Guía de inteligencia Artificial

Cómo empezar con la Inteligencia Artificial y el Machine Learning   con  Microsoft Azure

Tanto si  construyes tus propias aplicaciones alimentadas por AI o usas un servicio ya preparado como Microsoft Azure Machine Learning, la inteligencia artificial es cada vez más habitual en todo tipo de empresas. Los avances en el análisis de datos de datos y la automatización han hecho que la tecnología que antes estaba solo al alcance de solo las compañías más grandes y con mayor tecnología, ahora sea accesible para empresas de todas las formas y tamaños.

Hoy en día, cada vez más organizaciones aprovechan la inteligencia artificial, y el Machine Learning  para impulsar un mejor servicio, unas previsiones más inteligentes y operaciones más eficientes.

El  análisis predictivo, los chatbots y el procesamiento de lenguaje natural ahora disponibles como un servicio, es más fácil que nunca para las empresas incorporarse a esta tecnología revolucionaria. 

¿Qué es el aprendizaje automático o Machine Learning?

El aprendizaje automático es una técnica que permite a las computadoras interpretar datos, y usar esa información para hacer predicciones sin que se le «enseñe» explícitamente cómo hacerlo.

Una vez que han digerido la información existente, los dispositivos y aplicaciones que cuentan con tecnología de aprendizaje automático pueden hacer pronósticos sobre el comportamiento del cliente, los resultados de una determinada  situación y predecir las tendencias futuras.

La Inteligencia Artificial  ofrece una gran cantidad de posibilidades a las empresas para agilizar las operaciones, mejorar la experiencia del cliente y aumentar los beneficios en todas las áreas.

Algunos ejemplos

 Los minoristas pueden usar el aprendizaje automático para aumentar y realizar ventas cruzadas al observar lo que un cliente ya ha comprado y predecir en qué productos podrían estar interesados.

Netflix hace algo similar, examinando el contenido que mira y sugiriendo cosas que también podrían gustarte, basándose en los océanos de la información de comportamiento del usuario que tiene a su disposición. El objetivo de estos algoritmos es aumentar la cantidad de tiempo que pasa usando la aplicación y brindarle una mejor experiencia, y son sumamente exitosos; más del 80% de lo que ven los usuarios de Netflix es el contenido sugerido por la aplicación.

Uber utiliza datos sobre el tráfico, las condiciones climáticas y los eventos cercanos para establecer automáticamente sus niveles de precios siempre fluctuantes. Lidl introdujo recientemente un chatbot conversacional para ayudar a los clientes a seleccionar y combinar sus vinos, e incluso la Inteligencia Artificial ha llegado al sector agrícola. John Deere utiliza el aprendizaje automático para enseñar a sus robots a discernir de forma autónoma qué plantas son plagas y cuál es el mejor pesticida para tratarlas.

Por si aun tienes dudas

Uno de los grandes beneficios de infundir una aplicación o sitio web con inteligencia artificial y aprendizaje automático es que se mejorará constantemente. Cuantos más datos alimente una plataforma de aprendizaje automático, más crecerá, se desarrollará y mejorará su «cerebro» en lo que hace. El aprendizaje automático es voraz por naturaleza, y nunca deja de mejorar!!

Aprendizaje automático como servicio.

Como la mayoría de las aplicaciones y servicios digitales actuales, el aprendizaje automático está disponible como un servicio, lo que significa que los usuarios pueden acceder a ellos a través de Internet sin necesidad de instalar ningún software en sus propias máquinas.

El uso de plataformas de servicio significa que los clientes obtienen el poder de procesamiento de los proveedores que los están creando y alojando sin tener que alojar o mantener, y el software por sí mismos.

Este respaldo de los gigantes tecnológicos de renombre es una parte crucial de lo que hace que el aprendizaje automático sea un servicio tan accesible. Los productos de aprendizaje automático como servicio están diseñados para ayudar a los usuarios a que aprendan rápido, incluso si no tienen mucha experiencia en ciencia de datos.

Hay una gran variedad de productos y servicios que se encuentran bajo la etiqueta MLaaS, tanto completamente como semi-automatizados, incluidos aquellos que manejan el preprocesamiento de datos, la capacitación de modelos y la traducción de textos.

¿Qué tipo de servicios de aprendizaje automático están disponibles en Azure?

Como era de esperar del mayor proveedor de servicios en la nube del mundo, Microsoft ofrece una amplia selección de servicios de aprendizaje automático e inteligencia artificial en su plataforma Azure. Echemos un vistazo a lo que está disponible.

Servicio Azure Machine Learning

Azure Machine Learning Service es un servicio basado en la nube que permite a los usuarios crear, enseñar, lanzar y administrar sus propios modelos de aprendizaje automático a cualquier escala. Al aire libre

Los clientes pueden aprovechar la potente plataforma de aprendizaje automático de Azure como base para que la creación de sus propias soluciones Machine Learning sea más rápida y fácil.

