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Conoce la inteligencia artificial

Terminología de la inteligencia artificial

La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en un término general para referirse a aplicaciones que realizan tareas complejas para las que antes eran necesaria la intervención humana, como la comunicación en línea con los clientes o jugar al ajedrez.

El término a menudo se usa indistintamente junto con los nombres de sus subcampos, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.

Sin embargo, hay ciertas diferencias. Por ejemplo, el machine learning se centra en la creación de sistemas que aprenden o mejoran su rendimiento en función de los datos que consumen. Es importante tener en cuenta que, aunque todo machine learning es IA, no toda la IA es machine learning.

Para obtener el valor completo de la IA, muchas empresas están haciendo inversiones significativas en equipos de ciencia de datos. La ciencia de datos combina estadísticas, informática y conocimiento empresarial para extraer valor de distintos orígenes de datos.

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Hoy en día, la cantidad de datos que se genera, tanto por parte de los humanos como por parte de las máquinas, supera en gran medida la capacidad que tienen las personas de absorber, interpretar y tomar decisiones complejas basadas en esos datos.

La inteligencia artificial supone la base de todo el aprendizaje automático y el futuro de todos los procesos complejos de toma de decisiones. Por ejemplo, la mayoría de los humanos pueden averiguar cómo no perder cuando juegan al tres en raya, aunque haya 255 168 movimientos únicos, de los cuales 46 080 terminan en tablas.

Muchos menos podrían llegar a ser grandes maestros de las damas, con más de 500 x 1018 o 500 trillones de posibles movimientos diferentes. Los ordenadores son extremadamente eficientes a la hora de calcular estas combinaciones y permutaciones para llegar a la mejor decisión.

La IA (y su evolución lógica del aprendizaje automático) y el aprendizaje profundo constituyen los cimientos del futuro en la toma de decisiones empresariales.

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NetApp es el referente en materia de datos para el cloud híbrido y, como tal, conoce el valor que tiene el acceso a los datos, su gestión y control. Data Fabric de NetApp® proporciona un entorno de gestión de datos unificado que abarca todo tipo de dispositivos periféricos, centros de datos y varios clouds de hiperescala. Data Fabric permite que organizaciones de todos los tamaños tengan la capacidad de acelerar aplicaciones críticas, obtener visibilidad de datos, optimizar la protección de los datos y aumentar la agilidad operativa.

Las soluciones de IA de NetApp se basan en los siguientes pilares fundamentales:

Con el software ONTAP®, la IA y el aprendizaje profundo puede estar presente en las instalaciones y en el cloud híbrido.

Los sistemas AFF All-Flash aceleran las cargas de trabajo de IA y aprendizaje profundo y eliminan los cuellos de botella que se crean en el rendimiento.

El software ONTAP Select hace que los datos se puedan recopilar de forma eficiente en la periferia, usando dispositivos de IoT y puntos de agregación.

Cloud Volumes se puede usar para realizar rápidamente prototipos de nuevos proyectos y dar la oportunidad de mover datos de IA dentro y fuera del cloud.

Además, NetApp ha comenzado a incorporar el análisis de Big Data y la inteligencia artificial a sus propios productos y servicios. Así, por ejemplo, Active IQ® utiliza miles de millones de puntos de datos, análisis predictivos y un potente aprendizaje automático para ofrecer recomendaciones proactivas de soporte al cliente para entornos tecnológicos complejos. Active IQ es una aplicación de cloud híbrido que se creó con las mismas tecnologías y los mismos productos de NetApp que usan nuestros clientes para crear soluciones de IA destinados a una amplia gama de casos prácticos.

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¿Qué es la IA y por qué es importante? | NetApp

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Si quieres saber qué es la IA o por qué es importante la inteligencia artificial, entra ahora en la página de NetApp y descubrelo por ti mismo.

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¿Qué significa realmente "Inteligencia Artificial"? Subespacios, pareidolias y creatividad.

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Cómo la tecnología de IA puede ayudar a las organizaciones.

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Cómo la tecnología de IA puede ayudar a las organizaciones.

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El principio fundamental de la IA es replicar, y luego superar, la forma en que los humanos perciben y reaccionan ante el mundo. Se está convirtiendo rápidamente en la piedra angular de la innovación. La IA, impulsada por varias formas de machine learning que reconocen patrones en los datos para permitir predicciones, puede agregar valor a su negocio al:

Proporcionar una comprensión más completa de la abundancia de datos disponibles.

Confiar en las predicciones para automatizar tareas excesivamente complejas o mundanas.

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Los desarrolladores emplean inteligencia artificial para realizar tareas de una forma más eficiente que, de otro modo, se realizarían manualmente: comunicaciones con clientes, identificación de patrones y resolución de problemas. Para comenzar con la inteligencia artificial, los desarrolladores deben contar con una formación en matemática y sentirse a gusto trabajando con algoritmos.

Al comenzar a utilizar inteligencia artificial para desarrollar aplicaciones, lo mejor es comenzar de a poco. Al diseñar un proyecto relativamente simple, como un juego “Tres en línea”, aprenderá los conceptos básicos de la inteligencia artificial. Aprender con la práctica es una excelente forma de aumentar cualquier habilidad, y la inteligencia artificial no es distinta en este aspecto. Luego de completar uno o más proyectos pequeños, no hay límites para la inteligencia artificial.

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La aparición de soluciones y herramientas impulsadas por la IA significa que más empresas pueden aprovechar la IA a un menor costo y en menos tiempo. La IA lista para usar hace referencia a las soluciones, herramientas y software que tienen capacidades de IA integradas o que automatizan el proceso de toma de decisiones algorítmicas.

La IA lista para usar incluye bases de datos autónomas autorreparables y modelos predefinidos para el reconocimiento de imágenes y el análisis de texto en varios conjuntos de datos.

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¿Podrán los seres humanos amar a los robots con IA? | DW Documental