El software de aprendizaje automático aprovecha los algoritmos para automatizar la toma de decisiones complejas y generar predicciones, eliminando la necesidad de configurar reglas manualmente. Las soluciones de aprendizaje automático mejoran la velocidad y precisión de los resultados deseados al refinarlos constantemente a medida que la aplicación procesa más datos de entrenamiento. El software de aprendizaje automático mejora los procesos e introduce eficiencia en múltiples industrias, que van desde los servicios financieros hasta la agricultura. Las aplicaciones comunes incluyen la automatización de procesos, el servicio al cliente, la identificación de riesgos de seguridad y la colaboración contextual.
Notablemente, los usuarios finales de aplicaciones impulsadas por aprendizaje automático no interactúan directamente con el algoritmo. En su lugar, el aprendizaje automático impulsa el backend de la inteligencia artificial (IA) con la que los usuarios interactúan. Las plataformas de aprendizaje automático funcionan de manera diferente a las plataformas de operacionalización de aprendizaje automático (MLOps) al centrarse en el desarrollo y entrenamiento de modelos en lugar de en el monitoreo de despliegue y la gestión del ciclo de vida.
Para calificar para la inclusión en la categoría de Aprendizaje Automático, un producto debe:
Ofrecer un algoritmo que aprenda y se adapte basado en datos
Consumir entradas de datos de una variedad de fuentes de datos
Ingerir datos de fuentes estructuradas, no estructuradas o en streaming, incluyendo archivos locales, almacenamiento en la nube, bases de datos o APIs
Ser la fuente de capacidades de aprendizaje inteligente para aplicaciones
Proporcionar una salida que resuelva un problema específico basado en los datos aprendidos