El servicio brinda a los usuarios acceso a aprendizaje automático automatizado, lo que hace que la identificación de los mejores algoritmos y la configuración de los hiperparámetros sea mucho más rápida, además de mejorar la productividad y reducir los costos mediante la autoescala.

Los usuarios del Servicio de aprendizaje automático de Azure pueden crear soluciones utilizando una variedad de marcos de código abierto, como PyTorch, TensorFlow y scikit-learn, y luego pueden implementarlos tanto en la nube como en el borde.

Puede comenzar poco a poco, comenzando por entrenar su solución en su máquina local y luego ampliándola en la plataforma de nube de Azure.

Es compatible con los servicios de contenedor, como Docker, Azure Container Instances o Azure Kubernetes Service, por lo que es fácil transportar su solución de ML a cualquier lugar que sea necesario.

Azure Machine Learning Service es una solución ML de extremo a extremo, que permite a los usuarios administrar y hacer un seguimiento de sus modelos después de la implementación, realizar varias ejecuciones para encontrar la mejor solución y generar predicciones en tiempo real.

Las características de automatización del producto significan que no tiene que ser un desarrollador y científico de datos para usarlo, lo que lo hace accesible a las empresas más pequeñas que desean aprovechar el aprendizaje automático a pesar de no tener un equipo interno dedicado a la ciencia de datos.

Azure Machine Learning Studio

No debe confundirse con Machine Learning Service, Azure Machine Learning Studio es un espacio de trabajo visual que permite a los usuarios crear soluciones de aprendizaje automático mediante un sistema de arrastrar y soltar, sin necesidad de codificación.

Mientras que Machine Learning Service es un servicio administrado en la nube para construir, capacitar y desplegar modelos de aprendizaje automático utilizando Python y CLI, Machine Learning Studio es una plataforma más simple. Machine Learning Studio está basado en el navegador, lo que permite a los usuarios hacer clic desde la idea inicial hasta la implementación mediante el uso de algoritmos y módulos de datos preconfigurados y preconfigurados de Azure.

Los usuarios pueden colaborar en Machine Learning Studio en cada paso del camino, desde la construcción y las pruebas hasta la implementación de sus soluciones. Aunque está diseñado para ser fácil de usar, Machine Learning Studio no es menos poderoso que su hermano basado en código, cuenta con el conjunto más completo de herramientas de aprendizaje automático que ofrece un importante proveedor de la nube y supera ampliamente a las que están disponibles a través de Amazon, Google y IBM.

Debido a que viene precargado con algoritmos, los usuarios pueden crear e implementar soluciones de aprendizaje automático de manera súper rápida; siempre, es decir, que los algoritmos preconfigurados son adecuados para su modelo. Si desea crear su propio desde cero, necesitará el Servicio de aprendizaje automático.

Azure Chatbots

Si ha visitado un sitio web recientemente y ha aparecido una pequeña caja en la esquina cuando alguna persona, animal o mascota antropomórfica le ofrece sus servicios, ya ha tenido un encuentro con un chatbot.

Los chatbots han crecido en popularidad en los últimos años, gracias en gran parte al hecho de que ofrecen una manera rápida y adecuada para que los clientes se conecten con las empresas y obtengan información a cualquier hora, sin caer en una cola telefónica. Desarrollado por AI, los chatbots pueden ayudar a transformar la experiencia del cliente al resolver problemas pequeños de manera rápida y fácil

Las empresas de todo tipo y tamaño ya están haciendo un buen uso de los chatbots de todos los tipos y tamaños. Y con la inteligencia artificial que impulsa a estos robots a volverse más inteligentes y accesibles cada día, no se irán pronto.

Los algoritmos de aprendizaje automático bajo el capó de un programa de chatbot le permiten comprender patrones, responder adecuadamente y aprender continuamente de sus intercambios para mejorar futuras interacciones. Y no solo son útiles para los sitios web. Los chatbots también se pueden inyectar en fuentes de terceros como Skype, Slack y Facebook para que los clientes puedan acceder a ellos desde cualquier plataforma que estén usando.

Microsoft ha creado su propia plataforma en la que los clientes pueden crear y desplegar chatbots, aprovechando la potencia, la confiabilidad y el soporte que ofrece la utilización de chatbots como servicio.

El servicio de bot de Azure permite a los clientes crear bots rápidamente, administrarlos y lanzarlos a través de una variedad de plataformas en forma de pago por uso.

El marco del bot de Azure les brinda a los usuarios las herramientas para construir una gran variedad de chatbots para una variedad de usos: el servicio ofrece muchas plantillas listas para usar en escenarios incluyendo comprensión del lenguaje, preguntas y respuestas y bots proactivos.

Se pueden usar para responder de forma autónoma a las preguntas de los clientes, a la información emergente de las aplicaciones de calendario o CRM conectadas, reconocer a los usuarios en fotos, traducir el idioma, moderar el contenido y hacer recomendaciones inteligentes y personalizadas.

