Artículos comparativos sobre servicios de machine learning e IA: SageMaker, Bedrock, Rekognition y más
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.
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.
Cree prototipos gratis con el simulador local y ejecute circuitos cuánticos en el hardware real de IonQ y Rigetti. Presentamos técnicas para implementar VQE y QAOA con Hybrid Jobs.
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.
AWS Panorama llegó al fin de su soporte el 31 de mayo de 2026. Se explican las configuraciones alternativas para analizar con IA in situ las cámaras IP existentes (SageMaker + dispositivos basados en NVIDIA Jetson + IoT Greengrass) y el funcionamiento del servicio cuando estaba disponible.
Amazon Forecast dejó de aceptar nuevos usuarios el 29 de julio de 2024 (los usuarios existentes pueden seguir usándolo). Explicamos la migración a la predicción de series temporales de SageMaker Canvas, el sucesor oficial, así como la construcción de modelos / la predicción probabilística / la estructura de cobro de Forecast.
Explicamos la gestión de datos médicos conformes con FHIR con Amazon HealthLake. Presentamos la integración de datos médicos estructurados / no estructurados, la extracción automática mediante NLP, las consultas analíticas y el cumplimiento de HIPAA.
Explicamos el almacenamiento de datos FHIR con HealthLake, el análisis de texto médico mediante procesamiento del lenguaje natural y la ejecución de consultas analíticas.
Genera recomendaciones personalizadas a partir de datos de comportamiento del usuario. Presentamos la selección de recetas y la integración de eventos en tiempo real.
Modera automáticamente los vídeos de plataformas UGC y automatiza los flujos de trabajo multimedia con la búsqueda de rostros y la detección de segmentos. Presenta un pipeline basado en eventos con S3 / Lambda.
Se explica la conversión de voz a texto (STT) con Amazon Transcribe y la construcción de un pipeline de procesamiento de voz bidireccional mediante la combinación con Amazon Polly. Se presentan métodos prácticos de transcripción en tiempo real, identificación de hablantes y mejora de la precisión con vocabulario personalizado.
Explicamos la extracción de texto de documentos con Textract, el análisis de estructuras de tablas y la extracción de pares clave-valor de formularios.
El reconocimiento estructural de formularios y tablas, que va más allá del OCR, extrae automáticamente datos de facturas, recibos y documentos de identidad. También se presenta la integración de la revisión humana mediante 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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Explicamos el análisis de sentimiento, la extracción de entidades y la construcción de modelos de clasificación personalizados con Comprehend.
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.
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.
AWS Panorama finalizó el 31 de mayo de 2026 y sus appliances dejaron de funcionar. Este artículo cubre la pila oficial de reemplazo (SageMaker, hardware NVIDIA Jetson, IoT Greengrass) y cómo funcionaba Panorama.
Aprenda a construir bots conversacionales utilizando Amazon Lex y Amazon Polly.
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.
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.
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.
Aprenda cómo construir modelos lookalike con Clean Rooms ML, aplicar privacidad diferencial y aprovechar los resultados para segmentación publicitaria.
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.