Tag: 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 […]

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) […]

Por Erika Pelaez Coyotl, Data Scientist en Machine Learning Solutions Lab; James Golden, PhD Data Scientist en Machine Learning Solutions Lab team; Tamas Madl, PhD en Mission Solutions Specialist en Amazon Web Services; Niroshan Nadarajah, lead Bioinformatician and Innovation manager en Munich Leukemia Laboratory y Liwen You, PhD Data Scientist en Machine Learning Solutions Lab. […]

Por Alex Luna, Arquitecto de soluciones para el sector público en México ¿Qué tal si pudiéramos integrar el llamado a un modelo de ML desde una función o un procedimiento almacenado en nuestra base de datos? Podríamos  visualizar una consulta de clientes  y evaluar  su probabilidad  de aceptación  de un nuevo producto o servicio;  consultar […]

Por Evandro Franco, Arquitecto de Soluciones en Startups en AWS   Amazon SageMaker es un servicio de aprendizaje automático (ML) totalmente administrado en el que los científicos y desarrolladores de datos pueden crear y entrenar modelos de aprendizaje automático de forma rápida y sencilla e implementarlos en un ambiente administrado, listo para producción. Para entrenar […]

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 […]

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 […]

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 […]

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 […]

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, […]