Principales tendencias de aprendizaje automático en 2019

Así como la electricidad transformó casi todo hace 100 años, hoy en día me cuesta mucho pensar en una industria que no creo que la inteligencia artificial y el aprendizaje automático transformen en los próximos años: Andrew Ng

¡Y eso es bastante cierto! En estos tiempos dinámicos, hay un aumento dramático en las plataformas, herramientas y aplicaciones que se basan en Machine Learning . Y estas tecnologías no solo están afectando a la industria del software, sino también a industrias de todo el espectro, como la atención médica, el automóvil, la fabricación, el entretenimiento, la agricultura, etc., como bien dijo Andrew Ng.

Y este avance en las tecnologías de Machine Learning solo aumenta cada año, ya que las principales empresas como Google, Apple, Facebook, Amazon, Microsoft, etc. están invirtiendo fuertemente en investigación y desarrollo para Machine Learning y sus innumerables ramificaciones. Teniendo esto en cuenta, veamos algunas de las principales tendencias de Machine Learning para 2019 que probablemente darán forma al mundo futuro y allanarán el camino para más tecnologías de Machine Learning.

1. Olvido de datos digitales mediante aprendizaje automático (¡más bien desaprendizaje automático!)

¡En estos días , los datos son el nuevo petróleo en Ciencias de la Computación! ¡Estamos produciendo más y más datos todos los días y esto significa que nos estamos quedando rápidamente sin lugares para almacenar los datos! Los sistemas de software regulares no pueden manejar Big Data y, aunque la computación en la nube es muy útil, ¡los costos generales para administrar grandes cantidades de datos son una locura!

Y así, hay ocasiones en las que es mucho más beneficioso que el sistema olvide convenientemente algunos datos. Esto puede ocurrir en situaciones en las que las organizaciones desean controlar sus gastos relacionados con los datos o tal vez cuando los usuarios desean que el sistema olvide sus datos y su linaje debido a riesgos de privacidad, etc. En tales situaciones, es mejor usar Machine Learning para comprender a fondo los escenarios e identificar los datos innecesarios para que puedan eliminarse o olvidarse (en otras palabras , ¡Desaprendizaje automático! ).

2. Interoperabilidad entre Redes Neuronales

Las redes neuronales artificiales son una parte del aprendizaje automático que están inspiradas, sorprendentemente, en las redes neuronales biológicas (¡¡¡así que nos inspiramos básicamente en nosotros mismos!!!) Pero uno de los principales desafíos en la creación de redes neuronales artificiales es elegir el marco adecuado para ellas. . Y los científicos de datos tienen muchas opciones para elegir entre varias opciones como PyTorch , Microsoft Cognitive Toolkit , Apache MXNet , TensorFlow , etc.

Pero el problema es que una vez que se entrena y evalúa una red neuronal en un marco particular, es extremadamente difícil trasladarla a un marco diferente. Esto disminuye un poco las capacidades de gran alcance de Machine Learning. Entonces, para manejar este problema, AWS, Facebook y Microsoft han colaborado para crear Open Neural Network Exchange (ONNX) , que permite la reutilización de modelos de redes neuronales entrenados en múltiples marcos. Ahora ONNX se convertirá en una tecnología esencial que conducirá a una mayor interoperabilidad entre las redes neuronales.

3. Aprendizaje automático automatizado

Para aquellos que no son expertos en el misterioso mundo del aprendizaje automático, ¡el aprendizaje automático automatizado es una bendición! Permite que la aplicación de soluciones de Machine Learning sea mucho más fácil para los no expertos en ML e incluso puede manejar fácilmente los escenarios complejos en el entrenamiento de modelos de ML.

Por lo tanto, una herramienta como AutoML , que se puede usar para entrenar modelos de aprendizaje automático personalizados de alta calidad mientras se tiene una experiencia mínima en aprendizaje automático, seguramente ganará protagonismo. Puede ofrecer fácilmente la cantidad correcta de personalización sin una comprensión detallada del complejo flujo de trabajo de Machine Learning. Sin embargo, AutoML no es una bala de plata y puede requerir algunos parámetros adicionales que solo se pueden configurar con cierta experiencia. (¡Así que tendrás que aprender algo de Machine Learning!)

4. La convergencia de Internet de las Cosas y Machine Learning

¡El aprendizaje automático y el Internet de las cosas es como una combinación hecha en Tech Heaven! Según Business Insider , habrá más de 64 000 millones de dispositivos IoT para 2025, frente a los 9 000 millones de 2017. Todos estos dispositivos IoT generan una gran cantidad de datos que deben recopilarse y extraerse para obtener resultados prácticos. Ahora, esto requiere la experiencia de modelos avanzados de aprendizaje automático que se basan en redes neuronales profundas.

Por lo tanto, Internet de las cosas se utiliza para recopilar y manejar la gran cantidad de datos que requieren los algoritmos de ML. A su vez, estos algoritmos convierten los datos en resultados procesables útiles que pueden implementar los dispositivos IoT. Esta convergencia de IoT y ML puede transformar las industrias y ayudarlas a tomar decisiones más informadas basadas en los datos gigantescos disponibles todos los días, lo que dará como resultado nuevas propuestas de valor, modelos comerciales, flujos de ingresos y servicios.

5. Aumento del procesamiento del lenguaje natural para atención al cliente

Es obvio que los humanos pueden conversar entre sí usando el habla, ¡pero ahora las máquinas también pueden hacerlo! Esto se conoce como procesamiento del lenguaje natural, donde las máquinas analizan y comprenden el lenguaje y el habla tal como se habla (¡ahora, si hablas con una máquina, es posible que te responda!). Y ahora NLP es extremadamente popular para las aplicaciones de atención al cliente, particularmente el chatbot. Estos chatbots usan ML y NLP para interactuar con los usuarios en forma de texto y resolver sus consultas. Por lo tanto, obtiene el toque humano en sus interacciones de atención al cliente sin tener que interactuar directamente con un ser humano.

¡Y eso no es todo! NLP y ML también son invaluables para analizar diferentes conversaciones y comprender lo que dicen los usuarios. Esto le permite a la empresa adquirir información estratégica sobre los usuarios, como sus preferencias, hábitos de compra, sentimientos, etc., que luego se pueden analizar para comprender las tendencias del mercado, los riesgos operativos, etc.