AWS posee el conjunto de servicios de Machine Learning e inteligencia artificial más amplio y exhaustivo para su negocio.
Herramientas de aprendizaje
Profundice en el uso del aprendizaje automático con AWS DeepRacer y DeepLens
Desde las compañías más grandes del mundo hasta las nuevas empresas emergentes, en AWS se crean más recursos de Machine Learning que en cualquier otro lugar.
Los clientes de AWS utilizan el Machine Learning para mejorar la calidad de la sanidad, combatir la trata de personas, brindar un mejor servicio de atención al cliente y protegerlo contra el fraude. Con el conjunto más amplio y exhaustivo de servicios de inteligencia artificial y aprendizaje automático, crean nuevas perspectivas, habilitan nuevas eficiencias y realizan predicciones más precisas. Es por eso que más de 10 000 clientes eligieron utilizar AWS para el aprendizaje automático.
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La experiencia del Machine Learning
La falta de un único camino comprobado hacia el éxito del aprendizaje automático se traduce en la inseguridad de los negocios a la hora de dar el siguiente paso (o incluso el primero) en el recorrido.
Este libro electrónico se diseñó para ayudar a los negocios a avanzar mediante la descripción de un camino comprobado desde el primer paso hasta la medición de resultados, con observaciones de la propia trayectoria y experiencia de Amazon en aprendizaje automático a la hora de ayudar a miles de clientes a cumplir sus propias iniciativas.
Lea este libro electrónico para obtener más información acerca de lo siguiente:
- Camino para acceder al potencial del aprendizaje automático
- Desafíos y obstáculos del aprendizaje automático, además de los pasos para superarlos
- Aplicaciones reales
- Los siguientes pasos con AWS
El costo total de propiedad de Amazon SageMaker
En este libro electrónico, abordaremos la manera en que Amazon SageMaker, un servicio de aprendizaje automático integral que sirve para crear, entrenar e implementar modelos a escala, mejora hasta 10 veces más la productividad de los científicos de datos, ayuda a los clientes a acelerar las iniciativas de aprendizaje automático desde la prueba de concepto hasta la fase de producción y reduce considerablemente el costo total de propiedad correspondiente a otras soluciones de aprendizaje automático basadas en la nube.
Descubra cómo puede lograr un costo total de propiedad un 54 % más bajo en comparación con otras opciones de aprendizaje automático basadas en la nube en un plazo de 3 años con Amazon SageMaker.
Lea este libro electrónico para obtener más información acerca de lo siguiente:
- Costo total de propiedad de Amazon SageMaker desde la creación y el entrenamiento hasta la implementación
- La manera en que otros maximizan el ahorro de costos, la productividad y la eficiencia
- Aplicaciones y forma de determinar el costo total de propiedad
Implementación de la inteligencia artificial: desde la exploración hasta la ejecución
El aprendizaje automático y la inteligencia artificial se reconocen ampliamente como un conjunto de tecnologías transformativas que impulsarán la ventaja competitiva, la innovación y el crecimiento. ¿De qué manera los líderes en adopción de la inteligencia artificial identifican sus casos de uso más prometedores y eligen la infraestructura tecnológica más adecuada? ¿De qué manera afrontan los desafíos de implementación?
Continúe leyendo para conocer las prácticas recomendadas, los casos de uso y los aprendizajes de los líderes en adopción de la inteligencia artificial.
Lea este libro electrónico para obtener más información acerca de lo siguiente:
- Prácticas recomendadas y aprendizajes de los pioneros en adopción de la inteligencia artificial
- Oportunidades, casos prácticos y aplicaciones industriales de la inteligencia artificial
- Forma de escalar e integrar la inteligencia artificial en la organización
Guía de aprendizaje automático empresarial
Según Gartner, se proyecta que el valor de negocio global que deriva de la inteligencia artificial alcance los 3900 mil millones USD en 2022.
El aprendizaje automático presenta nuevas oportunidades para obtener ganancias fundamentales, como eficiencia y ahorro de costos, además de ganancias de mayor valor, como innovación de productos e impulso para descubrimientos e investigaciones. ¿Pero cómo comienzan las organizaciones?
