Un científico de datos está sentado a un escritorio frente a una pared de vidrio en un entorno de centro de datos moderno analizando las visualizaciones de datos que aparecen en tres monitores de equipos de desktop. Se observan varios servidores del otro lado de la pared de vidrio

Soluciones Intel® para el aprendizaje automático clásico

Descubra cómo usar la cartera de soluciones de hardware, software y socios Intel® a fin de maximizar el desempeño, reducir los costos y acelerar sus esfuerzos de aprendizaje automático (ML) clásico.

Aspectos clave del aprendizaje automático clásico

  • Mediante el aprendizaje automático, se analizan conjuntos de datos masivos con el propósito de descubrir patrones y realizar predicciones acerca de los datos nuevos.

  • Se utilizan modelos de aprendizaje automático en casi cualquier industria para casos de uso como el marketing orientado a comportamientos, la identificación de fraudes bancarios y en las recomendaciones de las redes sociales.

  • Las industrias reguladas suelen utilizar el aprendizaje automático, en lugar del aprendizaje profundo, por cuestiones de transparencia y explicabilidad.

  • Intel ofrece tecnologías de hardware y software optimizadas con el fin de acelerar los canales de aprendizaje automático desde el entrenamiento hasta la implementación.

  • A menudo, el aprendizaje automático clásico se puede realizar en los procesadores Intel® sin necesidad de adquirir una GPU independiente.

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¿Qué es el aprendizaje automático clásico?

Con la intención de obtener una ventaja competitiva, muchas de las empresas actuales están implementando el aprendizaje automático (ML) clásico, un subconjunto de inteligencia artificial (IA), en toda su organización. En el aprendizaje automático clásico, se utilizan modelos o algoritmos para analizar conjuntos de datos masivos, identificar patrones y realizar predicciones sin la intervención humana. Las organizaciones usan los patrones y las tendencias identificados mediante el ML para tomar decisiones más inteligentes y en menor tiempo, a fin de mejorar la eficiencia de la empresa, optimizar la seguridad, y crear nuevos productos y servicios en función de los datos, adaptados a los comportamientos de los clientes. Los modelos de aprendizaje automático comunes abarcan la regresión lineal, la regresión logística, las máquinas de vectores de soporte, la búsqueda por similitud del vecino más cercano y los diagramas de decisiones.

Los modelos de ML clásico suelen ser más livianos en términos informáticos que las redes neuronales del aprendizaje profundo. Dependen en gran medida de la calidad de los datos de los cuales aprenden y se consideran IA explicable. La IA explicable ofrece a las organizaciones, a los responsables de la toma de decisiones y a los científicos de datos perspectivas a las cuales se les puede realizar seguimiento en lo que respecta a cómo un algoritmo llegó a un resultado determinado. Gracias a la transparencia en el funcionamiento del algoritmo, los usuarios pueden identificar posibles sesgos y descubrir cómo las variables contribuyen a un resultado. Con frecuencia, las industrias reguladas, como los servicios financieros y el gobierno, requieren IA explicable. El uso explicable de la IA también es uno de los seis principios rectores para el Consejo asesor interno multidisciplinario en materia de IA responsable de Intel. Lea más acerca del compromiso de Intel con la IA responsable.

Independientemente de si se está iniciado en el ML, si está emprendiendo proyectos más ambiciosos y avanzados o si desea optimizar el hardware Intel® que actualmente utiliza para la ML, estamos a su disposición para ayudarlo a lograr sus objetivos.

Casos de uso de aprendizaje automático clásico

Se utilizan modelos de ML clásico para diversas aplicaciones reales de los servicios financieros, la salud y las ciencias biológicas, el comercio minorista, la investigación y las industrias de fabricación. Por ejemplo, las instituciones financieras pueden diseñar, entrenar e implementar modelos de ML para identificar y predecir transacciones fraudulentas de tarjetas de crédito con mayor rapidez y precisión, a fin de reducir la cantidad de dinero que se pierde todos los años debido al fraude y de proteger mejor la información confidencial de los clientes. Otros casos de uso de ML comunes son el marketing personalizado, el control de calidad visual en la fabricación, la medicina personalizada y la previsión de la demanda del comercio minorista.

