Amazon Machine Learning es un servicio administrado para la creación de modelos de ML y generación de predicciones, lo que facilita el desarrollo de aplicaciones inteligentes sólidas y escalables. Amazon Machine Learning le permite utilizar tecnología potente de aprendizaje automático sin necesidad de conocimientos profundos de los algoritmos y técnicas de aprendizaje automático.

El proceso de creación de modelos de ML con Amazon Machine Learning se compone de tres operaciones: análisis de datos, capacitación sobre modelos y evaluación. Durante el paso del análisis de datos, se procesa y visualiza la distribución de los datos y se sugieren transformaciones que optimizan el proceso de capacitación de modelos. Durante el paso de la capacitación sobre modelos, se encuentran y almacenan los patrones predictivos de los datos transformados. Durante el paso final opcional, se evalúa la precisión del modelo.

Amazon Machine Learning combina algoritmos potentes de aprendizaje automático con herramientas visuales interactivas para guiarle con sencillez en la creación, evaluación e implementación de modelos de aprendizaje automático. Sus transformaciones de datos integradas garantizan que los conjuntos de datos introducidos se transforman a la perfección para maximizar la calidad de predicción del modelo. Una vez creado el modelo, la consola intuitiva de evaluación y ajuste del modelo del servicio le ayudan a entender sus virtudes y defectos y modificar su desempeño para satisfacer los objetivos de negocio.

Introducción a Amazon Machine Learning

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El aprendizaje automático (ML) puede ayudarle a utilizar datos históricos para tomar mejores decisiones empresariales. Los algoritmos de ML detectan patrones en los datos y los utilizan para crear modelos predictivos. A continuación, puede utilizar los modelos para realizar predicciones sobre datos futuros. Por ejemplo, una posible aplicación del aprendizaje automático consiste en predecir si un cliente comprará o no un producto determinado a partir de su comportamiento anterior, y utilizar esta predicción para enviar un email promocional personalizado al cliente.


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Amazon Machine Learning facilita el trabajo con datos ya almacenados en la nube de AWS. Puede utilizar conjuntos de datos ya almacenados en archivos CSV en Amazon S3 o realizar consultas en Amazon Redshift o bases de datos MySQL en Amazon RDS para crear y utilizar modelos de ML.

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La calidad de los datos es fundamental a la hora de crear modelos predictivos precisos, pero con frecuencia los conjuntos de datos existentes están incompletos o son incoherentes. Amazon Machine Learning proporciona gráficos interactivos que le ayudan a visualizar y explorar los conjuntos de datos introducidos para entender el contenido y la distribución de los datos y descubrir atributos de datos incorrectos o que faltan.

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Amazon Machine Learning le permite entender el desempeño de su modelo fácilmente al calcular métricas de calidad estándar de la industria y facilitar la visualización del comportamiento del modelo. Amazon Machine Learning también le ayuda a ajustar la interpretación de las predicciones. Por ejemplo, si utiliza el modelo de ML para clasificar compras como legítimas o fraudulentas, Amazon Machine Learning le ayudará a visualizar los resultados de las predicciones y decidir cómo ajustarlas para obtener los resultados idóneos para su aplicación inteligente.

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Amazon Machine Learning proporciona varias API de modelación y administración que le permiten crear, examinar y eliminar fuentes de datos, modelos y evaluaciones. De ese modo, podrá automatizar la creación de nuevos modelos cuando haya nuevos datos disponibles. También puede usar las API para examinar modelos anteriores, fuentes de datos, evaluaciones y predicciones en lote con fines de seguimiento y repetibilidad.

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Amazon Machine Learning utiliza las implementaciones escalables y sólidas de los algoritmos de ML estándar de la industria. Con Amazon Machine Learning, los desarrolladores pueden crear modelos que predicen los valores de atributos binarios (clasificación binaria), atributos categóricos (clasificación multiclase) o atributos numéricos (regresión). Por ejemplo, se puede utilizar un modelo de clasificación binaria para predecir si el comentario de un sitio web es spam (p. ej.: sí o no). Los modelos de clasificación multiclase se pueden utilizar para predecir cuándo se debe redirigir una solicitud de soporte al cliente (p. ej.: “facturación”, “soporte técnico” o “estado del pedido”). Los modelos de regresión se pueden utilizar para predecir los días que faltan para la próxima interacción de un cliente con una aplicación o servicio.

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La calidad de los modelos de aprendizaje automático depende de la calidad de los datos introducidos y de cómo se transforman antes de introducirlos en el algoritmo de ML. Para ayudarle a sacarle el máximo partido a sus datos, Amazon Machine Learning proporciona implementaciones de transformaciones de datos de ML comunes. Amazon Machine Learning sugerirá automáticamente transformaciones de datos para los datos introducidos. Puede ajustar fácilmente qué transformaciones se aplican a los atributos de sus datos durante el paso de aprendizaje de modelos.

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Una vez creados los modelos de aprendizaje automático, Amazon Machine Learning proporciona varias API para obtener predicciones a partir de los mismos, lo que le permite crear aplicaciones inteligentes de manera sencilla. Puede generar miles de millones de predicciones mediante el API de predicciones en lote, o abastecer predicciones con un desempeño excelente y baja latencia con el API de predicciones en tiempo real. El API de predicciones en lote recupera una gran cantidad de registros de datos y genera todas las predicciones a la vez, mientras que el API de predicciones en tiempo real genera predicciones de manera sincronizada con baja latencia.

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Amazon Machine Learning administra toda la infraestructura y los flujos de trabajo necesarios para ejecutar y escalar la creación de modelos de ML y la generación de predicciones, lo que le permite concentrarse en su aplicación. Puede crear todos los modelos que necesite y escalar el volumen y el rendimiento de las predicciones generadas por estos modelos sin preocuparse por aprovisionar hardware, distribuir y escalar la carga informática, administrar dependencias o monitorizar y resolver problemas de la flota de ML.

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Con Amazon Machine Learning solo paga por lo que utiliza, lo que hace que el escalado resulte sencillo y rentable, desde generar unas cuantas predicciones al día a cientos en un segundo. Se le cobra una tarifa horaria por el tiempo de proceso utilizado para crear modelos predictivos y una tarifa por predicción para las predicciones en lote y en tiempo real. También se le cobra por las predicciones en tiempo real a partir de la cantidad de memoria necesaria para cada modelo.