Las 15 principales tendencias de aprendizaje automático en auge en 2021

Tendencias de aprendizaje automático o las tecnologías están cambiando su enfoque del mero procesamiento de datos para establecer experiencias de usuario más inteligentes e intuitivas para las interfaces de usuario.

A medida que estas tecnologías han evolucionado y mejorado gradualmente sus tecnologías principales, y con datos mejores y más complejos para procesar y comprender, ML ha comenzado a redefinir y ampliar el alcance de la tecnología.

Esto permitirá que ML satisfaga las demandas en constante crecimiento de las empresas y, finalmente, cambie la forma en que trabajan.

En este articulo “Las 15 principales tendencias de aprendizaje automático en 2021” hemos explorado las diversas tecnologías y aplicaciones basadas en ML, así como las aplicaciones de ML en industrias clave como atención médica, finanzas, medios, venta minorista, automotriz y otras.

Las 15 principales tendencias de aprendizaje automático en 2021

1. Automatización robótica de procesos y chatbots, agentes virtuales inteligentes y redes neuronales inteligentes

Estas son una de las mayores tendencias de aprendizaje automático que incluye la automatización de procesos robóticos, o RPA, que es una innovación reciente que permite la automatización de procesos repetitivos dentro de una empresa, así como agentes virtuales inteligentes, que son las computadoras humanoides con inteligencia artificial que están disponibles en el mercado para ayudar a los empleados humanos. El enfoque principal de esta tendencia es aumentar la eficiencia y la productividad de los empleados dentro de las empresas.

2. Inteligencia artificial estrecha, aprendizaje profundo y análisis predictivo

Esta tendencia consiste en el amplio desarrollo de las redes neuronales, que son los sistemas inteligentes que replican y emulan el cerebro humano. Además, los modelos de aprendizaje automático se pueden utilizar para establecer predicciones basadas en las preferencias y el comportamiento previo del cliente.

En otras palabras, cuantos más datos estén disponibles para una red neuronal, más predicciones precisas se pueden establecer.


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3. Tecnologías móviles, en la nube y otras tecnologías en la nube

Estas tendencias de aprendizaje automático tienen que ver con el uso de tecnologías en la nube, como centros de datos y plataformas de computación en la nube. La inclusión de estas tecnologías permite a los usuarios tener una mejor comprensión del comportamiento del usuario y obtener una visión más profunda de los datos de los clientes.

Los conocimientos resultantes ayudan a las empresas a analizar el comportamiento de los usuarios y brindarles mejores experiencias.

4. IA mejorada, chatbots y autos autónomos

Estas tendencias de aprendizaje automático tienen que ver con la implementación de la versión mejorada del aprendizaje automático, que incorpora el uso de chatbots, automóviles autónomos, inteligencia artificial y otras tecnologías de próxima generación.

Con más experiencia, los autos autónomos adquirirán la capacidad de detectar y reconocer objetos en tiempo real, y también anticipar las acciones humanas y alertar al conductor para que realice las acciones apropiadas.

5. Redes neuronales profundas, plataformas de aprendizaje automático a gran escala y robótica e IA

Estas tendencias de aprendizaje automático incluyen la implementación de redes neuronales profundas, que son una familia de modelos computacionales inspirados en la arquitectura del cerebro humano.

El objetivo principal es proporcionar una experiencia automatizada e inteligente a los usuarios, a diferencia de una experiencia de aprendizaje que implica el aprendizaje de los datos del usuario por parte de un empleado.


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6. Implementación de soluciones habilitadas para voz

Esta tendencia implica la implementación de soluciones habilitadas por voz, que son las soluciones que requieren que el usuario le hable a la solución para realizar una tarea en particular.

En otras palabras, las soluciones habilitadas por voz facilitan la interacción entre el usuario y la aplicación de una manera atractiva e interactiva, en lugar de una interacción convencional o simple.

7. Un salto en la gestión y procesamiento de datos

Para maximizar la eficiencia de los modelos y servicios de ML, necesitamos crear un ecosistema unificado y completo en el que todos los elementos necesarios puedan integrarse e integrarse fácilmente.

En el futuro, las soluciones y servicios de ML serán más fáciles de usar y accesibles para todos los usuarios para fomentar nuevas aplicaciones.

8. Optimización de la implementación y las operaciones de soluciones de aprendizaje profundo

Esta tendencia se refiere a la adopción de soluciones y servicios de ML, así como a la optimización del despliegue y las operaciones de las soluciones y servicios.

Los factores clave para lograr estos objetivos son la implementación de bots inteligentes para automatizar muchas tareas y el uso de inteligencia artificial y análisis avanzados para optimizar la implementación y operación de ML.


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9. Aplicaciones inmersivas

El enfoque principal de la tendencia de aplicaciones inmersivas se refiere a la creación de aplicaciones que son capaces de ofrecer experiencias que son similares o similares al mundo real.

El uso de estas aplicaciones en diversas industrias les permitirá interactuar con el entorno del usuario y capturar la acción del usuario a medida que ocurre en tiempo real.

