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Cómo desarrollar aplicaciones de aprendizaje automático de principio a fin

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Se requieren varios pasos clave para crear aplicaciones de aprendizaje automático personalizadas de principio a fin. Hoy en día, muchas compañías emplean el ML para aprovechar las tendencias actuales, predecir el comportamiento de los clientes y facilitar el desarrollo continuo. Estas tecnologías futuristas también fomentan la administración eficiente de los datos de diagnóstico y emplean capacidades de automatización basadas en inteligencia artificial en las vías de distribución.

Como ingeniero de software, tendrá que entender como diseñar, desarrollar, implementar y distribuir su propia plataforma personalizada. De esta manera, puede maximizar sus ingresos potenciales y desarrollar una variedad de habilidades, además de prosperar en un sector dinámico. Para comenzar, lea este artículo para aprender a desarrollar aplicaciones de aprendizaje automático desde cero.

Definir un problema de negocio

Antes de comenzar a construir, deberá pensar en un problema comercial común que su aplicación ML resolverá. Necesita saber qué soluciones cognitivas o técnicas se necesitan. A continuación, puede convertir estas soluciones propuestas en una aplicación de software utilizable. Con esto, podrá desarrollar un plan de proyecto inicial para lograr sus objetivos de desarrollo. En esta etapa, es posible que también desee pensar en los parámetros aceptables, las consideraciones éticas y las puntuaciones de la matriz de confusión. De esta manera, puede mejorar las altas tasas de éxito, ahorrar dinero y maximizar el uso de los recursos. Al mismo tiempo, estos procesos facilitan mucho el seguimiento de los resultados de rendimiento y los objetivos de calidad. Absolutamente, definir un problema comercial es un primer paso importante para desarrollar aplicaciones ML de principio a fin.

Integrar la pila de tecnología

Después de eso, puede pasar directamente al desarrollo, la unión y la implementación de su conjunto de tecnologías de desarrollo de aplicaciones de ML. Se encuentran varias herramientas y recursos que son esenciales para agregar a la pila tecnológica. Por ejemplo, desea conocer los registros Docker, Kubernetes, Cargo y Container. Asimismo, es necesario contar con soluciones de software que sean de confianza para la distribución. Para satisfacer estas demandas, muchos equipos emplean programas que aceleren las descargas y la implementación simultánea de grandes cantidades de datos. Con esto, puede facilitar lanzamientos veloces y seguros para los usuarios finales de todo el planeta. Con este método, podrá sortear las limitaciones del retraso de la red y el bajo volumen de banda ancha en línea. Es esencial configurar la pila tecnológica para desarrollar de principio a fin aplicaciones de aprendizaje automático.

Construye tu arquitectura

Con su pila de tecnología completamente ensamblada, es hora de concentrarse en la arquitectura de la aplicación. En estos días, las potentes GPU, los procesadores confiables y el aprendizaje automático robusto le brindan muchas opciones para la arquitectura del sistema. Esto significa que puede alojar los componentes de aprendizaje automático de su aplicación en la nube mediante API seguras. O puede usar kits de desarrollo de software (SDK) en el dispositivo, así como bibliotecas personalizadas. En otros casos, un enfoque híbrido puede ser mejor. Esto es básicamente una combinación de los otros dos enfoques. De hecho, la construcción de la arquitectura es una necesidad absoluta durante el desarrollo de la plataforma ML personalizada.

Construye tu interfaz

Ahora, está listo para construir su interfaz de aplicación de aprendizaje automático. Ensamblar la interfaz es un proceso relativamente simple y directo. Comience cargando sus datos CSV como entrada. Luego puede ajustar sus parámetros de aprendizaje para satisfacer sus necesidades únicas y los requisitos de la aplicación. Una vez que todos estos atributos estén configurados, puede comenzar a agregar todos los detalles necesarios para su entrada.Si todo se ve bien, pase a la fase de salida del modelo. Esto lo ayudará a realizar un seguimiento más detallado de las métricas de rendimiento y la regresión. Ciertamente, el desarrollo front-end es crucial para construir una aplicación exitosa de aprendizaje automático desde cero.

Prueba la aplicación

Ahora, está listo para realizar pruebas sofisticadas en su aplicación ML. Comience por crear un plan de prueba de aplicaciones sofisticado. Para promover errores mínimos y reducción de errores, asegúrese de basar este plan de prueba en los requisitos de su proyecto. Luego, puede comenzar a preparar escenarios de casos de prueba manuales enfocados desde la perspectiva de los usuarios finales. En un esfuerzo por ahorrar tiempo y minimizar la participación humana, comience a automatizar escenarios de prueba utilizando scripts basados ​​en IA. Estos scripts se basan en inteligencia artificial para promover operaciones 24/7, acelerar la toma de decisiones y contratar asistencia digital. Las pruebas profesionales son sin duda esenciales cuando se desarrolla una aplicación de aprendizaje automático efectiva de principio a fin.

Hay varios pasos críticos para desarrollar aplicaciones de software ML personalizadas de principio a fin. Primero, diseñe un problema comercial común. Después de eso, tómese el tiempo para construir su pila de tecnología con las últimas herramientas, recursos y soluciones. Una vez que haya hecho esto, piense en sus requisitos arquitectónicos. Entonces puedes empezar a trabajar en el front-end. Ahora, finalmente está listo para ejecutar pruebas sofisticadas en su plataforma ML avanzada. Siga los puntos destacados anteriormente para aprender a desarrollar aplicaciones de aprendizaje automático de principio a fin.