Continúe leyendo para descubrir cómo puede aprovechar el aprendizaje automático para satisfacer necesidades empresariales y de TI existentes y futuras.
Lea este libro electrónico para obtener más información acerca de lo siguiente:
- Definición de sus casos de uso para lograr innovación en aprendizaje automático
- Superación de obstáculos en la adopción del aprendizaje automático y explicación sobre la escalabilidad en la organización
- Aplicaciones reales y resultados empresariales
AWS puede ayudarlo a avanzar con mayor rapidez, a trabajar de manera más segura y a ahorrar costos considerables, al mismo tiempo que se beneficia de la agilidad, la escala y el rendimiento de la nube.
A través de la inteligencia artificial y del aprendizaje automático desarrollados en AWS, la Liga Nacional de Fútbol Americano (NFL) generará información nueva sobre las lesiones de los jugadores, las reglas del juego, el equipo, la rehabilitación y la recuperación.
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ANZ Bank creó un chatbot con la ayuda de Amazon Lex para proporcionar respuestas a los empleados sobre la información de las políticas con mayor rapidez y eficiencia, y de forma interactiva.
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Gracias a AWS, USG Boral desarrolló un sistema de seguridad de almacenamiento inteligente para evitar accidentes, que es uno de los primeros en el sector industrial en Asia Pacífico.
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Policybazaar.com procesó más de 150 000 llamadas de clientes, atendió el 80 % de las llamadas y concretó el 41 % de las ventas sin la intervención de agentes.
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KIA utiliza los servicios de aprendizaje automático de AWS para personalizar la experiencia del conductor, mejorar la seguridad y reducir la cantidad de víctimas fatales en accidentes automovilísticos.
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Gracias a los servicios de inteligencia artificial de AWS, BGL eliminó los errores de transacción, aumentó la productividad y redujo un 30 % los costos y los tiempos administrativos.
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Urbanbase, la compañía de Corea del Sur que cuenta con una plataforma de datos espaciales, utiliza Amazon SageMaker para acelerar el desarrollo hasta 100 veces, acelerar el lanzamiento de servicios hasta 20 veces y disminuir los costos de aprendizaje profundo.
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La F1 utiliza Amazon SageMaker para crear modelos de aprendizaje automático que ayuden a los aficionados del deporte a comprender mejor las decisiones tomadas en una fracción de segundo por un piloto o un equipo de box capaces de afectar drásticamente el resultado.
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Sunday utiliza algoritmos de aprendizaje automático para ofrecer primas personalizadas de mayor valor y ahorro de costos del 10 % al 20 % para los clientes. Al mismo tiempo, logra un 30 % de crecimiento mensual en los ingresos.
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Editorji, una empresa emergente ubicada en Delhi, creó una aplicación de noticias con tecnología de inteligencia artificial en AWS con la que puede ampliar su escala fácilmente hasta un 300 % durante los periodos de alta demanda.
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Airtasker crea todas sus soluciones de aprendizaje automático en AWS, como herramientas para automatización, detección de fraude, servicio de atención al cliente y clasificación de tareas.
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Amazing Fables, una empresa emergente ubicada en Malasia, con un equipo reducido de 3 integrantes, se dedica a contar historias vívidamente en 10 idiomas diferentes a través de la solución de aprendizaje automático de AWS.
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TuSimple, una compañía ubicada en San Diego y China, utiliza AWS para crear camiones de conducción autónoma. Para fines de 2020, TuSimple tiene como objetivo eliminar los sistemas de seguridad auxiliar que requieren la presencia humana.
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Siemens controla 60 000 amenazas cibernéticas por segundo gracias a los servicios de aprendizaje automático de AWS, y solo 12 empleados se encargan de desarrollar y administrar la solución.
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Amazon SageMaker ha ayudado a RedBus a aumentar un 5 % su tasa de conversión y un 20 % su tasa de clics. También ha ayudado a esta compañía a reducir el plazo de comercialización de meses a semanas.
