¿Qué se logra con esta implementación de soluciones de AWS?
Con la solución Descubrir temas relevantes con Machine Learning, puede identificar los principales temas relacionados con sus productos, políticas, eventos y marcas. La implementación de esta solución le ayuda a reaccionar con rapidez a nuevas oportunidades de crecimiento, abordar asociaciones negativas con la marca y lograr niveles más altos de satisfacción del cliente.
La solución utiliza algoritmos de aprendizaje automático para automatizar la incorporación de recursos digitales (texto e imágenes) y realizar inferencias casi en tiempo real mediante modelado de temas, análisis de opiniones y detección de imágenes no seguras. A continuación, la solución muestra estos análisis de cliente a gran escala mediante un panel de Amazon QuickSight preintegrado.
Implementación segura con un solo clic
Análisis prácticamente en tiempo real
Incorporación de datos en varios idiomas
Panel de QuickSight preintegrado
Descripción general de la implementación de soluciones de AWS
En el siguiente diagrama, se muestra la arquitectura sin servidor que puede implementar automáticamente con la guía de implementación de la solución y la plantilla de AWS CloudFormation correspondiente.
Arquitectura de la solución Descubrir temas relevantes con Machine Learning
La plantilla de AWS CloudFormation implementa de forma automática funciones de AWS Lambda, buckets de Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), Amazon Kinesis Data Streams, Amazon Kinesis Data Firehose, flujos de trabajo de AWS Step Functions, tablas de AWS Glue y recursos de Amazon QuickSight en su cuenta.
La arquitectura de la solución incluye los siguientes componentes clave:
Incorporación: administración e incorporación de fuentes de redes sociales mediante funciones Lambda, Kinesis Data Streams y Amazon DynamoDB.
Flujo de trabajo: un flujo de trabajo de Step Functions que organiza a Amazon Translate, Amazon Comprehend y Amazon Rekognition.
Inferencia: capacidades de aprendizaje automático de AWS mediante Amazon Translate, Amazon Comprehend y Amazon Rekognition.
Integración de la aplicación: arquitectura basada en eventos mediante Amazon EventBridge.
Almacenamiento y visualización: una combinación de Kinesis Data Firehose, buckets de Amazon S3, tablas de AWS Glue, Amazon Athena y Amazon QuickSight.
Estos componentes se crean mediante el AWS Well-Architected Framework y los pilares Well-Architected de AWS: excelencia operativa, seguridad, fiabilidad, eficiencia de rendimiento y optimización de costos. De este modo, se garantiza una infraestructura segura, de alto rendimiento, resiliente y eficiente.
Descubrir temas relevantes con Machine Learning
Versión 1.4.0
Última actualización: 02/2021
Autor: AWS
Tiempo estimado de implementación: 10 minutos
Recursos de implementación
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En esta entrada del blog se enseña a los lectores a utilizar la solución Descubrir temas relevantes con Machine Learning para obtener información de las redes sociales con el fin de aprovechar las oportunidades de crecimiento que surgen rápidamente, hacer frente a las opiniones negativas y mejorar la satisfacción de los clientes. Como ejemplo, repasamos un caso de uso empresarial en el sector de los medios de comunicación y el entretenimiento.
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