El aprendizaje automático es clave en la automatización y toma de decisiones de las empresas. Conoce las mejores plataformas y cómo elegir la adecuada para tus necesidades.
El aprendizaje automático (ML) es un sistema computacional capaz de ingerir datos, analizarlos y detectar patrones y tendencias. Es considerado un subconjunto de la inteligencia artificial (IA) y genera algoritmos basados en un conjunto de datos de muestra para ofrecer predicciones sin necesidad de ser programado expresamente para ello. Además, estos algoritmos cambian y se adaptan a medida que aparecen nuevos datos o cambian las condiciones.
Esta capacidad de aprendizaje autónomo está en el centro de la empresa actual y se utiliza cada vez más para tomar decisiones importantes e impulsar la automatización. Aunque el ML está estrechamente relacionado con el análisis estadístico y la minería de datos, lo que lo diferencia es la capacidad de detectar patrones, tendencias y propiedades que de otro modo pasarían desapercibidas o quedarían fuera de alcance. Por lo general, el ML se centra en el conocimiento conocido y en cómo utilizarlo de manera más efectiva.
A la hora de elegir el mejor software de aprendizaje automático, es posible construir un sistema de ML personalizado, pero la mayoría de las organizaciones confían en una plataforma dedicada de aprendizaje automático de un proveedor de ciencia de datos o análisis de datos. Es fundamental evaluar las necesidades de su organización, incluido el tipo de ML que requiere, si necesita un enfoque clásico o de aprendizaje profundo, los lenguajes de programación necesarios y los recursos de hardware, software y servicios en la nube necesarios para implementar y escalar un modelo de manera efectiva. Algunos factores clave a considerar al elegir un marco de ML incluyen métodos de ingesta de datos, herramientas de diseño integradas, control de versiones, características de automatización, capacidades de colaboración y uso compartido, plantillas y herramientas para construir y probar algoritmos, y la capacidad de seleccionar y cambiar recursos informáticos que construyen modelos de ML, incluidos CPU, GPU y APU.
