[04/11/2021] Oracle ha actualizado su servicio de infraestructura en la nube (OCI) para incluir un nuevo conjunto de servicios de inteligencia artificial con seis nuevas herramientas que pretenden facilitar y agilizar a los desarrolladores y científicos de datos la aplicación de la IA, incluyendo técnicas de aprendizaje automático, a diferentes escenarios empresariales.
El nuevo conjunto de servicios de IA en OCI, la plataforma de nube pública de Oracle utilizada para desarrollar y ejecutar aplicaciones de big data, ya está disponible. Competirá con la plataforma SageMaker de Amazon Web Services (AWS) y con Azure Machine Learning Studio de Microsoft, que está diseñada para ser utilizada por desarrolladores empresariales que no tengan una experiencia o conocimientos profundos en ciencia de datos.
A pesar de jugar a ponerse al día con los nuevos servicios OCI, la estrategia de Oracle parece lógica, según el vicepresidente y analista principal de Constellation Research, Holger Mueller. "Las empresas que ya cuentan con bases de datos Oracle pueden beneficiarse de los nuevos servicios. También significa que Oracle ha conseguido mantener la carga de la base de datos en casa en Oracle, y ha demostrado que OCI ejecuta mejor la base de datos de Oracle", anotó Mueller.
Los nuevos servicios permiten a los desarrolladores no tener que preocuparse por la instalación, actualización y gestión de las plataformas de IA, lo que les permite centrarse en la programación, señaló Mueller.
IA para acelerar el despliegue
Se espera que el nuevo conjunto de servicios de IA reduzca el tiempo de gestión de los datos y el tiempo de creación y despliegue de las aplicaciones, señaló Greg Pavlik, director de tecnología de Oracle Cloud. El tiempo que tardan las empresas en responder a diversos escenarios podría ser la diferencia para su supervivencia en "tiempos volátiles e inciertos", agregó Pavlik.
Las nuevas herramientas incluyen servicios de lenguaje, voz, visión, detección de anomalías, etiquetado de datos y previsión basados en IA. El nuevo servicio OCI Language está diseñado para permitir a los desarrolladores realizar análisis de texto a gran escala. El servicio puede comprender el texto no estructurado de los documentos, las interacciones con los clientes, los tickets de asistencia y las redes sociales, indicó Pavlik. El servicio también viene con modelos preentrenados que permiten a los desarrolladores desplegarlos de forma inmediata y obtener información en forma de análisis de sentimientos, detección de frases y reconocimiento de entidades, entre otras capacidades.
Los competidores de Oracle ofrecen capacidades similares. AWS cuenta con servicios lingüísticos inteligentes como Comprehend, Lex y Polly, mientras que Microsoft ofrece la API de análisis de texto para el análisis avanzado.
El servicio Speech, según Oracle, viene con modelos preconstruidos que pueden entender el habla en varios idiomas en tiempo real. Pavlik dijo que los desarrolladores pueden aplicar el servicio para convertir archivos de audio que contengan habla humana en transcripciones de texto. El servicio puede utilizarse para proporcionar subtítulos en el flujo de trabajo, indexar contenidos y mejorar el análisis de los contenidos de audio y video.
El servicio Transcribe and Translate de AWS podría considerarse como un equivalente a este servicio. Azure también ofrece un servicio similar.
El servicio OCI Vision tiene como objetivo facilitar a los desarrolladores el entrenamiento de modelos visuales. Viene con modelos preentrenados para tareas de reconocimiento de imágenes y análisis de documentos, sostuvo Pavlik.
"También permite a los usuarios ampliar los modelos a otros casos de uso específicos del sector y del cliente, como la supervisión de escenas, la detección de defectos y el procesamiento de documentos con sus propios datos", explicó Pavlik, quien añade que el servicio puede utilizarse para detectar anomalías visuales en la fabricación, extraer texto de formularios para automatizar los flujos de trabajo empresariales, y etiquetar elementos en imágenes para contar productos o envíos.
El servicio Rekognition de AWS y el Azure Computer Vision ofrecen capacidades similares.
Eliminación de anomalías y limpieza de datos
Las empresas dedican mucho tiempo a detectar problemas con sus datos y modelos de IA. Con el fin de frenar el tiempo necesario para detectar dichas anomalías, el nuevo conjunto de servicios de IA incluye el servicio OCI Anomaly Detection, que puede señalar las irregularidades críticas con antelación, lo que conduce a tiempos de resolución más rápidos.
"OCI Anomaly Detection, construido sobre el algoritmo MSET2, proporciona APIs REST y SDKs para varios lenguajes de programación, que los desarrolladores pueden utilizar para integrar fácilmente los modelos de detección de anomalías en las aplicaciones empresariales", sostuvo Pavlik. Añadió que la herramienta puede utilizarse para detectar fraudes, predecir averías de maquinaria y registrar datos de múltiples fuentes.
La detección de anomalías puede considerarse un aspecto clave de los servicios de IA y todos los proveedores deberían ofrecerla, anotó Mueller, de Constellation. "Es aún más relevante para Oracle, dada la enorme cantidad de datos transaccionales almacenados en sus bases de datos. Y ser capaz de detectar una anomalía -luego marcarla en los análisis- o incluso resolverla con acciones a través de la IA es enorme para que las empresas se muevan más rápido y sean más ágiles", sostuvo Mueller.
Como parte de la nueva suite, Oracle también ha lanzado el servicio OCI Forecasting, que proporciona automáticamente previsiones de series temporales basadas en modelos de aprendizaje automático preconstruidos sin necesidad de codificar, anotó Pavlik. Permite a los desarrolladores crear previsiones para las métricas empresariales críticas, como la demanda de productos y los ingresos.
Oracle también ha anunciado OCI Data Labelling, que ayuda a los usuarios a crear conjuntos de datos etiquetados para entrenar fácilmente los modelos de IA. Según Pavlik, el nuevo servicio permitirá a los desarrolladores reunir datos, crear y explorar conjuntos de datos, y aplicarles etiquetas a través de interfaces de usuario o API públicas.
"Los conjuntos de datos etiquetados pueden exportarse y utilizarse para el desarrollo de modelos a través de muchos de los servicios de IA y ciencia de datos de Oracle, incluyendo OCI Vision y OCI Data Science, para una experiencia de construcción de modelos consistente", finalizó Pavlik.
Basado en el artículo de Anirban Ghoshal (InfoWorld) y editado por CIO Perú