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El aprendizaje automático va más allá de las exageraciones

14 de septiembre de 2021

Aprendizaje automático Ha existido durante décadas, pero la mayoría de las veces, las empresas han implementado solo unos pocos modelos, que requieren el trabajo tedioso y minucioso realizado por doctores y profesionales del aprendizaje automático. Fue hecho. En los últimos años, el aprendizaje automático ha crecido significativamente con la llegada del aprendizaje automático estandarizado y ampliamente disponible. Plataforma de aprendizaje automático basada en la nube.

Hoy en día, empresas de todas las industrias están implementando millones de modelos de aprendizaje automático en múltiples áreas comerciales. Intuit, un gigante del software fiscal y financiero, comenzó con un modelo de aprendizaje automático que ayuda a los clientes a maximizar sus créditos fiscales. Hoy en día, el aprendizaje automático afecta a casi todas las partes del negocio. Solo el año pasado, Intuit aumentó la cantidad de modelos implementados en la plataforma en más del 50%.

En otro ejemplo, Lyft, líder en viajes compartidos, recopila grandes cantidades de datos en tiempo real desde la aplicación móvil de más de 2 millones de conductores y 30 millones de pasajeros. La empresa puede utilizar millones de modelos de aprendizaje automático para detectar con precisión el uso de la ruta y las anomalías en los patrones de conducción, lo que sugiere problemas que requieren atención inmediata.

Pero esto es solo el principio. La siguiente fase del aprendizaje automático traerá consigo lo que los científicos solo podrían soñar: la industrialización y democratización del aprendizaje automático. Con plataformas y herramientas dedicadas de aprendizaje automático que pueden sistematizar y automatizar la implementación de modelos de aprendizaje automático a gran escala, estamos a la vanguardia de los cambios importantes que los pondrán a disposición de todos, no solo de las compañías globales de Fortune 50. incrementar. Esta tecnología innovadora es verdaderamente destructiva.

Camino hacia la industrialización del aprendizaje automático

El aprendizaje automático sigue una tendencia recurrente y familiar en toda la industria. Utilice la automatización para industrializar sus procesos para la implementación masiva. Por ejemplo, el primer automóvil era tedioso y laborioso, por lo que fue diseñado por boutiques como Duriea y Packard, que produjeron fantásticos automóviles de lujo de edición limitada. Ford Motor Company ha cambiado esa mentalidad al estandarizar los procesos de diseño y fabricación de automóviles, crear líneas de ensamblaje, permitir el consumo masivo de automóviles y cambiar el transporte y el comercio para siempre.

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90 años después, la industria del software ha experimentado una transformación similar de una colección de elegantes aplicaciones a medida desarrolladas por un pequeño número de codificadores profesionales al campo ahora ampliamente accesible y sistemático de la ingeniería. integración y despliegue continuo (((CI / CD La herramienta proporciona estandarización y automatización para el desarrollo de software, lo que permite a los codificadores de todos los niveles crear aplicaciones robustas. La capacidad de producir aplicaciones en masa ha facilitado el consumo masivo de software, convirtiéndola en una parte integral de la forma en que vivimos y trabajamos.

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