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Portada » La inteligencia artificial con Machine Learning eXchange
Tecnología

La inteligencia artificial con Machine Learning eXchange

MakroDigital TelevisiónBy MakroDigital Televisión10/01/2021Updated:10/01/2021No hay comentarios4 Mins Read
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En el ciclo de vida de Inteligencia Artificial (IA), usamos datos para construir modelos para la automatización de la toma de decisiones. Los conjuntos de datos, modelos y pipelines (que son los que nos llevan desde los sets de datos sin procesar a modelos implementados) se convierten en los tres pilares más críticos del ciclo de vida de IA. Debido a la gran cantidad de pasos en los que hay que trabajar en el ciclo de vida de datos e IA, el proceso de construir un modelo puede dividirse entre diversos equipos y dar lugar a numerosas duplicaciones cuando se generan Datasets, Features, Modelos, Pipelines y Pipeline tasks similares. A su vez, esto plantea un fuerte desafío en cuanto a rastreabilidad, gobierno, gestión de riesgos, seguimiento de lineage y colección de metadatos.

Anunciamos Machine Learning eXchange (MLX)

Para solucionar los problemas anteriormente mencionados, necesitamos un repositorio central en el que todos los tipos de activos diferentes, como Datasets, Modelos y Pipelines sean almacenados para ser compartidos y reutilizados transversalmente en la organización. Contar con Datasets, Modelos y Pipelines verificados y comprobados, con controles de alta calidad, con las licencias adecuadas y el seguimiento de linaje, aumenta enormemente la velocidad y eficiencia del ciclo de vida de IA.

 

Con el objetivo de resolver tales desafíos, IBM y Linux Foundation AI and Data (LFAI and Data) unen esfuerzos para anunciar Machine Learning eXchange (MLX), un Catálogo de Activos de Datos e IA y un engine de Ejecución en Open Source y Open Governance.

 

Machine Learning eXchange (MLX) permite cargar, registrar, ejecutar e implementar pipelines de IA y componentes de pipelines, modelos, datasets y notebooks.

 

Machine Learning eXchange proporciona:

  • Generación automatizada de modelos de código de pipeline para ejecutar modelos, datasets y notebooks registrados
  • Pipelines engine impulsado por Kubeflow Pipelines en Tekton, la base de Watson Studio Pipelines
  • Registro para Componentes de Kubeflow Pipeline
  • Gestión de Datasets con Datashim
  • Service Engine KFServing

 

Activos del catálogo de Machine Learning eXchange

Pipelines

En el Aprendizaje Automático o Machine Learning (ML), es común realizar una secuencia de tareas para procesar y aprender de los datos, todo puede llevarse en un pipeline. Los Machine Learning Pipelines son:

  • Una forma coherente de colaborar en proyectos de ciencia de datos más allá de los límites de la organización y el equipo.
  • Una colección de tareas generales encapsuladas como componentes de pipeline que encajan como ladrillos de lego
  • Un lugar único para los interesados en entrenar, validar, implementar y monitorear modelos de IA

 

Componentes de Pipeline

Un componente de pipeline es un conjunto de código autónomo que realiza un paso en el workflow de ML (pipeline), como la adquisición de datos, el pre-procesamiento de datos, la transformación de datos, el entrenamiento de modelos, etc. Un componente es un bloque de código que realiza una tarea atómica y se puede escribir en cualquier lenguaje de programación y utilizando cualquier framework. Algunos de los componentes de pipeline que se incluyen en el catálogo MLX son, entre otros: Create Dataset Volume with DataShim, Deploy a Model on Kubernetes, Adversarial Robustness Evaluation y Model Fairness Check.

Modelos

MLX proporciona una colección de modelos de deep learning gratuitos, de código abierto y de última generación para dominios de aplicaciones comunes. La lista seleccionada incluye modelos desplegables que pueden ejecutarse como microservicio en Kubernetes u OpenShift y modelos entrenables, que pueden entrenarse por los usuarios con sus propios datos.

Datasets

El catálogo MLX contiene conjuntos de datos reutilizables y aprovecha Datashim para hacer que los conjuntos de datos estén disponibles para otros activos MLX como notebooks, modelos y pipelines en forma de volúmenes Kubernetes. Algunos de los datasets que contiene el catálogo MLX son, entre otros: Finance Proposition Bank, NOAA Weather Data – JFK Airport, Thematic Clustering of Sentences y TensorFlow Speech Commands.


Notebooks

La aplicación web de código abierto Jupyter notebook permite a los científicos de datos crear y compartir documentos que contienen código ejecutable, ecuaciones, visualizaciones y texto narrativo.

 

Súmese para construir AI Marketplace nativo de nube en Kubernetes

Machine Learning Exchange proporciona un marketplace y una plataforma para que los científicos de datos compartan, ejecuten y colaboren en sus activos. Ahora se puede usar para alojar y colaborar con activos de Datos e IA dentro del mismo equipo de trabajo y con otros equipos.

 

Ejemplo de Machine Learning: a través de la inteligencia artificial que tiene Machine Learning se puede ver como los programas de música sugieren música a los usuarios cada semana, estos programas analizan la canciones más escuchadas  al igual que los géneros  de esta manera la inteligencia artificial aprende los gustos de los usuarios.

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🇻🇪 El pasado martes 8 de julio se realizó la izada de la bandera de Venezuela en Jersey City, un acto simbólico que reunió a la comunidad venezolana residente en la zona.
Durante la ceremonia, autoridades locales y figuras destacadas de la diáspora recibieron reconocimientos por su aporte y compromiso con la ciudad.
Este gesto reafirma la presencia activa de la comunidad venezolana en Nueva Jersey y resalta la unión de quienes, aun lejos de su país, mantienen vivas sus tradiciones y valores patrios.


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🎥 Izada de la bandera venezolana en Jersey City: unión y reconocimientos a la diáspora
🇻🇪✨ El pasado martes 8 de julio, la comunidad venezolana izó su bandera en Jersey City, reafirmando su unión y orgullo, aún lejos de casa.
Autoridades locales y representantes de la diáspora fueron reconocidos por su compromiso y aporte a la ciudad.
Un símbolo de que, donde haya un venezolano, siempre ondearán los valores y tradiciones patrias.

#Venezuela #JerseyCity #OrgulloVenezolano #Comunidad
🎥 Comunidad venezolana iza su bandera en Jersey City 🇻🇪
Atención Nueva York: Con Edison propuso un aumento del 11.5% en electricidad y 13.3% en gas a partir de enero de 2026. 📈💡

🔍 ¿Por qué este aumento?
La empresa planea financiar inversiones millonarias en infraestructura como nuevas líneas de transmisión y subestaciones, además de cumplir con la Ley de Liderazgo Climático del estado. También parte de lo recaudado cubriría impuestos a la propiedad sobre sus instalaciones.

💰 Más de $21 mil millones se invertirán en tres años, según la propuesta.

📅 Si la Comisión de Servicios Públicos del Estado la aprueba, el alza se reflejaría en las facturas de los usuarios desde enero de 2026.

👀 ¿Qué opinas? ¿Crees justo este aumento? Déjanos tu comentario. 👇

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Este símbolo, apodado “The Five Borough Flight”, es un tributo al ave más famosa de la ciudad y al orgullo de tener un club de fútbol que representa a todos los neoyorquinos.

👉 El pichón de 700 libras inició su recorrido en Staten Island, navega río arriba, pasa por los cinco boroughs y ‘aterriza’ en Willets Point, donde NYCFC abrirá su nuevo estadio Etihad Park en 2027.

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