La inteligencia artificial distribuida, también conocida como aprendizaje en el borde (learning on the edge), se refiere al procesamiento de datos y toma de decisiones en dispositivos cercanos al usuario, en lugar de en servidores centrales. Este enfoque mejora la velocidad de respuesta y reduce la dependencia de una conexión a internet, haciéndolo ideal para aplicaciones de Internet de las Cosas (IoT), donde los dispositivos inteligentes pueden funcionar de manera más eficiente y autónoma.
Artículos relacionados
-
Redes neuronales vs. árboles de decisión: cuándo usar cada enfoque
En el mundo del machine learning, elegir el modelo adecuado para una tarea específica es crucial. Dos de los enfoques […]
-
Big data y machine learning: cómo trabajan juntos para transformar la toma de decisiones
En la era digital, las empresas recopilan y generan volúmenes masivos de datos que necesitan ser procesados y analizados para […]
-
Machine learning en redes sociales: cómo se usa para moderar contenido y mejorar la experiencia del usuario
Las redes sociales son parte fundamental de nuestra vida cotidiana, y gestionar las interacciones de millones de usuarios requiere soluciones […]