Cómo resolver los desafíos del aprendizaje automático clásico con las tecnologías Intel®

Abundan los beneficios para las empresas que adoptan el ML clásico. Toma de decisiones más inteligente y rápida. Mejoras operativas. Procesos empresariales más eficaces y efectivos. Nuevas oportunidades de mercado. Sin embargo, darse cuenta de estos beneficios de ML clásico puede resultar una experiencia desafiante y que demanda mucho tiempo para las organizaciones y a los miembros de sus equipos de IA.

A fin de simplificar su iniciativa de ML, examinemos los tres desafíos más comunes que nos comentan nuestros clientes a la hora de diseñar y ejecutar sus canales de ML. Asimismo, ofrecemos recomendaciones sobre las soluciones de hardware y software Intel®, algunas de las cuales es posible que ya tenga y utilice, que pueden simplificar y acelerar el éxito, como también los pasos específicos que puede seguir hoy para superar los obstáculos que se le presentan.

Primer desafío: Cumplir con la preparación de los datos puede resultar arduo, ineficiente y demandarle mucho tiempo

La preparación de datos, los pasos exploratorios y analíticos que conducen al aprendizaje automático clásico, es una de las partes más críticas del ciclo de vida de la IA porque garantiza que los modelos se diseñen a partir de datos de alta calidad. No obstante, el preprocesamiento se considera una de las partes más frustrantes, largas y difíciles cuando se trabaja con la IA. Y, a medida que la demanda del aprendizaje automático crece rápidamente, también la carga de trabajo de los científicos de datos.

Por eso es más importante que nunca buscar oportunidades para agilizar y acelerar los canales de la ciencia de los datos y la IA. Con la combinación adecuada de soluciones de hardware y software, puede mejorar notablemente la eficacia de la ciencia de datos en lo que respecta al ingreso, la exploración y el preprocesamiento de los datos.

Solución: Aumente la productividad de los científicos de datos mediante marcos de trabajo, bibliotecas y kits de herramientas optimizados

A fin de simplificar y acelerar el desarrollo de su canal de IA, aproveche las optimizaciones del aprendizaje automático de los procesadores Intel®. A continuación, citaremos algunos de los recursos de ciencia de datos optimizados que ofrecemos para que pase de los datos a las perspectivas en menor tiempo.

  • Guía de inicio rápido de Intel® AI Descargue esta guía seleccionada para acceder de forma rápida y cómoda a todas las bibliotecas y marcos de trabajo de IA optimizados por Intel para el aprendizaje automático.
  • Marcos de trabajo optimizados: optimizamos dos marcos de trabajo de aprendizaje automático populares, scikit-learn y XGBoost, para aumentar su desempeño de diez a cien veces en el hardware Intel®. Esta mejora en el desempeño se traduce en que los científicos de datos, los desarrolladores de IA y los investigadores pueden ser más productivos sin necesidad de aprender nuevas APIs ni bibliotecas básicas de bajo nivel.
  • Bibliotecas y herramientas: explore nuestra cartera integral de herramientas y bibliotecas que agilizan el desarrollo, entrenamiento y la implementación de las soluciones de aprendizaje automático. Todas las herramientas se optimizaron para el desempeño y la productividad, y se diseñaron conforme el modelo de programación oneAPI unificado basado en nuestros estándares.

Los científicos de datos, los desarrolladores de IA y los investigadores pueden descargar el Intel® AI Analytics Toolkit (AI Kit) para acceder fácilmente a nuestras optimizaciones en un solo lugar. Este kit de herramientas está diseñado para maximizar el desempeño desde el preprocesamiento hasta el aprendizaje automático.

