctica.

¿Sabes cómo ayuda a tu negocio el procesamiento en tiempo real? Procesa imágenes, textos y almacena estos datos sobre la marcha, lo que te ayuda a analizar patrones de tendencias y a elaborar estrategias en consecuencia.

Extracción de datos es un servicio de Aprendizaje Automático que permite transferir datos de un lugar a otro, como de recibos, correos electrónicos o contratos. Se utiliza para automatizar la recogida de datos y su preparación para el análisis, y proporciona perspectivas y análisis predictivos para tomar mejores decisiones.

Diversifica tus planes estratégicos con opciones adecuadas de gestión de datos y alimenta datos frescos sin esfuerzo, ahorrando un tiempo de producción significativo.

Previsión predice acontecimientos o tendencias futuros basándose en datos históricos, que pueden mejorarse utilizando el Aprendizaje Automático, ya que puede ser preciso, escalar, adaptarse a comportamientos variables y proporcionar resultados en tiempo real. La previsión basada en el Aprendizaje Automático puede utilizarse en diversas industrias para hacer predicciones más precisas de las ventas, la demanda y la utilización de recursos.

Saber qué vender, a quién vender y cuándo vender para obtener resultados óptimos sin una bola de cristal. Todo lo que necesitas es un poco de ayuda de los poderes de previsión de MloPs.

Pioneros actuales del MLaaS

Los servicios de ML llevan bastante tiempo entre nosotros. Grandes empresas como Amazon y Microsoft utilizan herramientas de aprendizaje automático para alcanzar objetivos de productividad. ¿Quieres saber más sobre ellos?

1. Estudio de aprendizaje automático de Microsoft Azure

Azure Machine Learning es una solución para potenciar tus proyectos de aprendizaje automático y llevarlos al siguiente nivel. Con este servicio basado en la nube, puedes entrenar y desplegar modelos fácilmente, gestionar MLOps y mucho más sin complicaciones.

Tanto si eres un profesional del aprendizaje automático como si acabas de empezar, Azure Machine Learning te tiene cubierto con múltiples experiencias de creación que se adaptan a tus necesidades.

Utiliza tus propios modelos o importa modelos de populares plataformas de código abierto como Pytorch, TensorFlow o scikit-learn. Mantén tus modelos a punto con sus potentes herramientas MLOps para supervisar, reentrenar y volver a desplegar tus modelos.

¡Despídete de los quebraderos de cabeza del desarrollo del aprendizaje automático y da la bienvenida al éxito optimizado con Azure Machine Learning!

2. Aprendizaje automático de AWS

¡Revoluciona tu negocio con el poder del aprendizaje automático! AWS Machine Learning es la herramienta definitiva para convertir tus datos en ideas y predicciones potentes.

Con este servicio basado en la nube, puedes entrenar e implementar fácilmente modelos de aprendizaje automático, monitorizar y mejorar el rendimiento, e incluso automatizar todo el proceso de ML. Tanto si eres un científico de datos experimentado como si eres nuevo en el aprendizaje automático, AWS te ofrece varias herramientas y servicios que se adaptan a tus necesidades.

Desde SageMaker a DeepRacer, AWS ofrece un conjunto completo de servicios para ayudarte a crear, implementar y mejorar tus modelos de aprendizaje automático. Consigue la tecnología de vanguardia que necesitas para mantenerte por delante de la competencia con AWS Machine Learning.

3. Aprendizaje automático IBM Watson

¡Libera el poder de la IA con IBM Watson Studio! Esta plataforma definitiva facilita la creación, ejecución y gestión de modelos de aprendizaje automático, ayudándote a optimizar las decisiones y acelerar la obtención de valor en IBM Cloud Pak for Data.

Con IBM Watson Studio, tendrás todo lo que necesitas para reunir a tus equipos, automatizar el ciclo de vida de la IA y crear un entorno multicloud genuinamente abierto. Con acceso a marcos de código abierto de primera categoría como PyTorch, TensorFlow y scikit-learn, combinados con IBM y las herramientas de su ecosistema, tendrás todas las herramientas que necesitas para la ciencia de datos visual y basada en código.

Utiliza tus lenguajes favoritos como Python, R y Scala y trabaja con Jupyter notebooks, JupyterLab y CLIs para hacer predicciones y tomar decisiones basadas en datos como un profesional. ¡Mejora tu juego de IA con IBM Watson Studio!

