2022 y el futuro del aprendizaje automático
El aprendizaje automático está evolucionando a un ritmo asombroso y no muestra signos de desaceleración. A principios de 2022, ya hemos visto cómo progresa aún más a medida que aumentan las aplicaciones de software de servicios cognitivos. El aprendizaje automático fue incluso definido por la Universidad de Stanford como «la ciencia de conseguir que los ordenadores actúen sin ser programados explícitamente.»
En el futuro, podemos esperar mejoras del aprendizaje automático en:
Aprendizaje automático cuántico (QML)
Los ordenadores cuánticos permiten un procesamiento más rápido de los datos, lo que mejora la capacidad del algoritmo para analizar y sacar conclusiones significativas de los conjuntos de datos.Algoritmos de aprendizaje no supervisado
El aprendizaje supervisado y no supervisado es importante en la historia del aprendizaje automático, pero este último se convertirá en el ideal para las empresas que quieran aplicar planes de venta cruzada.
Gestión de la operacionalización del aprendizaje automático (MLOps)
Esto ayuda a que los algoritmos de aprendizaje automático desplegados en producción tengan un rendimiento óptimo y fiable.
Aprendizaje automático (AutoML)
AutoML facilitará el proceso de formación de datos para ayudar a etiquetar los datos y reducir los errores humanos en las operaciones
Automatización de procesos robóticos (RPA)
Antes de que un bot RPA pueda procesar los datos, es necesario un enfoque basado en datos, y el aprendizaje automático le ayudará a producir menos errores.