Solución: Aumente el desempeño de los flujos de trabajo con uso intensivo de cómputo

Manipule, explore y optimice los datos de manera más rápida con nuestra selección de procesadores de alto desempeño aptos para las cargas de trabajo en su próxima estación de trabajo para la ciencia de datos. Nuestros procesadores pueden ejecutar conjuntos de datos medianos a grandes en la memoria para reducir las horas de las tareas de ML que más tiempo requieren.

Explore las opciones de CPU disponibles para las estaciones de trabajo para la ciencia de datos con tecnología Intel®.

Segundo desafío: La implementación de IA en múltiples arquitecturas de hardware es costoso y complejo

Es posible que los costos relacionados con la ejecución, el diseño y la implementación de la IA se acumulen rápidamente. Después de todo, la creación de soluciones de aprendizaje automático altamente precisas y con gran capacidad de respuesta requiere inversiones significativas en el desarrollo, el entrenamiento, la implementación y el mantenimiento. Además, la complejidad de su solución, el tamaño de sus conjuntos de datos y otras variables, como las normativas de la industria, influyen en gran medida en la cantidad de potencia informática que necesitará.

Solución: Maximice el valor de las CPUs que ya tiene

Debido a que Intel cuenta con una amplia cartera de hardware de procesadores y aceleradores integrados, le facilita encontrar una solución rentable o aprovechar al máximo el valor de sus CPUs actuales para responder a las necesidades de su proyecto y presupuesto, sin necesidad de comprar una GPU externa.

Aprovechar mejor su CPU también le permite hacer un uso mejor de las herramientas comunes para el ML clásico, como scikit-learn, que no admite el uso de GPUs ni la aceleración de GPUs.

Veamos algunas de las soluciones Intel® rentables que puede aprovechar.

  • Procesadores escalables Intel® Xeon®: estas CPUs, diseñadas para manejar las cargas de trabajo de IA más exigentes, ofrecen una mayor capacidad de memoria para los grandes conjuntos de datos que requieren el aprendizaje automático clásico. Con Intel® Accelerator Engines integrado, diseñado específicamente para maximizar el desempeño y la eficiencia de las cargas de trabajo más exigentes e intensivas en cómputo, puede sacarle el mayor provecho a su inversión sin la necesidad de seguir comprando hardware especializado.
  • Estaciones de trabajo Intel® Data Science: una máquina que se encuentra a nivel local y combina una gran cantidad de memoria y varias ranuras de expansión para que pueda obtener más conectividad de dispositivos. Este sistema también incluye una CPU diseñada para satisfacer las demandas de las tareas de la ciencia de datos y se puede optimizar, si fuera necesario, para evitar comprar una GPU externa.
    Las estaciones de trabajo para la ciencia de datos con tecnología Intel® se ofrecen en tres opciones de plataforma: portátil, general y para expertos. Pueden ser los procesadores Intel® Core™, procesadores Intel® Xeon® Wprocesadores escalables Intel® Xeon® y vienen en diversas configuraciones y rangos de precios para que sus necesidades de desempeño concuerden con su presupuesto. Nuestros socios y fabricantes DellZ de HPLenovo se encargan de los envíos de las estaciones de trabajo Intel® Data Science.

Tercer desafío: Cumplimiento de las industrias reguladas

La adopción de ML por parte de las industrias reguladas presenta muchos desafíos. Las normativas de cumplimiento estrictas, las inquietudes con respecto a la privacidad de los datos, la necesidad de garantizar que los datos sean precisos y completos, la explicabilidad de la IA y los requisitos de seguridad dificultan el uso de ciertas técnicas de ML en industrias como la sanitaria, las finanzas y el sector público.

Solución: Mantenga los datos in situ y protegidos con estaciones de trabajo potentes y capacidades de seguridad optimizadas

Los servicios financieros, el sector sanitario y el público están en constante evolución y a la vez están muy regulados. Esta dinámica dificulta la creación de soluciones innovadoras de aprendizaje automático de forma rápida que, además, garanticen el cumplimiento.

