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Arsys incorpora aplicaciones de Machine Learning en su infraestructura

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Arsys incorpora las principales aplicaciones de análisis de datos y modelos de desarrollo de Machine Learning en un entorno testado, seguro y de alto rendimiento. Con ello ofrece una plataforma para sacar el máximo rendimiento al aprendizaje automático.

«Para cumplir su cometido con éxito, las aplicaciones de Machine Learning necesitan entornos seguros y el mayor poder de computación posible. Gracias a su flexibilidad y a que no requiere inversión económica inicial, el Cloud es la solución perfecta para estas aplicaciones y no exige a las empresas una migración masiva de toda su infraestructura a la nube», explica Antón Cavanilles, al frente de las soluciones para Machine Learning en Arsys.

Con la infraestructura tecnológica más avanzada (procesadores de alto rendimiento y almacenamiento 100% SSD) y las aplicaciones más utilizadas para el análisis de datos y el desarrollo de modelos de Machine Learning (JupyterLab, RStudio y Docker) funcionando en un entorno ya testado que facilita su despliegue y configuración, Arsys ofrece la plataforma para sacar el máximo rendimiento.

Su panel de control web es totalmente intuitivo y permite crear, eliminar, apagar o reiniciar servidores de forma muy sencilla. Acciones como clonar máquinas, asignar IPs, crear reglas de firewall, hacer snapshots de almacenamiento o balancear tráfico se pueden realizar también en muy poco tiempo. También se ajusta a los recursos contratados con modelos de pago por uso.

Aplicaciones del Machine Learning

Una de las aplicaciones más sencillas de los algoritmos de Machine Learning son los asistentes virtuales personales. A través de la voz, son capaces de entender algunos comandos y ejecutar tareas simples. En este caso, el proceso de aprendizaje es vital, ya que a medida que se interactúa con ellos van recopilando información y ajustando los resultados a las preferencias del usuario.

También los principales motores de búsqueda se ayudan del Machine Learning para aprender cómo reacciona cada usuario a los resultados arrojados en las búsquedas para mostrarlos de la manera más eficiente posible. Del mismo modo, los algoritmos son útiles para mostrar recomendaciones personalizadas. Estudian las búsquedas y las interacciones previas para ofrecer productos, servicios o contenidos que mejoren su experiencia de usuario o animen a la compra.

El Machine Learning también se utiliza para mejorar la experiencia de usuario en aplicaciones móviles. Estudia cuándo nos conectamos, con qué contenidos interactuamos más o menos tiempo y qué servicios nos interesan. Así prioriza a la hora de qué, cómo y cuándo mostrar los resultados más apropiados.

También interviene en el desarrollo de los vehículos autónomos. El objetivo es conseguir que el coche sea capaz de desplazarse de manera segura, del modo más parecido a cómo lo haría una persona. Es decir, detectando otros vehículos y obstáculos, o buscando la mejor ruta disponible.

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