Inteligencia Artificial

¿Cómo contribuye el Machine Learning a mejorar el Cloud Computing?

La unión del Machine Learning y el Cloud computing permite aumentar las capacidades de la nube. Te contamos más sobre esta relación.

Por Redacción España, el 02/10/2020

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El Big Data es un conjunto de datos masivos que precisan de un tratamiento específico por medio de herramientas informáticas no tradicionales para que los transformen en información de valor.

Para las grandes empresas, este conjunto de datos se obtiene de formas diversas y en ocasiones es difícil efectuar un adecuado tratamiento. Para ello, el mejor sitio donde almacenarlos a la espera de su análisis es el Cloud Computing.

El Cloud Computing o nube computacional es un espacio que permite almacenar, compartir y organizar los datos de forma lógica y coherente a la espera de ser tratada.

En este tratamiento de los datos, pueden influir múltiples herramientas, como por ejemplo, el Machine Learning. Te desglosamos las claves de cómo puede el aprendizaje automático ayudar a mejorar los procesos de Cloud Computing.


Relación entre Machine Learning y Cloud Computing

El Machine Learning y el Cloud computing o computación en la nube guardan una estrecha relación. De hecho, existe una sinergia entre ambos conceptos que permite aumentar las capacidades de la nube.

La fusión de ambos y el trabajo continuo permite dotar de aún más inteligencia al Cloud Computing, ya que cuando los algoritmos de ML se combinan con la computación en la nube, se obtiene como resultado el Smart Cloud o nube inteligente.

A grandes rasgos, esta combinación de elementos se traduce en un aumento de las capacidades el Cloud Computing, como por ejemplo predecir riesgos y analizar situaciones de forma más eficaz.

La nube siempre ha destacado por: bajo coste, escalabilidad y gran capacidad de análisis de datos masivos. Por ende, ambas tecnologías han sabido encontrar sus nichos para retroalimentarse.


¿Cómo influye el ML en la nube?

Bots conversacionales

Actualmente, el término cloud es algo muy común en la vida diaria de muchas personas, ya sea en el segmento personal o el empresarial. No obstante, en el segundo cobra especial importancia la potencia computacional y el almacenamiento.

Esta vertiente, muy enfocada al usuario, se ha convertido en un punto a desarrollar y tener en cuenta, puesto que las nuevas tecnologías de Inteligencia Artificial (IA), como los bots y los sistemas de análisis predictivo se pueden usar a través de servicios en la nube.

Actualmente, la atención al cliente ha sufrido un cambio radical gracias las nuevas posibilidades de la tecnología en la nube y al Machine Learning. Los bots conversacionales se han convertido en parte vital en la estrategia de servicio al cliente de las organizaciones, ya que el objetivo mayoritario de toda compañía es ofrecer una experiencia única de compra.

Esta unificación permite a los sistemas cloud aprender de manera continua y autónoma a raíz de los patrones de conversación efectuados con el usuario, los cuales permiten nutrir el proceso.

Cómputo cognitivo

La computación cognitiva se basa en sistemas de aprendizaje automático que utilizan Data Mining, reconocimiento de patrones y NLP (Natural Language Processing) para imitar el funcionamiento del cerebro humano.

Su objetivo mayoritario es fomentar el desarrollo de herramientas informáticas capaces de resolver situaciones complejas sin tener que recurrir a la asistencia humana.

La computación cognitiva se nutre de los servicios Cloud, ya que permite acceder a todos los servicios en forma de API, las cuales se integran en las aplicaciones para trabajar conjuntamente, preguntando desde la aplicación y obteniendo respuestas desde los sistemas cognitivos. Algunos ejemplos del poder del cómputo cognitivo al servicio de la nube:

  • Detección de imágenes y vídeos.
  • Detección de emociones.
  • Análisis de tono.
  • Lectura de textos.
  • Lectura de expresiones faciales.
  • Reconocimiento visual.

Ciberseguridad

A día de hoy, la mayoría de empresas se ha sumergido en una transición hacia la digitalización de los procesos, entre los que destaca el uso de la nube como método de almacenamiento de datos sensibles.

Un servicio que además de eficaz, permite ahorrar costes. Pese a ello, esto tiene un precio, ya que la complejidad de esa expansión digital, en ocasiones, puede generar brechas de seguridad que conviene reforzar.

Dada la popularidad de los servicios Cloud y su potencial para las grandes empresas ha impulsado la computación en la nube como uno de los sistemas de ataque predilectos por los ciberdelincuentes.

En este sentido, el aprendizaje automático ligado a la ciberseguridad es una de las mayores oportunidades de cara a la seguridad de la información. Esto es, porque permite el desarrollo de algoritmos complejos que permiten detectar patrones anómalos y localizar el foco del problema para poner solución rápidamente.

Dicha tecnología permite anticiparse a las amenazas detectando en tiempo real tendencias de ataque por spyware, malware, phising o de otra índole. Además, permite monitorizar el comportamiento y la integridad de los archivos permitiendo una rápida recuperación en caso de ataque.

Planificación empresarial de datos

El aprendizaje automático es un área de la Inteligencia Artificial (IA) que dota a los dispositivos de capacidad para adaptar y desarrollar programas en función de la interacción con nuevos conjuntos de datos.

En los últimos años, el uso de Machine Learning junto con el Cloud Computing en el entorno empresarial ha aumentado en gran medida, aspecto que permite plantear una mayor y mejor planificación de los recursos de la compañía.

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