¿Cuál es la tecnología de tendencias en tecnología de la información aparte de la IA?

Answer 1

Las tendencias tecnológicas en TI son

Cloud Computing: nubes híbridas: el software como servicio (SaaS) y la plataforma como servicio (PaaS) en combinación con aplicaciones internas es el principal impulsor del crecimiento empresarial. El enfoque pasará de soluciones de infraestructura simples a desarrollar estrategias en la nube.

Arquitectura de seguridad adaptativa: la malla digital inteligente y las plataformas y aplicaciones de tecnología digital relacionadas están creando un mundo complejo para la seguridad. Las empresas de tecnología se centrarán más en las aplicaciones de seguridad debido a un complejo mundo de plataformas y aplicaciones interconectadas. Las organizaciones necesitarán un diseño de aplicaciones con conciencia de seguridad, autoprotección de aplicaciones, análisis de comportamiento de usuarios y entidades, protección de API y herramientas y técnicas específicas para abordar IoT y vulnerabilidades relacionadas con aplicaciones inteligentes. Con la adición de la frontera de IoT, lentamente, estamos observando nuevas implicaciones de seguridad. Los proveedores de seguridad tendrán que factorizar nuevas herramientas y procesos de remediación.

Análisis: el análisis de Big Data examina grandes cantidades de datos para descubrir configuraciones ocultas, correlaciones y otras ideas. Con la tecnología actual, es posible analizar datos y obtener respuestas de ellos casi de inmediato.

Realidad virtual: La realidad virtual o realidades virtuales (VR) es una realidad inmersiva multimedia o simulada por computadora. Replica un entorno que simula una presencia física en lugares del mundo real o imaginarios, lo que permite al usuario interactuar con ese mundo. Son una nueva ola de dispositivos informáticos que transformarán la forma en que las personas interactúan entre sí y con los sistemas de software.

Blockchains y Ledgers distribuidos: los conceptos de Blockchain y ledgers distribuidos se están volviendo populares a medida que la industria cree que tienen el poder de transformar los modelos operativos. Además de la industria financiera, tienen aplicaciones futuras en verificaciones de identidad, registro de títulos, cadena de suministro, atención médica, distribución de música, etc. Bitcoin es la única cadena de bloques probada. Su arquitectura no solo admite transacciones de bitcoin, sino que también permite el registro autorizado de eventos, fragmentos inmutables de datos y scripts programables simples. Carecen de escalabilidad, transparencia completa, tienen limitaciones con respecto al consumo de recursos, riesgo operativo de la centralización involuntaria de recursos (minería), etc. También presentan desafíos de adopción como falta de estándares, plataformas robustas, sistemas de consenso distribuidos escalables, mecanismos de interoperabilidad. Si bien tienen un potencial inmenso, Gartner dice que todavía están en su etapa inicial de pruebas alfa o beta.

Inteligencia artificial y aprendizaje automático avanzado: la IA aplicada y el aprendizaje automático se componen de muchas tecnologías y técnicas (como aprendizaje profundo, redes neuronales y procesamiento de lenguaje natural [PNL]). Estas tecnologías, que son diferentes de los algoritmos y programas tradicionales, hacen que las máquinas sean inteligentes. Gartner predice que el aprendizaje automático avanzado de IA aplicado inspirará aplicaciones como robots, vehículos autónomos, electrónica de consumo, asistentes personales virtuales y asesores inteligentes. Las máquinas inteligentes están basadas en contexto y eventos. Podrán lidiar con las complejidades, comprender, aprender, predecir, adaptarse y actuar de forma anónima.

Answer 2

Sin duda, la inteligencia artificial es la tecnología más moderna, pero también tiene que conocer una más y esa es una parte integral de la IA.

¿Entendido qué? ¿No? Sí, eso es absolutamente aprendizaje automático.

El aprendizaje automático es un subcampo de la inteligencia artificial. Esta tecnología es una forma combinada de aprendizaje profundo, redes neuronales artificiales y procesamiento de lenguaje natural [PNL] y es diferente de los algoritmos y programas tradicionales. Entonces, básicamente, el aprendizaje automático es un proceso en el que los algoritmos informáticos predicen el posible resultado al identificar los patrones en los datos.

Lo más importante sobre el aprendizaje automático es que el algoritmo puede aprender y proporcionar resultados basados ​​en la información que está harta. Utiliza algoritmos que evalúan y aprenden continuamente de los datos y, por lo tanto, permite a las computadoras acceder a información oculta. Así es como los programas de correo electrónico escanean los mensajes que recibimos e identifican si el mensaje es SPAM o no. Entonces, incluso si los spammers intentan cambiar la información, la máquina utilizará rápidamente nuevos patrones e identificará nuevamente los mensajes sospechosos como SPAM.

Dado que las máquinas inteligentes están basadas en el contexto y los eventos, se ha predicho que podrían manejar complejidades, comprender, aprender, predecir, adaptar y actuar de forma anónima.

Si la implementación es adecuada, el aprendizaje automático puede ayudar a resolver problemas de manera significativa y también podría predecir el comportamiento del usuario que ayuda a crecer a la organización.

Ventajas del aprendizaje automático:

1. El aprendizaje automático se puede alimentar a una cantidad ilimitada de datos y luego analizarlos y evaluarlos en consecuencia.

2. El aprendizaje automático funciona a gran velocidad al consumir los datos y mostrar resultados según la tendencia actual.

3. ML tiene la capacidad de identificar, procesar y crear datos basados ​​en análisis predictivos.

4. En el campo de la medicina, los médicos de aprendizaje automático también pueden predecir cuánto tiempo pueden vivir los pacientes con enfermedades fatales.

Por lo tanto, el aprendizaje automático está demostrando ser beneficioso en todos los campos.

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