Descripción: La Toma de Decisiones Cuantitativas en el contexto de la inteligencia artificial en el borde se refiere al proceso de utilizar datos numéricos y análisis estadísticos para guiar decisiones en tiempo real, directamente en el dispositivo donde se generan los datos. Este enfoque permite a los sistemas de IA procesar información localmente, minimizando la latencia y optimizando el uso del ancho de banda. La inferencia en el borde implica que los algoritmos de aprendizaje automático se ejecutan en dispositivos como sensores, cámaras o dispositivos móviles, en lugar de depender de servidores remotos. Esto no solo mejora la velocidad de respuesta, sino que también permite una mayor privacidad de los datos, ya que la información sensible no necesita ser enviada a la nube. La Toma de Decisiones Cuantitativas se basa en modelos matemáticos y estadísticos que analizan patrones y tendencias en los datos, permitiendo a los sistemas hacer predicciones y recomendaciones informadas. Este enfoque es especialmente relevante en aplicaciones donde la inmediatez es crucial, como en sistemas automatizados, monitoreo de procesos y dispositivos de IoT. En resumen, la Toma de Decisiones Cuantitativas en la inferencia en el borde representa una evolución significativa en la forma en que los sistemas de IA interactúan con el mundo real, proporcionando soluciones más rápidas y eficientes.
