Descripción: El despliegue de aprendizaje automático en el contexto de la computación en el borde se refiere al proceso de integrar un modelo de aprendizaje automático en un entorno de producción que opera en dispositivos periféricos, como sensores, cámaras y otros dispositivos IoT (Internet de las Cosas). Este enfoque permite que los modelos de aprendizaje automático realicen inferencias y procesen datos localmente, en lugar de depender de servidores en la nube. Esto no solo reduce la latencia, sino que también minimiza el uso del ancho de banda y mejora la privacidad de los datos, ya que la información sensible puede ser procesada sin necesidad de ser enviada a la nube. Las características principales del despliegue en el borde incluyen la optimización de modelos para que sean ligeros y eficientes, la capacidad de operar en tiempo real y la adaptación a entornos con recursos limitados. La relevancia de esta práctica ha crecido en los últimos años debido al aumento de dispositivos conectados y la necesidad de soluciones rápidas y eficientes en diversas aplicaciones, tales como la vigilancia, la salud, la automatización industrial y los vehículos autónomos. En resumen, el despliegue de aprendizaje automático en la computación en el borde representa una evolución significativa en la forma en que se utilizan los modelos de inteligencia artificial, permitiendo una mayor autonomía y eficiencia en el procesamiento de datos.
