Blog de Amazon Web Services (AWS)
Category: Artificial Intelligence
AWS Microservice Extractor for .NET para recomendaciones basadas en inteligencia artificial (IA)
Por Tom Moore, Principal Developer Advocate en AWS Introducción Cuando lanzamos AWS Microservice Extractor para .NET, el objetivo era ofrecer a los clientes una herramienta fácil de usar para extraer microservicios de sus aplicaciones monolíticas. Para lograr este objetivo, hemos creado varias formas de localizar el código apto para que lo extraigan los microservicios. […]
Gobernanza de modelos de ML con Amazon SageMaker lineage tracking
Por Alejandro Martinez, Partner TAM en AWS Introducción La creación e implementación de modelos de machine learning (ML) involucra tareas repetitivas. En la mayoría de los escenarios, los científicos de datos y/o ingenieros de ML empiezan esos trabajos desde cero. Por otro lado, es necesario contar con la capacidad de rastrear los resultados obtenidos […]
Cómo crear una solución de análisis de accidentes automovilísticos sin servidor mediante el reconocimiento de imágenes
Por Andreza Cruz, Solutions Architect Ana Cunha, Solutions Architect, AWS Evandro Franco, Solutions Architect, AWS Hermes Pimentel, Solutions Architect, AWS Luis Miguel Flores dos Santos, Solutions Architect, AWS En los últimos años, con el rápido aumento del uso de aplicaciones de mensajería y el crecimiento de las tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje […]
Crea una aplicación web para probar las recomendaciones personalizadas de anime en tiempo real.
Recomendaciones personalizadas de anime Por Elizabeth Fuentes Leone, AWS Developer Advocate, Developer Relation LATAM Recomendaciones personalizadas de anime, es una serie de episodios donde te guío en la construcción de una aplicación web capaz de entregar una experiencia personalizada de recomendaciones de animes, nuevos de la preferencia del usuario y, a medida que se utiliza […]
Cómo desplegar el modelo recomendador de anime en una API REST.
Por Elizabeth Fuentes Leone, AWS Developer Advocate Recomendaciones personalizadas de anime, es una serie donde construirás una aplicación web capaz de entregar una experiencia personalizada de recomendaciones de animes nuevos de acuerdo a la preferencia del usuario y a medida que se utiliza con mayor frecuencia, puede ir entregando recomendaciones cada vez más relevantes. Esta […]
Usar Amazon CodeGuru Reviewer para encontrar inconsistencias de código
En este blog vamos a presentar el detector de inconsistencias para Java en Amazon CodeGuru Reviewer. CodeGuru Reviewer analiza automáticamente pull requests (creadas en repostorios soportados tales como AWS CodeCommit, GitHub, GitHub Enterprise, y Bitbucket) y genera recomendaciones para mejorar la calidad del código. Para más información, ver Automating code reviews and application profiling with […]
Presentamos Amazon CodeWhisperer, el compañero de codificación basado en ML
Por Ankur Desai, Principal Product Manager y Atul Deo, Principal Product Manager Nos complace anunciar Amazon CodeWhisperer , un servicio impulsado por aprendizaje automático (ML) que ayuda a mejorar la productividad de los desarrolladores al proporcionar recomendaciones de código basadas en los comentarios que normalmente utilizan los desarrolladores para documentar su código. Con CodeWhisperer, los […]
Alojando code-server en Amazon SageMaker
Por Sofian Hamiti, Eric Peña, y Giuseppe Angelo Porcelli Los equipos de aprendizaje automático (ML) necesitan flexibilidad para elegir su entorno de desarrollo integrado (IDE) cuando trabajan en un proyecto. Lo que permite tener una experiencia de desarrollador mas productiva e innovar a gran velocidad. Incluso se puede usar varios IDE dentro de un […]
Cómo crear un modelo de recomendación basado en machine learning.
Recomendaciones personalizadas de anime Por Elizabeth Fuentes Leone, AWS Developer Advocate Conocí los animes cuando estaba en la universidad, entre amigos nos recomendábamos los más populares y nuevos. Al terminar la universidad también acabaron los momentos para hablar de animes, quedé desactualizada y dejé de verlos. Recientemente descubrí un anime que me encanto, quería ver […]
PBS ofrece experiencias personalizadas a los espectadores con Amazon Personalize
Por Equipo editorial de AWS Public Broadcasting Service (PBS) quería crear un motor de recomendaciones inteligentes (SRE) que pudiera hacer sugerencias de alta calidad a los espectadores en función de numerosos factores. Para garantizar el éxito, PBS decidió asociarse con una consultora en la nube con experiencia en inteligencia artificial (IA) y machine learning (ML) […]