Servicio de machine learning - Amazon SageMaker
Cree, forme e implemente modelos de machine learning para cualquier caso de uso con infraestructura, herramientas y flujos de trabajo completamente administrados
¿Qué es Amazon SageMaker?
✔ Para que sea más fácil comenzar, Amazon SageMaker JumpStart ofrece un conjunto de soluciones para los casos de uso más comunes, que se pueden implementar fácilmente con unos pocos clics.
✔ Para preparar, crear, entrenar e implementar rápidamente modelos de machine learning de alta calidad, combine un conjunto amplio de capacidades específicas para machine learning.
✔ Amazon SageMaker está disponible de forma gratuita, durante 2 meses, como parte del programa del nivel gratuito de AWS. Los usuarios pueden acceder a 250 horas por mes de computadoras portátiles ml.t3.medium con el nivel gratuito.
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Introducción a Amazon SageMaker
Amazon SageMaker JumpStart lo ayuda a comenzar a utilizar machine learning de forma rápida y fácil. Las soluciones pueden personalizarse completamente y admite la implementación en un solo clic, así como también el ajuste de más de 150 modelos conocidos de código abierto, como los modelos de procesamiento de lenguaje natural, detección de objetos y clasificación de imágenes. Entre las soluciones más conocidas se incluyen las siguientes:
Extracción y análisis de datos
Extraiga datos de documentos, procéselos y analícelos de forma automática para investigar con mayor precisión y tomar decisiones con mayor rapidez.
Detección de fraude
Automatice la detección de transacciones sospechosas con mayor rapidez y alerte a sus clientes para reducir posibles pérdidas financieras.
Predicción del abandono de clientes
Estime la probabilidad de abandono de clientes y mejore su retención concentrándose en aquellos clientes que probablemente lo abandonarían y tomando medidas correctivas, como las ofertas promocionales.
Recomendaciones personalizadas
Ofrezca experiencias únicas y personalizadas a los clientes para mejorar la satisfacción de los clientes y hacer crecer su negocio con rapidez.
Amazon SageMaker en el nivel gratuito
Como parte del nivel gratuito de AWS, puede comenzar a utilizar Amazon SageMaker de forma gratuita. La prueba gratuita de dos meses comienza el primer mes cuando crea su primer recurso de SageMaker. Encuentre información detallada sobre el nivel gratuito de Amazon SageMaker en la tabla que aparece a continuación:
Capacidad de Amazon SageMaker |
Uso del nivel gratuito al mes durante los primeros dos meses |
Precios de productos |
Cuadernos de Studio e instancias de cuaderno bajo demanda |
250 horas de la instancia ml.t3.medium en los cuadernos de Studio o 250 horas de la instancia ml.t2 medium o la instancia ml.t3.medium en instancias de cuadernos bajo demanda |
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| RStudio en SageMaker | 250 horas de la instancia ml.t3.medium en la aplicación RSession y la instancia ml.t3.medium gratuita para la aplicación RStudioServerPro | |
| Data Wrangler | 25 horas de la instancia ml.m5.4xlarge | |
| Almacén de características | 10 millones de unidades de escritura, 10 millones de unidades de lectura, 25 GB de almacenamiento | |
| Formación | 50 horas de las instancias m4.xlarge o m5.xlarge | |
| Inferencia en tiempo real | 125 horas de las instancias m4.xlarge o m5.xlarge | |
| Inferencias sin servidor | 150 000 segundos de duración de la inferencia | |
| Canvas | 160 horas/mes de instancia de espacio de trabajo y hasta 10 solicitudes de creación de modelos/mes, cada una con hasta 1 millón de celdas/solicitud de creación de modelo |
Oferta del nivel gratuito
AWS ayuda a los clientes nuevos a comenzar de manera gratuita. Vea cómo puede utilizar el nivel gratuito de AWS con Amazon SageMaker
250 horas al mes de ml.t3.medium en cuadernos de Studio
25 horas al mes en ml.m5.4xlarge en SageMaker Data Wrangler
10 millonesde unidades de escritura y 10 millones de unidades de lectura
25 GB de almacenamiento al mes en SageMaker Feature Store
Más información sobre Amazon SageMaker
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Historias de clientes
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Videos
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AstraZeneca trabajó con Amazon Web Services (AWS) para crear una solución con Amazon SageMaker, que ayuda a los científicos y desarrolladores de datos a preparar, crear, entrenar e implementar modelos de ML rápidamente. Ahora, AstraZeneca no solo analiza los datos comerciales a escala para obtener información, sino que también acelera la información al automatizar gran parte de los procesos manuales anteriores, lo que supone un ahorro de tiempo y esfuerzo para sus científicos de datos.
bp recurrió a Amazon Web Services (AWS) y contrató a AWS Professional Services para acelerar la entrega de productos de ciencia de datos a escala a través de un marco de prácticas recomendadas para la implementación y administración de modelos. Con el apoyo de AWS, bp entregó un marco de trabajo modelo DevOps en 9 meses con características que incluyen una arquitectura sin servidor, un diseño de seguridad digital completo y aprovisionamiento de cómputo bajo demanda.
Autodesk usó Amazon SageMaker para mejorar los conocimientos de eficiencia que puede proporcionar a los usuarios de su programa de diseño asistido por computadora AutoCAD, lo que le permitió centrarse en el desarrollo en lugar de las operaciones.
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Introduction to Amazon SageMaker Studio (Introducción a Amazon SageMaker Studio) (1:38)
Introduction to Amazon SageMaker (Introducción a Amazon SageMaker) (4:46)
Nivel gratuito de AWS
La capa gratuita de AWS brinda a los usuarios la oportunidad descubrir productos de manera gratuita, con ofertas que incluyen productos gratis para siempre, gratis durante 12 meses o demostraciones gratuitas durante periodos más breves.
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