Blog de Amazon Web Services (AWS)

Category: Artificial Intelligence

Análisis exploratorio de datos, feature engineering y puesta en funcionamiento de su flujo de datos en su pipeline de ML con Amazon SageMaker Data Wrangler

Por Phi Nguyen y Roberto Bruno Martins   Según la encuesta The State of Data Science 2020 , la gestión de datos, el análisis exploratorio de datos (EDA), la selección de características y el feature engineering representan más del 66% del tiempo de un científico de datos (ver el siguiente diagrama).     La misma […]

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Personalización y reutilización de modelos generados por el piloto automático de Amazon SageMaker

Por Simon Zamarin, Piali Das y Qingwei Li   El modo piloto automático de Amazon SageMaker entrena y ajusta automáticamente los mejores modelos de aprendizaje automático (ML) para problemas de clasificación o regresión, al tiempo que le permite mantener el control y total visibilidad. Esto no solo permite a los analistas de datos, desarrolladores y […]

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Avances en la detección de fraudes: ML para la encuestas en línea

Por AWS Admin   Mensaje invitado por Jakob Ludewig, Científico de Datos Senior, Investigación de Dalia  La transición de la industria de la investigación de mercado desde las encuestas telefónicas y presenciales hacia plataformas en línea ha aumentado enormemente la velocidad y el alcance de la recopilación de datos. Las plataformas modernas de encuestas en […]

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Amazon Textract reconoce la escritura a mano y añade cinco nuevos idiomas

Por Andrea Morton-Youmans   Los documentos son una herramienta principal para la comunicación, la colaboración, el mantenimiento de registros y las transacciones entre industrias, incluidas las financieras, médicas, legales e inmobiliarias. El formato de los datos puede plantear un desafío adicional en la extracción de datos, especialmente si el contenido está tipeado, escrito a mano […]

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Configuración de Amazon SageMaker Studio para equipos y grupos con aislamiento completo de recursos

Por Vikrant Kahlir, Rakesh Ramadas e Rama Thamman   Amazon SageMaker es un servicio totalmente gestionado que ofrece a todos los desarrolladores y científicos de datos de aprendizaje automático (ML) la capacidad de crear, entrenar e implementar modelos de ML rápidamente. Amazon SageMaker Studio es un entorno de desarrollo integrado (IDE) basado en web para […]

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Lleve su propia imagen de contenedor personalizada a los notebooks de Amazon SageMaker Studio

Por Stefan Natu, Huong Nguyen y Jaipreet Singh   Amazon SageMaker Studio es el primer entorno de desarrollo (IDE) totalmente integrado para aprendizaje automático (ML). SageMaker Studio permite a los científicos de datos utilizar notebooks  Studio para explorar datos, crear modelos, lanzar trabajos de entrenamiento de Amazon SageMaker e implementar endpoints alojados. Los notebooks  Studio […]

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Analizando las opiniones de nuestros clientes con Amazon Comprehend

Por Kevin Cortés Rodríguez es Arquitecto de Soluciones en AWS Argentina   Cuando se lanza una aplicación o servicio en producción siempre pensamos en mejoras y nuevas funcionalidades. Ese proceso iterativo de mejora continua puede ser originado por los comentarios de los clientes. Es importante entender que no le gusta para poder mejorarlo, y qué […]

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Creación de chatbots complejos encadenando intenciones en Amazon Lex (Intentos de cadena)

Por Giovanna Chiaratti, Arquitecta de Soluciones AWS Brasil   Introducción Digamos que abriste una pizzería. Con la finalidad de automatizar el servicio y reducir los costos,  piensas en crear un chatbot para automatizar el cumplimiento de pedidos y de esta manera acelerar el servicio; dando a los clientes mayor autonomía y reduciendo costos. Sería interesante […]

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Creación de dominios y perfiles de usuario de Amazon SageMaker Studio mediante AWS CloudFormation

Por Qingwei Li, David Ping e Joseph Jegan   Amazon SageMaker Studio es el primer entorno de desarrollo (IDE) totalmente integrado para machine learning (ML). Proporciona una interfaz visual unificada, basada en web, donde puede realizar todos los pasos de desarrollo de ML necesarios para construir, entrenar, ajustar, depurar, implementar y monitorear modelos. En esta […]

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Use su propio entorno R a Amazon SageMaker Studio

Por Nick Minaie y Sam Liu   Amazon SageMaker Studio es el primer entorno de desarrollo (IDE) totalmente integrado para aprendizaje automático (ML). Con un solo clic, los científicos de datos y desarrolladores pueden activar rápidamente los notebooks de SageMaker Studio para explorar conjuntos de datos y crear modelos. El 27 de octubre de 2020, […]

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