Blog de Amazon Web Services (AWS)
Category: Amazon SageMaker
Comprendiendo la diferencia entre Amazon Forecast y Amazon SageMaker Canvas para realizar predicciones en el tiempo
Cuando se trata de predecir tendencias futuras, hay una serie de herramientas disponibles en el mercado que las empresas pueden aprovechar. Dos de estas herramientas son Amazon Forecast y Amazon SageMaker Canvas con su funcionalidad de forecasting. Si bien ambas herramientas provienen de Amazon Web Services (AWS) y sirven para el mismo propósito, hay algunas […]
Acelere el desarrollo de proyectos de IA generativa empleando Amazon SageMaker JumpStart
Por David Laredo, Prototyping Architect Emmanuel Hernández, Solutions Architect Adrian Fuentes, Technical Program Manager Allex Lima, Solutions Architect En la era digital actual, la Inteligencia Artificial (IA) ha traído consigo numerosos avances tecnológicos que han ayudado a miles de negocios a innovar y transformar sus industrias. Sin embargo, entre las distintas ramas de la […]
Eurona inicia su viaje a la nube y asegura su futuro tecnológico así como su transformación digital
Eurona es un operador de telecomunicaciones internacional, experto en servicios y soluciones de conectividad con más de 20 años de experiencia y presente en Europa, Latam y África. La compañía lleva más de 20 años conectando a las personas y empresas en zonas rurales y tan remotas como el mar y el desierto, ayudándoles a […]
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 […]
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 […]
Roadmap para una base empresarial de MLOps con Amazon SageMaker
Por Dr. Sokratis Kartakis is a Senior Machine Learning Specialist Solutions Architect, Georgios Schinas is a Specialist Solutions Architect for AI/ML , Giuseppe Angelo Porcelli is a Principal Machine Learning Specialist Solutions Architect e Shelbee Eigenbrode is a Principal AI and Machine Learning Specialist Solutions Architect A medida que las empresas adoptan el aprendizaje automático […]
Obtener valor de forma rápida con Amazon SageMaker Autopilot
Por Iván González, Arquitecto de Soluciones en AWS México Una de las preguntas más recurrentes por parte de nuestros clientes acerca de Machine Learning (ML) es ¿Cómo obtener valor rápidamente mediante ML? Damos respuesta a esta pregunta describiendo lo que hacen los clientes en AWS, y a partir de eso se observan dos formas […]
Ciencia de datos como autoservicio usando Amazon SageMaker y AWS Service Catalog
Empresas de todos los tamaños están migrando a la nube de AWS. Los líderes de esos equipos empresariales están buscando una manera segura y económica de proporcionar acceso fácil a Amazon SageMaker para promover la experimentación con la ciencia de los datos y, así, desbloquear las nuevas oportunidades de negocios y cambiar la situación actual. En […]
Usando SQL con Amazon Redshift ML para crear modelos de cálculo de riesgo crediticio en Amazon Redshift
Por Luisa Vesga, Arquitecta de Soluciones paraStartups de AWS Amazon Redshift ML facilita a los analistas de datos y desarrolladores, la creación, el entrenamiento y la aplicación de los modelos de Machine Learning usando comandos familiares de SQL en Amazon Redshift. Se pueden aprovechar las capacidades de Amazon Sagemaker (Servicio de Machine Learning completamente administrado) […]
Arquitectura del ciclo de vida de un modelo de Machine Learning en AWS: una demo completa
Por Ali Arsanjani, Tech Sector AI/ML Leader y Principal Architect En este tutorial recorreremos el ciclo de vida de un proyecto de Machine Learning (ML) y mostraremos cómo construir un caso de uso de punta a punta utilizando Amazon SageMaker. SageMaker ofrece un conjunto amplio de capacidades para permitir a científicos de datos e […]