Deep learning y cloud computing, una relación cada vez más cercana

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Deep learning y cloud computing, una relación cada vez más cercana

La cantidad de datos estructurados y no estructurados que generan las empresas ha obligado en los últimos tiempos a repensar su estrategia de infraestructura tecnológica. Según un estudio de IDC, sólo un 1% del total de datos son analizados actualmente. Pensando en los millones de zetabytes que se estiman se generarán diariamente en los próximos años, soportar tamaña magnitud resultaba una incognita y analizarlos, otra.

Dentro de este contexto, la tecnología cloud ha ido solucionando la primera incógnita y el deep learning ha comenzado a ganar fuerza para la segunda. Pero ¿Qué son estás tecnologías? ¿Son compatibles?

La tecnología cloud consiste en plataformas de tecnología distribuida que aprovechan las innovaciones tecnológicas para proporcionar entornos altamente escalables y resistentes. Permiten a sus usuarios usar software, recursos y capacidad para compartir, almacenar gran cantidad de información e incluso efectuar sus propios desarrollos. Esta tecnología provee de una infraestructura segura, flexible y escalable a las empresas. Además, les permite concentrar gran capacidad de información, lo que con servidores on premise resultaría muy costoso y difíciles de mantener. A su vez, las firmas pueden definir si adaptarse hacia ella en distintas “capas”: IaaS (Infraestructura como Servicio), PaaS (Plataforma como Servicio) o SaaS (Software como Servicio), sujeto a la explotación que deseen darle a esta tecnología y sus requerimientos particulares.

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Por otro lado, para contestar la segunda incógnita (¿cómo analizar toda esta información?) es necesario remitirnos a deep learning. Desde hace tiempo distintas herramientas de Big Data han permitido unificar y resumir información de muchos y diversos orígenes. Posteriormente comenzaron a interactuar con herramientas con IoT, que a partir de sensores generaron aún más datos de forma cuasi automática. Herramientas o aplicaciones con machine learning surgieron entonces como una manera de interpretar estos datos y responder ante ello siguiendo instrucciones precisas, a través de algoritmos específicos. ¿Y Deep Learning cómo encaja? Deep learning o aprendizaje profundo es machine learning pero no todo machine learning es deep learning. El deep learning se diferencia de otras herramientas de inteligencia artificial en que se estructura el análisis en distintas jerarquías o capas que actúan consecutivamente, a modo de redes neuronales humanas. Esta ventaja sirve para obtener complejos análisis de una manera más precisa y requiriendo poco o nada de supervisión humana.

Cada vez más desarrollos incluyen deep learning. Su facilidad para interpretar imágenes, reconocer voces, analizar textos, entre otras, hace de esta tecnología un bien invalorable. Algunos de los problemas que las compañías están solucionando a través de ella son:

  • Detección de sentimientos positivos y negativos de consumidores hacia las marcas.
  • Análisis de imágenes médicas, como radiografías y resonancias magnéticas, para mejorar la precisión diagnóstica en calidad y tiempo.
  • Detección y prevención de amenazas en el campo de la ciberseguridad y de fraudes

MigrAIte by Inclusion

La constante evolución de estas tecnologías marca el punto de contacto entre las mismas. Ante una gran demanda de datos, la tecnología cloud responde para poder almacenarla y trabajarla sin efectuar costosas erogaciones de servidores, al tiempo que herramientas con deep learning facilitan la interpretación de todos los datos con una precisión remarcable. De igual forma, resulta más económico implementar herramientas deep learning cuando la cantidad de información es de gran tamaño y diversidad, que en mucho de los casos sucede en entornos cloud. Sin ir más lejos, ambas conviven en uno de los hitos que más les está costando a las empresas, que son las migraciones a o de cloud.

Históricamente las migraciones entre infraestructuras representaron un sacrificio al que las industrias debían someterse y para el cual debían destinar costosas cantidades de tiempo y dinero para su preparación y ejecución. En un mundo donde cada vez más empresas apuntan hacia servidores cloud, avances en deep learning, interactuando con tecnología cloud, vislumbran una perspectiva diferente. Estas tecnologías permiten, a partir del uso de precisos algoritmos, agilizar la validación de sistemas y registros de los principales procesos de la empresa de manera de poder ejecutar las migraciones de manera más veloz, con alto índice de precisión y baja supervisión humana.

Ver más: Mitos y verdades sobre la migración a la nube

Tecnologías cloud y herramientas con deep learning siguen evolucionando a pasos acelerados, pero no por ello dejan pertenecer al mismo ecosistema digital al cual las empresas están evolucionando. Gestionar su convivencia es cada vez más provechoso para las empresas y una clara oportunidad para quienes deseen avanzar en la transformación digital de sus compañías.

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