4. Motor de aprendizaje automático de Google Cloud

Libera el poder de tus datos con Google Cloud Machine Learning Engine (Cloud MLE), la infraestructura definitiva para entrenar y servir modelos de aprendizaje automático a gran escala. Este potente motor forma parte de la Plataforma GCP AI y te permite utilizar marcos populares como TensorFlow, Keras, Scikit-learn o XGBoost para construir tus modelos.

Con Cloud MLE, puedes servir fácilmente tus modelos entrenados a través de servicios de predicción en línea o por lotes, y ampliarlos según tus necesidades. Tanto si se trata de solicitudes en tiempo real como de TBs de datos, Cloud MLE puede con todo.

Cloud MLE de Google se basa en TensorFlow y se integra perfectamente con otros servicios de Google, como Google Cloud Storage, Google Cloud Dataflow y Google BigQuery. Esto lo convierte en una ventanilla única para todas tus necesidades de aprendizaje automático, permitiéndote crear modelos para cualquier tamaño y tipo de datos fácilmente.

Puedes confiar en Cloud MLE para eliminar el trabajo pesado del aprendizaje automático y ayudarte a extraer información de tus datos sin esfuerzo. Mejora tu juego de ML con Google Cloud Machine Learning Engine, es todo lo que necesitas para aprovechar el poder de tus datos.

5. BigML

En enero de 2011, se introdujo BigML para hacer que el Aprendizaje Automático fuera fácil y bonito para todo el mundo. La plataforma ha ayudado a una amplia gama de organizaciones de todos los sectores a crear sofisticadas soluciones basadas en el Aprendizaje Automático a un coste barato, convirtiendo sus datos en aplicaciones inteligentes utilizables por cualquiera. Pronto, todas las aplicaciones serán predictivas.

Las aplicaciones predictivas tendrán que aprovechar el Aprendizaje Automático y otras técnicas de Inteligencia Artificial para mantenerse a la vanguardia en el mundo actual, acelerado, complejo, conectado e incierto.

La plataforma, las implantaciones privadas y el sólido conjunto de herramientas de BigML seguirán capacitando a nuestros clientes para crear, experimentar, automatizar y gestionar flujos de trabajo de Aprendizaje Automático que impulsen aplicaciones inteligentes de primer nivel. Libera el poder del Aprendizaje Automático para todos con BigML.

Para llevar

El Aprendizaje Automático como Servicio (MLaaS) cambia las reglas del juego para empresas de todos los tamaños. Permite a las empresas aprovechar el poder de los algoritmos avanzados de aprendizaje automático sin necesidad de una amplia experiencia interna o inversiones de capital significativas.

Aquí, en NeoITO, estamos orgullosos de ofrecer una sólida solución MLaaS para ayudar a tu empresa a mantenerse a la vanguardia. Tanto si buscas mejorar la orientación al cliente, optimizar los procesos de producción u obtener información valiosa de tus datos, nuestra plataforma te cubre.

Nuestro equipo de expertos se dedica a garantizar tu éxito y a proporcionarte el apoyo y la orientación que necesitas para alcanzar tus objetivos.

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PREGUNTAS FRECUENTES

¿Cómo impulsar un valor empresarial tangible con IA y ML?

Hay varias formas en que las organizaciones pueden impulsar el valor empresarial tangible con IA y ML:

* Automatización
* Análisis predictivo
* Personalización
* Optimización
* Toma de decisiones con IA
* Ahorro de costes
* Experiencia del cliente
* Nuevos productos y servicios

Al identificar cuáles de estas áreas se alinean con sus objetivos, las empresas pueden desarrollar una estrategia para implantar la IA y el ML de forma que aporten un valor real y medible.

¿Cómo utilizar el Aprendizaje Automático como Servicio para tu empresa?

Aquí tienes algunos pasos que puedes dar para utilizar el MLaaS para tu empresa:

* Identifica las necesidades de tu empresa
* Investiga a los proveedores de MLaaS
* Evaluar la disponibilidad de los datos
* Preparar los datos y crear un entorno.
* Crear y entrenar modelos.
* Implementar y desplegar modelos
* Supervisar y actualizar los modelos

Al utilizar MLaaS, las empresas pueden aprovechar las últimas técnicas de ML sin necesidad de construir y mantener su propia infraestructura de ML.

¿Cuál es uno de los principales atractivos del aprendizaje automático como servicio?

Uno de los principales atractivos del Aprendizaje Automático como Servicio (MLaaS) es la posibilidad de que las empresas accedan a capacidades avanzadas de ML sin necesidad de grandes conocimientos internos ni de invertir en costosas infraestructuras.

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