Los robots de Azure también se pueden integrar con los Servicios cognitivos de Azure para agregar la capacidad de entender el lenguaje natural y las imágenes, y personalizarlos para diversas situaciones específicas de la industria, como banca, viajes y entretenimiento.

Servicios Cognitivos Azure

Los Servicios cognitivos de Azure son un conjunto de productos «inteligentes» preparados previamente y listos para consumir. Cognitive Services permite a los clientes fortalecer sus plataformas con algoritmos inteligentes sin tener que construirlos desde cero. Estos algoritmos luego permiten que las aplicaciones, los robots y los sitios web vean, escuchen, hablen, comprendan e interpreten las necesidades de los usuarios de una manera que se sienta natural y humana.

Las capacidades que se ofrecen a través de los Servicios cognitivos se pueden dividir en cinco áreas:

Decisión

Estos servicios ayudan a los clientes a monitorear el rendimiento y el contenido, y personalizan las experiencias para sus usuarios. Esencialmente, los servicios de Decisión soportan una carga administrativa al tomar decisiones informadas y eficientes en su nombre.

Eso podría significar moderar el contenido para detectar cualquier cosa que no cumpla con sus estándares (lenguaje ofensivo, imágenes o contenido de video, por ejemplo) y filtrarlo con el servicio de moderación de contenido. Puede utilizar estos servicios para examinar el estado de su empresa en tiempo real o supervisar los dispositivos de IoT de forma remota utilizando el Detector de anomalías. También puede ofrecer experiencias de usuario personalizadas dentro de sus aplicaciones con Personaliser y su ciclo de aprendizaje de refuerzo que absorbe constantemente nueva información sobre sus usuarios.

Visión

Las personas se comunican utilizando muchos métodos, y los servicios de Azure’s Vision hacen posible que sus aplicaciones reconozcan y analicen el contenido no solo en forma de texto, sino también en formas, imágenes, videos y tinta digital.

El servicio Computer Vision puede identificar personas y puntos de referencia, clasificar imágenes y realizar reconocimiento óptico de caracteres para leer información no digitalizada.

El servicio Face detecta e identifica no solo a las personas, sino también a las emociones en las imágenes, y puede agruparlas en consecuencia.

El indexador de video puede hacer lo mismo en video y puede detectar objetos, escenas y actividades específicas dentro de la película.

Los servicios Form y Ink Recogniser pueden leer y extraer contenido de formularios y escritura digital.

Habla

Los servicios de voz de Azure permiten a los clientes integrar las capacidades de procesamiento de voz en cualquier aplicación o servicio. Actualmente, hay dos instalaciones basadas en el habla disponibles. Los servicios de voz pueden transcribir automáticamente la voz en texto, convertir texto en voz con opciones de voz personalizables y traducir idiomas en tiempo real. Reconocimiento de orador, por otro lado, identifica y verifica a los oradores.

Buscar

Los servicios de búsqueda ayudan a llevar la búsqueda inteligente y potente a escala de la web a aplicaciones y sitios web, sin publicidad. Azure ofrece una gama de servicios de búsqueda especializados, desde web, noticias y búsqueda de empresas locales, hasta herramientas centradas en los medios como video, imágenes y búsqueda visual.

Idioma

Las herramientas de lenguaje de Azure están diseñadas para permitir el procesamiento de lenguaje natural y humano; estos servicios permiten a los usuarios evaluar el sentimiento del cliente y reconocer exactamente lo que desean los clientes, para que pueda decidir cuál es la mejor manera de ayudarlos.

Comprenda el lenguaje en contexto, analice los sentimientos y extraiga frases clave, detecte y traduzca idiomas, y cree bases de conocimiento para que los robots puedan descubrir preguntas y ofrecer respuestas basadas en texto no estructurado.

Azure Databricks

 Creada en asociación con los creadores de Apache Spark, Azure Databricks es una plataforma de análisis, creada para brindar a los clientes acceso a análisis de datos eficaces a través de una plataforma fácil de usar.

Optimizado para los servicios en la nube de Microsoft Azure, Databricks es un espacio de trabajo interactivo que es fácil de configurar y se puede utilizar para agilizar los flujos de trabajo analíticos y ayudar a los profesionales de datos a colaborar.

Databricks está infundido con AI, impulsado por Azure Cognitive Services, que permite a los usuarios potenciar su análisis de datos y descubrir información valiosa utilizando algoritmos inteligentes para detectar patrones y tendencias. Los datos se capturan, almacenan y procesan en tiempo real, y los conocimientos se muestran a través de paneles analíticos.

Los usuarios pueden crear, entrenar e implementar sus propios modelos de AI utilizando Databricks para satisfacer necesidades de aprendizaje profundas personalizadas, o pueden utilizar uno de los muchos marcos preconfigurados de la plataforma y pueden comenzar de inmediato.

Databricks es bastante flexible; Se puede usar con una variedad de idiomas y marcos de aprendizaje profundos, y se puede ampliar o reducir automáticamente para cumplir con los requisitos cambiantes de procesamiento y aprendizaje automático.