Microsoft va por la ruta del aprendizaje automático

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Microsoft ha estado durante mucho tiempo a la vanguardia del aprendizaje automático y, a lo largo de los años, la empresa ha realizado importantes inversiones en investigación y desarrollo en esta área.

Uno de los primeros ejemplos de la participación de Microsoft en el aprendizaje automático se remonta a finales de la década de 1990, cuando la empresa desarrolló un algoritmo de aprendizaje automático llamado «Árboles de decisión» para su paquete de software Microsoft Office. Este algoritmo se utilizó para ayudar a los usuarios a tomar decisiones informadas basadas en el análisis de datos y rápidamente se convirtió en una herramienta popular entre los profesionales de negocios.

A principios de la década de 2000, Microsoft comenzó a buscar más activamente la investigación del aprendizaje automático, estableció un grupo de investigación dedicado al aprendizaje automático dentro de la empresa e invirtió fuertemente en la contratación de los mejores talentos en el campo. Desde entonces, este grupo de investigación ha realizado numerosas contribuciones al campo, incluido el desarrollo de algoritmos para el procesamiento del lenguaje natural, la visión artificial y el reconocimiento de voz.

Microsoft está desarrollando reconocimiento de texto y chatbots de IA

Una de las áreas en las que más se ha enfocado la empresa Microsoft en el desarrollo de aprendizaje automático es en la creación de sistemas de Inteligencia Artificial que ayuden a las personas en diferentes actividades. Por ejemplo, la compañía ha creado asistentes personales basados ​​en la inteligencia artificial como Cortana y chatbots basados ​​en la IA que pueden ayudar a los usuarios a completar tareas como programar citas y encontrar información en línea.

Otra área de interés de Microsoft es el desarrollo de herramientas y plataformas que fomenten el aprendizaje automático, estas pueden ser empleadas por otras compañías y personas que trabajen en el campo. Esto incluye el desarrollo de Azure Machine Learning, una plataforma basada en la nube que permite a los desarrolladores crear, implementar y administrar modelos y aplicaciones de aprendizaje automático.

Uno de los beneficios más importantes de Azure Machine Learning es que permite a los programadores crear modelos de aprendizaje automático sin tener que contar con conocimientos especializados. Esto hace que sea más simple para las compañías incorporar el aprendizaje automático en sus actividades y productos, además, ha contribuido para que la adopción de este concepto sea más generalizada en varios sectores.

El aprendizaje profundo impulsa al equipo de desarrollo de Microsoft

En los últimos años, Microsoft también ha logrado avances significativos en el aprendizaje profundo, un tipo de aprendizaje automático que implica el uso de redes neuronales para analizar grandes cantidades de datos. La empresa ha desarrollado varios productos y servicios basados ​​en el aprendizaje profundo, incluido Microsoft Cognitive Toolkit, una biblioteca de aprendizaje profundo que se puede usar para construir e implementar redes neuronales para una amplia gama de aplicaciones.

En general, los esfuerzos de Microsoft en el aprendizaje automático han jugado un papel clave en el desarrollo y avance del campo, y la empresa sigue siendo líder en el campo. Desde el desarrollo de algoritmos de aprendizaje automático para sus propios productos de software hasta la creación de herramientas y plataformas que permiten a otros crear e implementar modelos de aprendizaje automático, Microsoft ha demostrado constantemente su compromiso de impulsar la innovación en esta área.

El aprendizaje automático se está convirtiendo rápidamente en el equipo de seguridad para plataformas digitales y de software

Microsoft proporciona rápidamente detección y prevención de amenazas en tiempo real. Utiliza algoritmos y modelos estadísticos para analizar y aprender de los datos, lo que le permite identificar patrones y comportamientos que pueden indicar una amenaza potencial. Esto puede ser particularmente útil para detectar y bloquear ataques cibernéticos, así como para identificar actividades fraudulentas o amenazas internas.

Una ventaja clave de usar el aprendizaje automático con fines de seguridad es su capacidad para aprender y adaptarse continuamente. A medida que surgen nuevas amenazas, los sistemas de aprendizaje automático pueden analizarlas y clasificarlas, lo que permite una protección más precisa y eficaz contra futuros ataques.

Sin embargo, el aprendizaje automático no es una solución independiente y debe usarse junto con otras medidas de seguridad, como firewalls y software antivirus. También es importante actualizar y capacitar periódicamente su sistema de aprendizaje automático para garantizar su eficacia en la detección y prevención de amenazas.

El CEO de Unifi, Pramod Misra, experto mundial en ciencia de datos y aprendizaje automático, habla sobre los desafíos de ciberseguridad que enfrenta la industria de la salud. Debido a que cita los ataques de ransomware y las vulnerabilidades en la gestión de registros médicos electrónicos como los dos mayores riesgos para la industria de la salud, desarrolló Unifi.ai, que utiliza modelos innovadores de aprendizaje automático para resolver este problema a través de su plataforma.

“Otro desafío es la posibilidad de que los ataques a estos sistemas tengan consecuencias graves para los pacientes. Por ejemplo, si un pirata informático obtuviera acceso a los registros de salud electrónicos de un hospital, podría alterar o eliminar información médica importante, lo que provocaría errores graves en el tratamiento o incluso la muerte», explica Pramod Misra, «Además, la salud de la industria es constante. está evolucionando, con nuevas tecnologías y enfoques que se desarrollan todo el tiempo. Esto puede dificultar mantenerse al día con las últimas amenazas de seguridad cibernética y garantizar que los sistemas estén adecuadamente protegidos”.