Amazon Sagemake

AMAZON SAGEMAKER, UN ESPACIO PARA EL DESARROLLO DE MODELOS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

La optimización del desarrollo de softwares mediante procesos de aprendizaje automático, ha llevado a la consolidación del learning machine en los últimos 20 años. Plataformas como Amazon Sagemaker se han especializado en ofrecer un entorno que permite a los desarrolladores y analistas de datos para crear y perfeccionar estos modelos. Así que si estás interesado en esta rama de la inteligencia artificial, te será muy útil este artículo.

¿QUÉ ES AMAZON SAGEMAKER?

Amazon Sagemaker es una plataforma que permite crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático; es un servicio administrado que cubre todo el flujo de trabajo para etiquetar y preparar los datos; elegir un algoritmo, entrenarlo, ejecutarlo, realizar predicciones y tomar medidas.

En la plataforma de AWS encontrarás una guía práctica sobre el funcionamiento, introducción, uso de algoritmos integrados o propios, modelos de escalado automático, entre otros temas clave para comenzar.

¿QUÉ ES UN PROCESO DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO?

El learning machine ha avanzado en la creación de algoritmos que tienen la capacidad de aprender y que son utilizados para crear modelos predictivos basados en algoritmos matemáticos.

Un ejemplo para entender mejor el proceso es el siguiente: imagina que deseas crear un software sobre alimentación sana y entrenamiento físico, en el que las personas, a partir de su edad, peso, estatura, ubicación geográfica, entre otros, obtienen recomendaciones sobre dietas, rutinas de ejercicios, entre otros.

La información que se le proporcionará a la máquina serán los datos del usuario (denominados características) y las recomendaciones (denominadas etiquetas). El algoritmo, en el que se establecerá la correlación entre las características y etiquetas, podrá dar diferentes respuestas a partir de los datos que ingrese el usuario.

El aprendizaje automático a escala trata dos ámbitos de escalabilidad diferentes. “La primera es el entrenamiento de un modelo con grandes conjuntos de datos, que necesita las funcionalidades de la escalabilidad horizontal de un clúster para realizar el entrenamiento. El segundo se centra en la puesta en operación del modelo entrenado de manera que se pueda escalar para cumplir las necesidades de las aplicaciones”, destaca Amazon en su plataforma. 

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