10. La nueva era de la transformación de datos

Esta es una de las mejores tendencias de aprendizaje automático que incluye la transformación de los datos que recopilan los sistemas, servicios de datos y sistemas como SaaS, CRM e IoT.

En otras palabras, con la adopción de estas aplicaciones, los usuarios tendrán una manera fácil de transformar los datos, facilitando el procesamiento y la comprensión de los datos para brindar mejores soluciones y servicios a los usuarios.

11. Solución de IA impulsada por Big Data

En un futuro cercano, las soluciones impulsadas por IA crearán soluciones innovadoras para ayudar a resolver muchos problemas y mejorar los procesos comerciales para las empresas y los usuarios finales. Estas soluciones generarán mejores capacidades de toma de decisiones que permitirán a las organizaciones obtener una ventaja competitiva.


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12. Aprendizaje automático en un mundo DevOps

La tecnología que es mejor utilizar para Machine Learning es aquella que se encuentra actualmente en uso en la organización. En un mundo DevOps, desarrollo de software a menudo se hace en forma de cascada y ha sido históricamente.

Entonces, las herramientas y los procesos asociados con la creación y construcción de un solución de aprendizaje automático usar para estos proyectos puede ser muy diferente de lo que se necesita para desarrollar, probar y lanzar un producto semanalmente.

El desafío no es que las herramientas no estén fácilmente disponibles, sino la velocidad a la que se desarrolla el software en el DevOps mundo deja mucho que desear. Esta es una de las razones por las que las soluciones en la nube que utilizan el aprendizaje automático, como Salesforce Einstein, pueden proporcionar una herramienta útil para una empresa en un momento en que el mercado está cambiando más rápido que nunca.

13. Automatización cognitiva

Esta es una de las tendencias de aprendizaje automático más grandes y emocionantes en este momento. Tiene el poder de revolucionar todos los negocios. Hemos discutido este concepto en artículos anteriores, pero la automatización cognitiva es una que realmente puede traer beneficios a la empresa.

Esencialmente, la automatización cognitiva es cuando una computadora puede tomar los datos sin procesar de un sistema y puede aprender de ellos. Los humanos siempre han usado herramientas como Microsoft Excel para analizar datos y usarlos para producir resultados que pueden ser utilizados por una empresa.

Las computadoras no son tan buenas en esto como los humanos, pero tienen un potencial increíble, especialmente cuando se combinan con la computación en la nube.

Se podría desarrollar una solución de aprendizaje automático en la nube para tomar una gran cantidad de datos y poder aprender de ellos de manera automática, y luego escupir los resultados de lo que ha aprendido en un formato que los humanos puedan entender.

Este tipo de solución podría brindarle a una empresa mucha más información sobre lo que está sucediendo en su negocio y le permitiría analizar más datos y resolver un problema más desafiante mucho más rápido.

Esto sería especialmente útil en campos como la industria financiera que tradicionalmente son realizados por humanos pero que dependen cada vez más de algoritmos complejos y aprendizaje automático para resolver problemas específicos.

14. Plataformas modernas

AI/Machine Learning tiene a menudo dificultades para ser la piedra angular del negocio de una empresa, ya que la definición de lo que es una «empresa» ha cambiado significativamente y el desarrollo de la tecnología está cambiando. diariamente.

AI/Machine Learning sigue siendo el núcleo de cualquier éxito transformación digitalpero hay un nuevo objetivo que debe cumplirse: brindar valor a los usuarios finales.

Una solución creada teniendo en cuenta las necesidades centradas en el negocio seguirá teniendo éxito siempre que pueda satisfacer las necesidades de los clientes de la forma en que se pretendía originalmente. Perderá valor rápidamente si no puede proporcionar los resultados esperados.

Esto significa que antes de que una empresa pueda implementar las herramientas necesarias para implementar Machine Learning, primero debe definir qué quiere lograr con el uso de la tecnología.

15. Inteligencia artificial y Big Data

La inteligencia artificial y los grandes datos se convertirán en la forma preferida de predecir el futuro utilizando IA y grandes datos. Se prevé que estas tendencias de aprendizaje automático se conviertan en la forma dominante de predecir el futuro.

Se basará en el concepto de aprendizaje automático y big data. Los expertos en aprendizaje automático creen que habrá una gran explosión de datos, y esto ayudará a los investigadores y empresas a encontrar un gran volumen de datos (de diferentes tipos) para predecir el futuro.

Con la ayuda de los grandes datos, los expertos en aprendizaje automático creen que la industria de la IA obtendrá una eficiencia sin precedentes.

Concluyendo las tendencias de aprendizaje automático en 2021

El alcance del aprendizaje automático está más allá de nuestro pensamiento, pero nuestros expertos hicieron un esfuerzo honesto para compartir un par de vislumbres para darnos una idea de lo que podemos esperar en 2021. A pesar de que sus roles cambian según las necesidades de su negocio.

En 2021, estas tendencias jugarán un papel importante en el cambio de nuestras vidas. Llevarán más innovaciones a la mesa y abrirán la nueva entrada de oportunidades.

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