Modernice su proceso de desarrollo de machine learning

Acelere la innovación del machine learning a escala y reduzca los costos

El machine learning (ML) se ha convertido en un ingrediente tecnológico fundamental en una amplia gama de casos de uso, desde el procesamiento del lenguaje natural y la visión artificial hasta la detección de fraude, el pronóstico de la demanda, las recomendaciones de productos, el mantenimiento preventivo y el procesamiento de documentos. El aprovechamiento de los beneficios del machine learning a escala requiere estandarizar un proceso de desarrollo de ML moderno en toda la empresa. La modernización del proceso de desarrollo de ML puede acelerar el ritmo de innovación al proporcionar una infraestructura escalable, herramientas integradas, prácticas saludables para un uso responsable de ML, una selección de herramientas accesibles para desarrolladores y científicos de datos de todos los niveles de habilidad y una administración eficiente de los recursos para mantener los costos bajos. 

Modernize your machine learning development using Amazon SageMaker (1:45)

Beneficios

Acelere el ritmo de innovación de ML

Acelere el ritmo de innovación de ML

Reduzca el tiempo de desarrollo de los modelos de ML de meses a semanas y sáquelos al mercado más rápidamente. Mejore la productividad de los científicos de datos con herramientas diseñadas especialmente para cada paso del desarrollo de ML. Automatice los procesos de ML con MLOps para escalar el desarrollo de modelos. 

Fomente el uso responsable de ML

Fomente el uso responsable de ML

Detecte sesgos en todo el flujo de trabajo de ML para crear una mayor equidad y transparencia en sus modelos. Aproveche el amplio conjunto de características de seguridad y gobernanza de AWS para ayudar a su organización con los requisitos de seguridad que pueden aplicarse a las cargas de trabajo de ML. 

Innove con independencia del nivel de habilidades de ML

Innove con cualquier nivel de habilidades de ML

Permita que sus desarrolladores y científicos de datos desarrollen modelos de ML como prefieran. Permita que los científicos de datos escriban código en un entorno de desarrollo integrado, creen automáticamente modelos de ML o implementen soluciones preintegradas para casos de uso populares con unos pocos clics.

Reducir el costo

Reducir los costos

Reduzca el costo total de propiedad en más de un 54 % en comparación con las opciones autoadministradas, lo que optimizaría automáticamente la infraestructura y mejoraría la utilización de los recursos. 

Historias de clientes

Lyft

La división de vehículos autónomos de Lyft, Lyft Level 5, se estandarizó en Amazon SageMaker para la formación y redujo los tiempos de formación de modelos de días a menos de un par de horas. 

Lea el blog para obtener más información »

Bundesliga

Con Amazon SageMaker Clarify, The Deutsche Fußball Liga (DFL) GmbH puede comprender los componentes clave de los datos de los partidos de la Bundesliga para ofrecer información de mayor calidad a los aficionados al fútbol.

Leer el blog »

Freddy's

Freddy’s Frozen Custard & Steakburgers utilizó Amazon SageMaker Autopilot a través de Domo para implementar modelos de machine learning sin tener que contratar a expertos en ML y consiguió un crecimiento de las ventas de dos dígitos. 

Más información »

NerdWallet

Mediante el uso de Amazon SageMaker, NerdWallet redujo los costos de formación de ML en un 75 %, aproximadamente, incluso al aumentar el número de modelos formados.

Lea el caso práctico »

Casos de uso

Analice imágenes de manera precisa

Desarrollar modelos de visión artificial para una amplia gama de casos de uso, como la detección de objetos, el diagnóstico médico y la conducción autónoma. Por ejemplo, los clientes de sanidad pueden utilizar las funciones de SageMaker, como la clasificación de imágenes, para mejorar el diagnóstico de los pacientes, reducir la subjetividad de este y reducir la carga de trabajo de los patólogos.

Automatice el procesamiento de texto

Cree modelos de ML para procesar y analizar automáticamente los datos de documentos manuscritos y electrónicos, de modo que pueda analizarlos de forma más rápida, precisa y rentable. Amazon SageMaker ofrece algoritmos de ML, como BlazingText y Linear Learner, optimizados para la clasificación de textos, el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y el reconocimiento óptico de caracteres (OCR). SageMaker también se integra con Hugging Face, una popular biblioteca de modelos de PLN. 

Detecte anomalías en las métricas

Identifique anomalías en los datos para una gama de aplicaciones como la detección de fraudes y el mantenimiento predictivo. Por ejemplo, mediante ML puede identificar las transacciones sospechosas antes de que se produzcan y alertar a sus clientes a tiempo para reforzar su confianza. SageMaker proporciona algoritmos de ML incorporados, como Random Cut Forest y XGBoost, que puede utilizar para formar e implementar rápidamente modelos de detección de fraude. 

Ofrezca recomendaciones personalizadas

Mediante ML, ofrezca experiencias en línea únicas y personalizadas a los clientes para mejorar su satisfacción y hacer crecer el negocio con rapidez. Amazon SageMaker proporciona algoritmos de ML integrados, como máquinas de factorización, para crear motores de recomendación. También puede utilizar SageMaker Autopilot para generar automáticamente un modelo de personalización e implementarlo con unos pocos clics.

Solución de AWS

Amazon SageMaker

Amazon SageMaker le ayuda a modernizar su entorno de ML en todas las áreas empresariales, lo que permite a los desarrolladores y científicos de datos con distintos grados de experiencia en ML crear, formar e implementar modelos de machine learning para prácticamente cualquier caso de uso. SageMaker reúne un amplio conjunto de capacidades de ML personalizadas bajo una interfaz de usuario unificada y visual que elimina la necesidad de crear su propio entorno de ML y le permite centrarse en su negocio principal. Amazon SageMaker se ha creado sobre la base de dos décadas de experiencia de Amazon en el desarrollo de aplicaciones de machine learning del mundo real, que incluye las recomendaciones de productos, su personalización, la compra inteligente, la robótica y los dispositivos de voz asistida.

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Recursos

Guía paso a paso de Amazon SageMaker

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Tutorial de 10 minutos de Amazon SageMaker

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Soluciones preintegradas disponibles con Amazon SageMaker JumpStart

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