Una mirada más cercana al papel del aprendizaje automático

La tecnología más popular en este momento es la IA, especialmente la IA generativa. La tendencia se ha vuelto tan popular que cada orador de conferencias y seminarios web siente la necesidad de mencionar alguna forma de IA, independientemente de que se trate de cualquier rama.

La innovación y los riesgos que presenta la IA son a la vez apasionantes y aterradores, pero la abrumadora atención prestada a esta tecnología eclipsa un componente clave de la inteligencia artificial: el aprendizaje automático (ML).

Para ofrecer una breve descripción general, el ML es un subconjunto de la IA basado en patrones, predicciones y optimización. Las herramientas de ciberseguridad dependen del ML para utilizar predicciones y modelos para encontrar anomalías y detectar amenazas potenciales. En lugar de requerir horas humanas para leer registros, ML puede realizar la misma tarea en segundos.

Al igual que la IA, el ML existe desde hace mucho tiempo. La razón por la que hablamos tanto de la IA en este momento es por la GENERACIÓN. La IA cambia las reglas del juego en la forma en que nos comunicamos con la tecnología, pero el ML también está cambiando. Y lo veremos utilizado de nuevas formas en 2024.

Cómo utilizamos el aprendizaje automático

El aprendizaje automático se trata de datos. Los algoritmos de ML se basan en datos históricos para detectar patrones. Desde el código de software hasta el comportamiento de compra del cliente. Las redes sociales dependen de algoritmos de aprendizaje automático para mantener la información relevante en la parte superior de su feed. Los coches autónomos utilizan algoritmos de aprendizaje automático para Navega por las calles de la ciudad y las leyes de tránsito. En ciberseguridad, el ML se utiliza en áreas como la conductual.Análisis verbal y envío de alertas para uso inusual, tareas de automatización y provisión de inteligencia de búsqueda de amenazas en tiempo real más efectiva.

Existen tres tipos de ML comúnmente utilizados en la actualidad. El aprendizaje supervisado entrena a ML para realizar tareas específicas basadas en los datos presentados. El aprendizaje no supervisado se basa en las relaciones entre datos. El aprendizaje por refuerzo es más similar al aprendizaje humano, donde los modelos de ML aprenden a resolver problemas mediante un modelo de prueba y error.

Nuevas tendencias en aprendizaje automático

A medida que la IA continúa avanzando, también lo hace el aprendizaje automático, y una de las mejoras de aprendizaje automático más esperadas en 2024 serán las mejoras sin código.El aprendizaje automático electrónico de aprendizaje automático sin código depende en gran medida de datos de comportamiento y un inglés sencillo para obtener resultados. En lugar de utilizar lenguajes de codificación complejos Los analistas podrán hacer preguntas o crear pedidos para recibir informes. Uno de los mayores beneficios del aprendizaje automático sin código es que Permite a empresas de todos los tamaños implementar ML e IA en sus redes sin la necesidad de contratar analistas e ingenieros de datos. La desventaja es que este tipo de tecnología ML es limitada. y no podrá realizar un análisis predictivo en profundidad.

Se espera que el ML no supervisado y el ML reforzado se expandan el próximo año. Esto se debe en parte al aprendizaje automático sin código.

A medida que se desarrolle el aprendizaje automático, es probable que veamos el crecimiento de otras tecnologías como la realidad aumentada y la computación cuántica. «Los modelos de aprendizaje automático pueden crear objetos 3D para aplicaciones y otros usos en realidad aumentada», escribe Luís Fernando Torres. El aprendizaje automático también desempeñará un papel en la mejora de la tecnología de reconocimiento facial y la interacción con la IA generativa.

Aprendizaje automático y seguridad: buenos y malos

Como se mencionó anteriormente, el aprendizaje automático beneficia su programa general de ciberseguridad al automatizar lo que alguna vez fue una tarea abrumadora. Puede encontrar amenazas perdidas y reducir los falsos positivos.

Pero como ocurre con cualquier tecnología, existen riesgos de seguridad involucrados. Los actores de amenazas utilizan el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para lanzar ataques envenenando o engañando datos para engañar a los sistemas y generar informes falsos. Los actores de amenazas utilizan esto para eludir los sistemas de seguridad y secuestrar redes.

La IA y su papel en la seguridad es de lo que todo el mundo quiere hablar hoy en día, pero cómo la IA puede mejorar la seguridad de su empresa se basa en el aprendizaje automático. Es hora de volver a lo básico y comprender cómo encaja el ML en su sistema de seguridad y cuál es la mejor manera de entrenar el ML para que su IA sea más efectiva.

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