Artículos comparativos sobre servicios de machine learning e IA: SageMaker, Bedrock, Rekognition y más
Aprende sobre el almacenamiento de datos FHIR con HealthLake, el análisis de texto médico usando procesamiento de lenguaje natural y la ejecución de consultas analíticas.
Explicamos la construcción de modelos de predicción de series temporales con Forecast, el uso de datos relacionados y la exportación de resultados de predicción.
Explicamos la traducción en tiempo real con Translate, la mejora de la calidad de traducción con glosarios personalizados y el uso de traducción por lotes.
Aprenda cómo construir modelos lookalike con Clean Rooms ML, aplicar privacidad diferencial y aprovechar los resultados para segmentación publicitaria.
Construya una plataforma de búsqueda empresarial que permita buscar documentos internos en lenguaje natural. Presentamos la configuración de conectores de fuentes de datos, el ajuste de precisión de búsqueda y la integración con RAG.
Explicamos el análisis de sentimiento, la extracción de entidades y la construcción de modelos de clasificación personalizados con Comprehend.
Una herramienta visual para construir modelos ML sin escribir código. Simplemente suba un CSV y seleccione un objetivo de predicción para construir un modelo, con compartición bidireccional con Studio.
Ejecuta modelos de visión por computadora en dispositivos edge y analiza imágenes de cámaras en tiempo real. Presentamos el despliegue del Panorama Appliance y la gestión de modelos.
Proporciona transcripción de voz a texto tanto por lotes como en tiempo real, mejorando la precisión específica de la industria con vocabulario personalizado. También presentamos la gestión de calidad de centros de contacto con Call Analytics.
Comparamos los modelos Anthropic Claude disponibles en Amazon Bedrock, proporcionamos directrices de selección de modelos por caso de uso y cubrimos mejores prácticas de diseño de prompts y optimización de costos.
Explicamos la extracción automática de texto, tablas y datos de formularios de documentos con Amazon Textract, y la construcción de pipelines de procesamiento de lenguaje natural en combinación con Amazon Comprehend. Presentamos patrones de automatización para procesamiento de facturas y análisis de contratos.
Indexe automáticamente documentos en S3 y unifique búsqueda y generación con la API RetrieveAndGenerate. Cubre la selección de estrategia de chunking y la seguridad con Guardrails.
Genera recomendaciones personalizadas a partir de datos de comportamiento del usuario. Presentamos la selección de recetas y la integración de eventos en tiempo real.
Prototipe gratis con simuladores locales y luego ejecute circuitos cuánticos en hardware IonQ y Rigetti. Cubre la implementación de VQE y QAOA con trabajos híbridos.
Aprenda a construir búsqueda empresarial con Amazon Kendra. Cubre consultas en lenguaje natural, conectores de fuentes de datos, integración con RAG (Generación Aumentada por Recuperación) y cuándo elegir Kendra frente a OpenSearch.
Explicamos la implementación de texto a voz (TTS) con Amazon Polly y la construcción de interfaces de diálogo por voz mediante la integración con Amazon Lex. Presentamos técnicas prácticas de síntesis de voz natural con el motor de voz neuronal y soporte multilingüe.
Presentamos cómo implementar detección de etiquetas, análisis facial y detección de texto con APIs preentrenadas, y cómo construir modelos de reconocimiento de imágenes específicos del dominio con Custom Labels.
Despliega modelos de visión por computadora en el Panorama Appliance y analiza en tiempo real las transmisiones de cámaras IP existentes. Aprende patrones de diseño para inferencia en el borde que reducen la latencia y ahorran ancho de banda.
Aprende sobre la gestión de datos médicos compatibles con FHIR con Amazon HealthLake. Cubre la integración de datos de salud estructurados y no estructurados, extracción automatizada con NLP, consultas analíticas y cumplimiento HIPAA.
Moderación automática de videos en plataformas UGC, automatización de flujos de trabajo de medios con búsqueda facial y detección de segmentos. Presentamos pipelines dirigidos por eventos con S3 y Lambda.
Explicamos la extracción de texto de documentos con Textract, el análisis de estructuras de tablas y la extracción de pares clave-valor de formularios.
Define intents y slots con un motor de comprensión del lenguaje natural (NLU) y ejecuta el procesamiento backend mediante la integración con Lambda para construir bots interactivos. Se explica el soporte multilingüe y el uso de la API de conversación en streaming.
Genera voz natural con el motor TTS neuronal y controla la velocidad de habla, tono y pausas con etiquetas SSML. Explicamos cómo construir diversos contenidos de audio con streaming en tiempo real y síntesis asíncrona a S3.
Extracción automática de datos de facturas, recibos y documentos de identidad mediante el reconocimiento estructural de formularios y tablas que va más allá del OCR. También presentamos la integración de revisión humana con A2I.
Ejecute entrenamiento GPU con sus contenedores Docker existentes y reduzca costos hasta un 90% usando instancias Spot y checkpointing. Incluye orientación sobre cuándo elegir Batch sobre SageMaker.
Desde el desarrollo en Studio hasta el entrenamiento con instancias spot gestionadas, MLOps con Pipelines y detección de drift de datos con Model Monitor, este artículo cubre cómo integrar todo el ciclo de vida ML.
Aprende a construir aplicaciones de IA generativa usando Amazon Bedrock. Esta guía cubre la selección de modelos fundacionales, la implementación del patrón RAG, las barreras de seguridad y la integración con SageMaker para diseñar infraestructura de IA de nivel empresarial.
Construye experiencias personalizadas con Amazon Personalize, desde la preparación de datos hasta el despliegue de campañas. Explicamos recetas, eventos en tiempo real, filtros y métricas de evaluación.
Explicamos las técnicas prácticas de análisis de texto y procesamiento de lenguaje natural con Amazon Comprehend. Presentamos funcionalidades como análisis de sentimiento, extracción de entidades y modelado de temas, así como la construcción de modelos personalizados mediante la integración con SageMaker.
Aprenda a construir bots conversacionales utilizando Amazon Lex y Amazon Polly.
Explicamos cómo convertir voz a texto (STT) con Amazon Transcribe y construir un sistema de procesamiento de voz bidireccional combinado con Polly.