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4 formas en que machine learning impacta la tecnología en la nube

by Redacción PowerData on agosto 31, 2020

PowerData machine learning y la tecnología en la nube

Estamos en una era donde la tecnología impacta en nuestra vida cotidiana. En este sentido, al fusionarse con machine learning, la tecnología en la nube se encuentra pivotando para convertirse en más interconectada e inteligente. Un ejemplo de esto son los dispositivos IoT.

La computación, el almacenamiento y el networking siguen siendo los principales generadores de ingresos para los proveedores de tecnología en la nube. Sin embargo, el machine learning se está convirtiendo en el punto focal de la nube contemporánea.

PowerData machine learning y la tecnología en la nube

Veamos 4 formas en que machine learning está influenciando a la tecnología en la nube:

Tecnología en la nube con origen en el aprendizaje automático

Cada vez más se puede comprobar un aumento en la eficiencia y las posibilidades de la tecnología en la nube. En muchos de esos casos, detrás de esta tecnología está el machine learning con soluciones innovadoras, potenciando posibilidades. Este es el caso de:

  1. Computación cognitiva: esta tecnología utiliza el procesamiento del lenguaje natural, la minería de datos y el reconocimiento de patrones para permitir que nos comuniquemos de un modo diferente. Los nuevos negocios combinan talento con robótica, llegando a simular el pensamiento humano. Esta forma de informática inteligente se está desplegando en soluciones específicas para cada tipo de industria con la proliferación de APIs. Detección de emociones, lectura de expresiones faciales, reconocimiento visual o análisis de video son las técnicas empleadas por estos sistemas de auto-aprendizaje.

    PowerData machine learning y la tecnología en la nube

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    PowerData machine learning y la tecnología en la nube

  2. Bots como servicio: el soporte al cliente se ha transformado gracias a las nuevas posibilidades de la tecnología en la nube y al machine learning. Los robots interactivos forman parte de la estrategia de servicio al cliente de las organizaciones que buscan entregar una experiencia única. Esta alternativa reemplaza muchas de las aplicaciones en uso, dejando los chats tradicionales u otras aplicaciones móviles de lado al poner el foco en el aprendizaje automático, que va más allá de las APIs conversacionales, permitiendo al sistema aprender de manera continua en base a los patrones de conversación que se van recogiendo y a los pasados.

PowerData machine learning y la tecnología en la nube
  1. Ciberseguridad cognitiva: el machine learning, aplicado a la protección de datos, les brinda a las empresas un escudo de seguridad a prueba de hackers. Los algoritmos complejos hacen a la organización más inteligente, permitiéndoles analizar los flujos de datos enviados desde y hacia servidores cada milisegundo buscando patrones anómalos para localizar intrusos. De esta forma, los recursos se dedican a la prevención proactiva de ataques y se minimizan las pérdidas asociadas a la gestión de alertas falsas.

  2. Planificación empresarial de datos: el consumo, la capacidad y el volumen de procesamiento son datos que permiten hacer una planificación más eficaz de los recursos. El aprendizaje automático aplicado a la gestión de datos ayuda a aumentar la velocidad y mejorar el flujo de información soportado por los centros de datos, permitiendo disfrutar de ventajas adicionales, como el evitar el almacenamiento en búfer. Machine learning es la mejor garantía para lograr un sistema más eficiente y con una mayor capacidad de respuesta.

PowerData machine learning y la tecnología en la nube

Del internet de las cosas (IoT) a la inteligencia artificial, la tecnología en la nube está, cada vez más, detrás de todas las operaciones de la empresa, impulsando la eficiencia y la innovación. Se trata de un territorio reservado para líderes, visionarios y empresas que no se conforman con el camino transcurrido, sino que buscan generar oportunidades en este mundo de posibilidades.

Así, lograrán aggiornarse a esta nueva era, en donde el que no se adapta, perece.

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Topics: Data Management, Cloud, Gestión de Datos, Modelos predictivos, Machine Learning

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