Intel cuenta con años de experiencia en estas industrias y diseña soluciones para las cuales se tienen en cuenta sus requisitos precisos, entre las cuales se encuentran las siguientes.

  • Estaciones de trabajo Intel® Data Science: ingrese datos, explore y realice el preprocesamiento en datos locales con informática in situ, a fin de asegurar que su conjunto de datos se mantenga con firmeza detrás de su servidor de seguridad. Si utiliza la estación de trabajo en sus instalaciones, puede configurar hasta 8 TB de memoria en sistemas de doble zócalo con CPUs adaptadas a las cargas de trabajo, lo que le permite ejecutar grandes conjuntos de datos sin necesidad de transferirlos o reducir su tamaño, al tiempo que actúa con la debida diligencia en la selección de modelos. Además de cumplir con las normativas de su industria, mantener los datos en las instalaciones también puede evitar los costos adicionales que conlleva trasladar los datos a la nube.
  • Características de seguridad basadas en el hardware: las CPUs Intel® incluyen medidas de seguridad que le permiten proteger datos confidenciales y modelos de IA, además de cumplir con las normativas.
    Nuestras características de seguridad esenciales están centradas en la identidad y la integridad. Intel® Boot Guard, Intel® Total Memory Encryption (Intel® TME)Intel® Platform Firmware Resilience (Intel® PFR) y otras tecnologías de seguridad incorporadas en el chip de silicio permiten asegurar que su plataforma arranque de manera correcta y que funcione de la manera prevista.
    Con el objetivo de reforzar la seguridad de las cargas de trabajo y los datos, además de eso, utilizamos otra tecnología de seguridad optimizada, como Intel® Software Guard Extensions (Intel® SGX), que ofrece protección a las máquinas virtuales y los sistemas operativos contra ataques dirigidos.
    Por último, nuestras CPUs también incluyen protecciones contra los ataques de software emergentes. En conjunto, estas capas de medidas de seguridad le permiten cumplir con las normativas federales en materia de privacidad y datos.

La cartera completa Intel® AI Portfolio

Explore toda nuestra cartera de tecnologías de IA, los recursos optimizados y las soluciones de socios que crean la arquitectura sólida e integral que todas las iniciativas de IA requieren, desde el aprendizaje automático clásico hasta la visión artificial y la IA generativa.

Permítanos ayudarle a llevar sus iniciativas de ML más allá en las plataformas con las que ya cuenta

Estamos a su disposición para allanar su camino en la búsqueda de una solución de aprendizaje automático que pueda resolver los desafíos empresariales apremiantes. Nuestro liderazgo tecnológico, nuestra pericia y las décadas que llevamos invirtiendo en optimizaciones de ML en los procesadores Intel® le permiten acelerar sus esfuerzos de IA, al tiempo que sacan el mayor provecho de las inversiones que ya realizó en CPUs y GPUs.

Trabajamos con nuestro ecosistema de socios de soluciones, integradores de sistemas, proveedores de tecnología y profesionales de la IA para ofrecerle soluciones innovadoras que le permitan encontrar conexiones, realizar predicciones y generar perspectivas valiosas de manera más rápida y sencilla para su empresa.

Póngase en contacto con su representante de Intel para acelerar la adopción de IA.

Preguntas frecuentes

El aprendizaje automático clásico es una importante herramienta de análisis comercial y de IA explicable que utilizan diversos profesionales de la IA de una amplia variedad de industrias. El aprendizaje automático clásico utiliza algoritmos para analizar grandes conjuntos de datos para proporcionar perspectivas acerca de los patrones y las tendencias identificados. Algunos ejemplos de modelos de aprendizaje automático clásico podrían ser la regresión lineal, la regresión logística, las máquinas de vectores de soporte, la búsqueda por similitud del vecino más cercano y los diagramas de decisiones.