En la evolución del machine learning (ML), hemos pasado de la emoción inicial a una herramienta fundamental para abordar desafíos empresariales reales. Con un tercio de las empresas estadounidenses ya inmersas en la implementación de casos de inteligencia artificial (IA) y ML, resulta imperativo comprender que el éxito en la transformación empresarial mediante ML depende en gran medida de la infraestructura adecuada.
A pesar de la valiosa contribución del ML, es común subestimar la complejidad de la infraestructura necesaria para respaldar de manera eficaz casos de uso a gran escala. El entrenamiento de modelos de ML implica la manipulación de enormes volúmenes de datos no estructurados y la gestión de cientos de miles de millones de parámetros únicos. Priorizar las decisiones en cuanto a la infraestructura se vuelve esencial para llevar a cabo de manera eficiente la implementación de modelos de ML.
El auge de la computación en la nube y la abundancia de datos ha impulsado el ML hacia casos de uso cada vez más complejos. Sin embargo, este avance ha llevado a modelos más robustos, mayores demandas de infraestructura y considerables costos. Destaquemos las tendencias clave:
El ML, especialmente en aplicaciones de aprendizaje profundo, enfrenta desafíos considerables en cuanto a infraestructura. El entrenamiento de modelos requiere recursos de CPU y GPU de alto rendimiento, limitando a muchas empresas debido a las capacidades de sus centros de datos. Además, la etapa de inferencia, que constituye hasta el 90% de los costos operativos, presenta desafíos en términos de diversidad de hardware y marcos de ML.
El aprendizaje profundo, impulsado por redes neuronales profundas, ha permitido casos de uso más sofisticados. Nos enfocaremos en cuatro casos comunes de ML:
Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP):
Qué es el NLP: Analiza el lenguaje a escala para crear aplicaciones como chatbots y asistentes de voz.
Desafíos de Infraestructura:
Minimización de la carga de mantenimiento.
Escalabilidad eficiente a cientos de GPU.
Soporte para entrenamiento en marcos como PyTorch y TensorFlow.
Visión Artificial para Detección de Objetos (CV)
Qué es la CV: Procesa y analiza datos visuales para detectar objetos y clasificar imágenes.
Desafíos de Infraestructura:
Implementación rápida de modelos de ML.
Reducción de tiempos de inferencia.
Automatización significativa post-implementación.
Detección de Fraude
Qué es la Detección de Fraude: Detecta patrones en datos operativos para decidir la legitimidad de transacciones.
Desafíos de Infraestructura:
Admisión de aumento en verificaciones de identidad.
Rendimiento mayor bajo demanda.
Manejo de entrenamiento con almacenamiento de datos ajustado.
Recomendaciones
Qué son las Recomendaciones: Algoritmos sugieren elementos relevantes para los usuarios.
Desafíos de Infraestructura:
Implementación rápida de nuevo código.
Garantía de seguridad de datos y conformidad.
Baja latencia para streaming y contenido bajo demanda.
En conclusión, el impacto del machine learning en la transformación empresarial es innegable, pero su éxito está intrínsecamente ligado a la infraestructura que lo respalda. La evolución hacia casos de uso más complejos y sofisticados exige una cuidadosa consideración de las tendencias emergentes, los desafíos en infraestructura y los costos asociados.
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