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Arsys pone su infraestructura cloud al servicio del Machine Learning

La compañía incorpora las principales aplicaciones de análisis de datos y modelos de desarrollo de Machine Learning en un entorno testado, seguro y de alto rendimiento.

fachada exterior del centro de datos de Arsys
fachada exterior del centro de datos de Arsys

El Machine Learning o Aprendizaje Automático es una rama de la Inteligencia Artificial cuyo objetivo es conseguir que una máquina sea capaz de aprender y mejorar de forma automática, gracias a la experiencia y sin necesidad de haber sido programada para ello.

Para conseguirlo partimos de una fase inicial dirigida en la que vamos a alimentar nuestro software de un conjunto de datos (ejemplos, instrucciones y experiencias) que le servirán de aprendizaje para luego realizar determinadas tareas. Tras esta primera fase de entrenamiento, los algoritmos serán capaces de distinguir patrones y tomar decisiones al recibir nuevos conjuntos de datos, llegando a ser capaces de analizar cantidades masivas de información. De este modo, y poco a poco, nuestro software irá aprendiendo de manera autónoma y sin necesidad de que nadie intervenga en el proceso.

El cloud, la mejor opción para sacar el máximo rendimiento del Machine Learning

"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 mejor plataforma para sacar el máximo rendimiento del aprendizaje automático.

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.

La plataforma de Arsys permite ajustar los recursos contratados a las necesidades de cada proyecto, sin merma en los servicios y manteniendo un control total de todos los consumos, pagando únicamente por los minutos de uso. «Esto permite adaptar los costes a la demanda de las cargas de trabajo. Para poner en marcha un modelo de entrenamiento que requiera gran cantidad de recursos podemos añadir procesadores adicionales que permitan realizar tareas de forma concurrente y eliminarlos posteriormente, pagando solamente por el tiempo que se han necesitado los recursos adicionales», concluye Cavanilles.

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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