- Inteligencia artificial, aprendizaje automático y profundo

machine learning

Inteligencia Artificial (IA) se está aprovechando cada vez más para procesar una gran y creciente cantidad de datoscon resultados más precisos y rápidos que la programación informática tradicional.

Inspirada en los comportamientos y procesos cognitivos humanos, la IA no debe confundirse con el aprendizaje automático o profundo. Machine Learning es una rama de la IA centrada en desarrollar algoritmos y aplicaciones informáticas que aprendan de los datos y mejorar automáticamente su precisión con el tiempo gracias a la experiencia. Aprendizaje profundo se refiere a un subconjunto de métodos de aprendizaje automático basados en redes neuronales artificiales con aprendizaje de representación.

El aprendizaje automático es particularmente útil e interesante en la Internet de las cosas (IoT) debido al gran número de dispositivos que recogen y comparten datos no homogéneos. Tras pasar por un proceso de análisis estadístico, esos datos son un tesoro para el desarrollo de nuevas aplicaciones inteligentes. En una red IoT podemos reconocer tres capas diferentes. Cada uno de ellos se caracteriza por la disponibilidad de diferentes recursos y datos donde el aprendizaje automático es aplicable: dispositivos IoT, dispositivos de borde y la nube.

En Paradox Engineering, hemos integrado las técnicas de Machine Learning más recientes en los componentes de nuestra plataforma de IoT, lo que permite un uso valioso a diferentes niveles, desde la nube hasta los dispositivos de borde e IoT, aprovechando al máximo sus peculiaridades y funcionalidades.

Dominamos las tecnologías consolidadas como TensorFlow, Doors y Google Colab. Nuestras soluciones de IoT proporcionan un marco de desarrollo de aprendizaje automático para permitir que estas tecnologías se utilicen en múltiples casos de aplicación de forma sencilla y transparente. Los desarrolladores pueden integrar fácilmente el aprendizaje automático para crear nuevas funcionalidades basadas en la información o para mejorar las existentes.