Industria al límite

Desplegar modelos de aprendizaje automático en varias ubicaciones es cada vez más importante para las empresas y organizaciones. Tanto si eres una empresa tecnológica que busca escalar su infraestructura de IA como si eres un científico de datos que despliega modelos para diferentes clientes, es esencial comprender los matices del despliegue de modelos en múltiples ubicaciones. Esta completa guía explorará las estrategias, los retos y las mejores prácticas en el despliegue de modelos en diversos entornos.

El despliegue de modelos de visión por ordenador en producción es una tarea compleja que requiere un enfoque holístico que abarque datos, modelos, infraestructura y procesos. Al abordar los retos de adquisición de datos, selección de modelos, infraestructura, CI/CD, supervisión y consideraciones éticas, las organizaciones pueden desplegar con éxito modelos de visión por ordenador a escala. Thibaut Lucas, director general y cofundador de Picsellia, comparte su punto de vista sobre los aspectos empresariales y técnicos que rodean los retos de la implantación de la visión por ordenador a gran escala.

TinyML ha demostrado ser una potente herramienta para implementar modelos de aprendizaje automático en dispositivos y entornos con recursos limitados. En este artículo exploramos su potencial en el sector químico y de refinerías.

En 2025, un asombroso 75 % de los datos empresariales se crearán en el perímetro. Además, en 2027, el aprendizaje profundo estará presente en más del 65 % de los casos de uso periféricos. A medida que aumenta el volumen de datos, la informática se desplaza hacia los bordes. Esto presenta una oportunidad única para que los equipos de AI /ML aprendan y adopten las mejores prácticas en la implementación de Machine Learning en el Edge. Obtenga más información y reproduzca nuestro seminario web sobre la vanguardia de MLOps.

En un panorama tan competitivo y cambiante como el actual, la optimización de las operaciones es crucial para el éxito. Con la llegada de tecnologías de vanguardia como Edge Computer Vision, las empresas pueden obtener una ventaja significativa aprovechando el análisis de datos en tiempo real y la toma de decisiones. En este artículo, exploraremos lo que las industrias necesitan saber sobre la optimización de las operaciones con Edge Computer Vision y cómo esta tecnología transformadora puede impulsar su crecimiento.

Hemos visto especialmente durante los últimos meses cómo se han reproducido lanzamientos de modelos con miles de millones de parámetros que requieren una gran potencia de procesamiento. Por otro lado, también existe una tendencia creciente que gira en torno a la capacidad de ejecutar modelos ligeros en tiempo real sin necesidad de conexión constante en dispositivos de bajo consumo como microcontroladores, sensores y otros sistemas embebidos que también está revolucionando la industria de la IA. Esta tendencia se conoce como TinyML.