El aprendizaje automático ha transformado la forma en que las empresas manejan los datos y toman decisiones basadas en ellos. Una de las plataformas líderes es Amazon SageMaker disponible en AWS.
En este artículo, exploraremos qué es Amazon SageMaker, cómo funciona y cómo puede beneficiar a las empresas facilitando su transformación digital.
Contenidos
¿Qué es Amazon SageMaker?
Amazon SageMaker es una plataforma de aprendizaje automático completamente administrada que permite a las empresas construir, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático de manera rápida y sencilla.
Es parte de los servicios de AWS (Amazon Web Services) y proporciona una infraestructura escalable y flexible para el desarrollo de modelos de aprendizaje automático.
Características de Amazon SageMaker
Infraestructura escalable: SageMaker ofrece una infraestructura escalable que permite a los usuarios acceder a la cantidad de recursos necesarios para entrenar y desplegar modelos de aprendizaje automático de forma acorde a sus necesidades. Esto permite un procesamiento rápido y eficiente de grandes volúmenes de datos y con la flexibilidad necesaria.
Entorno de desarrollo integrado: La plataforma proporciona un entorno de desarrollo integrado que incluye herramientas como Jupyter Notebook y la librería de machine learning de Apache MXNet. Esto facilita a los científicos de datos y desarrolladores la creación y experimentación con modelos de aprendizaje automático.
Capacidad de entrenamiento distribuido: Amazon SageMaker permite el entrenamiento distribuido de modelos de aprendizaje automático en clústeres de procesamiento de alto rendimiento. Esto acelera el tiempo de entrenamiento y permite el procesamiento paralelo de grandes conjuntos de datos.
Implementación automatizada: Una vez que el modelo ha sido entrenado, Amazon SageMaker facilita su implementación con un solo click. La plataforma se encarga de implementar el modelo en una infraestructura en la nube altamente disponible y escalable y garantizar un uso eficiente de los recursos de computación.
Actualizaciones continuas: Amazon SageMaker ofrece actualizaciones continuas que mejoran la plataforma y agregan nuevas capacidades. Los usuarios pueden beneficiarse de las últimas innovaciones en el campo del aprendizaje automático sin tener que preocuparse por la administración de infraestructuras.
Componentes Importantes en Amazon SageMaker
Notebook Instances: Proporcionan un entorno de desarrollo interactivo basado en Jupyter Notebook, donde los usuarios pueden escribir y ejecutar código para explorar datos y crear modelos.
Training Jobs: Los trabajos de entrenamiento permiten a los usuarios entrenar modelos de aprendizaje automático utilizando los datos proporcionados. Los datos se pueden cargar desde Amazon S3 u otras fuentes, y SageMaker se encarga de aprovisionar y administrar las instancias de entrenamiento.
Model Artifacts: Después de completar un trabajo de entrenamiento, el modelo entrenado y los artefactos relacionados se almacenan en Amazon S3.
Endpoint Hosting: Una vez que el modelo está entrenado, se puede implementar en un endpoint de SageMaker. Esto permite que las aplicaciones y servicios externos realicen inferencias utilizando el modelo desplegado.
Batch Transform: Permite realizar inferencias en lotes de datos utilizando el modelo desplegado. Esto es útil para aplicaciones que requieren procesamiento en lotes.
Ground Truth: Es una herramienta que ayuda a etiquetar y anotar conjuntos de datos para el entrenamiento y validación de modelos de aprendizaje automático.
AutoML: SageMaker Autopilot es una función que automatiza gran parte del proceso de selección de algoritmos y ajuste de hiperparámetros para crear modelos de alta calidad.
Algoritmos disponibles en Amazon SageMaker
SageMaker ofrece algoritmos predefinidos y optimizados para tareas comunes de aprendizaje automático, lo que simplifica el proceso de entrenamiento de modelos. También se pueden utilizar algoritmos personalizados.
