La IA o Inteligencia Artificial se alimenta de grandes fuentes de datos, haciendo un uso intensivo de ellos y aportando una visualización óptima de esa información.
El Político
Esto le facilita a los directivos y ejecutivos de empresas la toma de decisiones, ya que la incorporación de herramientas de Inteligencia Artificial permite trabajar sobre información bien segmentada y procesada según el interés del negocio.
Este tipo de tecnología busca generar algoritmos capaces de entender el entorno y dar una respuesta a los problemas.
Hace un procesamiento masivo de todo tipo de datos, desde información por escrito hasta audios e imágenes, y con ellos realiza un análisis para sacar conclusiones, replicar patrones o crear soluciones nuevas.
Se le llama “Inteligencia Artificial” ya que es capaz de utilizar la información para aprender cómo realizar ciertas tareas y luego ejecutarlas del mismo modo o de forma más eficiente.
Cuando la IA se utiliza en las operaciones diarias, puede identificar falencias y ofrecer varias tácticas de reducción de costos a través de la automatización en tareas como el análisis de datos, la contratación y la atención al cliente, entre muchos otros.
La automatización de procesos contribuye a disminuir los errores y a aumentar la cantidad de operaciones a desempeñar.
Huawei ofrece herramientas tecnológicas para que las empresas puedan incursionar en esta tendencia o expandir los alcances ya existentes con la plataforma ModelArts.
Con esta plataforma, desarrolladores y científicos de datos podrán, independientemente de sus habilidades, entrenar y desplegar modelos en todo lugar, acelerar el desarrollo de la Inteligencia Artificial de extremo a extremo.
También fomentar la innovación de esta tecnología mediante el preprocesamiento y el etiquetado semiautomatizado de datos, el entrenamiento distribuido y la construcción automatizada de modelos.
De igual manera, ModelArts es compatible con marcos de código abierto como TensorFlow y Apache Spark MLlib, mientras que, con el poder de Huawei Cloud, estos modelos se pueden implementar en un dispositivo o en la Nube de manera rápida y sencilla.
