Un enfoque basado en datos permite a las empresas tomar decisiones informadas basadas en pronósticos y predicciones precisos, mejorando la eficiencia operativa y la optimización de los recursos. Los sistemas de aprendizaje automático (ML) tienen una capacidad notable para aprender y adaptar continuamente sus sistemas, mejorando su rendimiento con el tiempo a medida que están expuestos a más datos. Esta capacidad de autoaprendizaje garantiza que las organizaciones puedan prosperar respondiendo dinámicamente a las condiciones del mercado y las preferencias de los clientes, impulsando en última instancia la innovación y mejorando la competitividad.
Al aprovechar el poder del aprendizaje automático en AWS, las empresas pueden desbloquear beneficios que mejoran la eficiencia, mejoran la toma de decisiones e impulsan el crecimiento.
En esta sesión, vea cómo las organizaciones con recursos limitados (presupuestos, falta de habilidades, tiempo) pueden comenzar su viaje basado en datos con análisis avanzados y capacidades de aprendizaje automático. Conozca las mejores prácticas de AWS Working Backwards para impulsar proyectos relacionados con datos que generen valor comercial tangible. Luego, sumérjase en los análisis de AWS y las capacidades de IA/ML que simplifican y aceleran la entrega de canales de datos y el valor comercial para las cargas de trabajo de ML. Escuche acerca de los servicios de AWS de código bajo y sin código (LCNC) en el contexto de una arquitectura completa de canalización de datos.
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Figura 1. Vea una arquitectura para analizar las interrupciones de los clientes mediante los servicios de AWS
A medida que la inteligencia artificial (IA) continúa revolucionando la industria, la capacidad de ejecutar y escalar modelos de aprendizaje automático se ha convertido en un desafío crítico. Esta sesión presenta el concepto de MLOps, una disciplina que se basa y amplía las prácticas de DevOps ampliamente aceptadas en el desarrollo de software. Al aplicar los principios de MLOps, las organizaciones pueden optimizar el proceso de creación, capacitación e implementación de modelos de ML, garantizando una gestión del ciclo de vida del modelo eficiente y confiable. Al dominar MLOps, las organizaciones pueden cerrar la brecha entre el desarrollo y las operaciones de la IA, permitiéndoles desbloquear todo el potencial de sus iniciativas de ML.
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Figura 2 El nivel de madurez de MLOps puede ayudarle a evaluar su organización y comprender cómo pasar al siguiente nivel.
Para impulsar aplicaciones creativas de IA y al mismo tiempo mantener los costos bajo control, AWS diseña y construye aceleradores de aprendizaje automático como AWS Trainium y AWS Inferentia. Esta sesión presenta el hardware de aprendizaje automático para la inferencia y el entrenamiento de modelos, y muestra cómo los clientes de Amazon y AWS están aprovechando estas soluciones para optimizar costos y reducir la latencia.
Puede aprender de ejemplos prácticos que demuestran el impacto de estas soluciones y explicaciones de cómo funcionan estos chips. Los aceleradores de aprendizaje automático no solo son beneficiosos para las cargas de trabajo de IA generativa; también se pueden aplicar a otros casos de uso, incluido el aprendizaje de representación, sistemas de recomendación o cualquier escenario que involucre modelos de redes neuronales profundas.
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Figura 3 Descubra la tecnología que impulsa nuestros servicios de IA
Cómo nuestros clientes implementan el aprendizaje automático en AWS
Estos recursos profundizan en la infraestructura de aprendizaje automático utilizada para entrenar los grandes modelos de Pinterest y el marco de experimentación creado por Booking.com.
Este video de Pinterest explora una estrategia para crear un entorno de desarrollo de aprendizaje automático, orquestar trabajos de capacitación, introducir datos en el ciclo de capacitación y acelerar la velocidad de la capacitación. Además, sobre los beneficios derivados de los contenedores en el contexto del ML y cómo Pinterest decidió configurar todo el ciclo de vida del ML, incluido el entrenamiento de modelos distribuidos.
El segundo recurso explica cómo Booking.com aceleró el proceso de experimentación aprovechando Amazon SageMaker para el análisis de datos, la capacitación de modelos y la experimentación en línea. Esto ha dado como resultado tiempos de desarrollo más cortos para los modelos de clasificación y una mayor velocidad para los equipos de ciencia de datos.
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Figura 4. Echemos un vistazo a cómo Pinterest utiliza los servicios de AWS para cargas de trabajo de aprendizaje automático.
El Día de inmersión de Amazon SageMaker ayuda a los clientes y socios a obtener una comprensión integral de la creación de casos de uso de ML. Desde la ingeniería de funciones hasta la comprensión de varios algoritmos integrados, centrándose en el entrenamiento, el ajuste y la implementación de un modelo de aprendizaje automático en un escenario similar a la producción, este taller lo guiará para llevar su modelo desde cero, escalarlo y cambiarlo. instalaciones a la plataforma Amazon SageMaker. También demuestra conceptos más avanzados como la depuración de modelos, la supervisión de modelos y AutoML.
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Figura 5. Entrene, ajuste y escale su carga de trabajo con Amazon SageMaker
¡Nos vemos!
¡Gracias por leer! Con esta publicación, le presenté el arte de utilizar los servicios de aprendizaje automático de AWS. En el próximo blog hablaremos sobre las migraciones a la nube.
Para revisar una de nuestras publicaciones anteriores o explorar la serie completa, ¡visite el Arquitecto! la página