Aprendizaje Supervisado
| Clasificación y Regresión | AutoGluon-Tabular | AutoML open source que funciona correctamente al ensamblar modelos y apilarlos en varias capas |
| CatBoost | Árboles aumentados por gradiente que introduce el aumento ordenado | |
| Factorization Machines | Modelo lineal diseñado para capturar de forma económica las interacciones entre entidades dentro de conjuntos de datos dispersos | |
| K-Nearest Neighbors | Método no paramétrico que utiliza los k puntos etiquetados más cercanos para asignar una etiqueta a un nuevo punto de datos para su clasificación | |
| GBM ligero | Algoritmo de árboles impulsados por el gradiente con muestreo unilateral basado en gradientes (GOSS) y agrupación de funciones exclusivas (EFB) | |
| Algoritmo de aprendizaje lineal | Aprende una función lineal para la regresión o una función de umbral lineal para la clasificación | |
| TabTransformer | Modelado de datos tabulares basado en self-attention-based Transformers | |
| Algoritmo XGBoost | Algoritmo de árboles con gradiente que combina un conjunto de estimaciones de un conjunto de modelos | |
| Feature engineering, forecasting de time series | Algoritmo Object2Vec | Algoritmo multipropósito personalizable para feature engineering que requiere datos etiquetados para el entrenamiento |
| DeepAR Forecasting Algorithm | Algoritmo para pronosticar series temporales escalares (unidimensionales) mediante redes neuronales recurrentes (RNN) |
Aprendizaje no supervisado
| Clustering, dimension reduction, reconocimiento de patrones y detección de anomalías. | Principal Component Analysis (PCA) Algorithm | Reduce la dimensionalidad (número de características) de un conjunto de datos al proyectar puntos de datos en los primeros componentes principales |
| K-Means Algorithm | Busca grupos discretos dentro de los datos, en los que los miembros de un grupo son lo más parecido posible entre sí y lo más diferente posible de los miembros de otros grupos | |
| IP Insights | Aprende los patrones de uso de las direcciones IPv4 | |
| Random Cut Forest (RCF) Algorithm | Detecta puntos de datos anómalos dentro de un conjunto de datos |
Análisis de texto
| Procesamiento de lenguaje natural, clasificación y resumen de documentos y traducción de idiomas | BlazingText algorithm | Implementación de algoritmos de clasificación de texto y Word2vec que se escalan fácilmente a grandes conjuntos de datos |
| Sequence-to-Sequence Algorithm | Traducción automática neuronal | |
| Latent Dirichlet Allocation (LDA) Algorithm | Algoritmo no supervisado que determina los temas de un conjunto de documentos | |
| Neural Topic Model (NTM) Algorithm | Algoritmo no supervisado para determinar temas en un conjunto de documentos, mediante redes neuronales | |
| Text Classification – TensorFlow | Algoritmo supervisado que admite el aprendizaje por transferencia con modelos preentrenados para la clasificación de textos |
Procesamiento de imágenes
| clasificación de imágenes, detección de objetos y visión artificial. | Clasificación de imágenes – MXNet | Modelos de Tensorflow Hub preentrenados para clasificar imágenes |
| Clasificación de imágenes – TensorFlow | Modelos de Tensorflow Hub preentrenados para clasificar imágenes | |
| Algoritmo de segmentación semántica | Desarrollo de aplicaciones de visión artificial | |
| Detección de objetos – MXNet | Algoritmo de aprendizaje supervisado que detecta y clasifica los objetos de las imágenes mediante una única red neuronal profunda | |
| Detección de objetos – TensorFlow | Algoritmo de aprendizaje supervisado que detecta los cuadros delimitadores y las etiquetas de objetos de una imagen |
Casos de Uso
Con Sagemaker podemos implementar cualquier algoritmo de machine learning. Podemos hacer analítica predictiva, sistemas de recomendación o detección de patrones.
Predicción de demanda: Las empresas pueden utilizar SageMaker para construir modelos de aprendizaje automático que predigan la demanda de productos o servicios. Esto les permite optimizar sus operaciones y anticiparse a las necesidades de los clientes.
Personalización de experiencias: También es común crear modelos de aprendizaje automático que personalizan la experiencia del usuario. Esto se puede aplicar en sistemas de recomendación de productos, contenido personalizado y asistentes virtuales.
Detección de fraudes: En el caso de entidades financieras, es posible desarrollar modelos de aprendizaje automático que detecten patrones de fraude. Esto ayuda a prevenir pérdidas económicas y protege a los clientes, así como cumplir con las regulaciones financieras pertinentes.
Optimización de procesos: Por ejemplo, la programación de rutas de entrega, la gestión de inventario y la detección de errores en la producción de manera automática.
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Preguntas frecuentes (FAQs)
¿Se requieren conocimientos avanzados de programación para utilizar Amazon SageMaker?
SageMaker proporciona un entorno de desarrollo amigable que facilita la creación de modelos de aprendizaje automático incluso para aquellos sin conocimientos profundos de programación.
¿Es Amazon SageMaker compatible con otros servicios de AWS?
Sí, Amazon SageMaker se integra perfectamente con otros servicios de AWS como S3, lo que permite a las empresas aprovechar el ecosistema completo de servicios en la nube de Amazon.
¿Se requiere una gran cantidad de datos para entrenar modelos en Amazon SageMaker?
Generalmente, con más datos se puede mejorar el rendimiento de los modelos, Amazon SageMaker puede trabajar con conjuntos de datos de diferentes tamaños y se puede ajustar según las necesidades específicas del proyecto.
¿Cuál es el coste de utilizar Amazon SageMaker?
El coste de utilizar Amazon SageMaker varía según los recursos utilizados, como la capacidad de almacenamiento, el tiempo de entrenamiento y la implementación. El precio actualizado se puede consultar la página de precios de AWS.
Arquitecto de Datos con más de 6 años de experiencia en el sector del Big Data. Autor de cursos de formación en tecnologías Big Data, Cloud y Streaming completados por más de 5000 alumnos en Udemy y otras plataformas. Miembro de la Apache Software Foundation desde 2019.
