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Amazon lanza docenas de herramientas de aprendizaje automático

Amazon lanza docenas de herramientas de aprendizaje automaticoSwami Sivasubramanian, vicepresidente de aprendizaje automático de Amazon, analiza las nuevas herramientas de aprendizaje automático de la empresa.
Imagen: Amazonas

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Swami Sivasubramanian, vicepresidente de aprendizaje automático de Amazon, presentó una serie de nuevas herramientas en AWS re:Invent el martes, llamando al aprendizaje automático «una de las tecnologías más disruptivas que nuestra generación encontrará». Habrá nueve nuevas capacidades de Amazon SageMaker, Amazon HealthLake, un servicio elegible para HIPAA para organizaciones de ciencias de la vida y atención médica, y disponibilidad general de Amazon Neptune ML, dijo.

Sivasubramanian también anunció los lanzamientos preliminares de Amazon Redshift ML y Amazon Lookout for Metrics. «Más de 100 000 clientes usan AWS para el aprendizaje automático en la actualidad. Estas herramientas ya no son inversiones de nicho. Nuestros clientes están aplicando el aprendizaje automático a sus negocios principales. Nuestros clientes están innovando en todas las industrias», explica Sivasubramanian.

«SageMaker incluye un nuevo y único conjunto de capacidades», dijo, y agregó: «Hasta hace poco, no estaba disponible para las grandes empresas de tecnología y las buenas nuevas empresas que necesitaban expertos para construir estos complejos modelos de aprendizaje automático. Libertad para inventar Constructores de todas las habilidades Se requieren niveles para beneficiarse de una tecnología revolucionaria que inherentemente permite la experimentación, el fracaso y un sinfín de posibilidades».

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Durante el discurso de apertura sobre aprendizaje automático, Sivasubramanian y otros hablaron sobre la diversidad de industrias que ahora están incorporando el aprendizaje automático en sus procesos comerciales.

Empresas como Domino’s han podido utilizar el aprendizaje automático para ayudar a reducir los plazos de entrega, mientras que las ligas deportivas como la NFL lo utilizan para investigar y ayudar a reducir la cantidad de lesiones en la cabeza. Nike, Fórmula 1, Roche y BMW también utilizan el aprendizaje automático para ayudar a predecir tendencias y simplificar los sistemas internos.

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SageMaker es el sistema de aprendizaje automático más utilizado y Amazon ha anunciado varias actualizaciones y complementos que ayudarán a más usuarios a adoptar el aprendizaje automático.

«Hoy anunciamos un conjunto de herramientas para Amazon SageMaker que facilita a los desarrolladores la creación de canalizaciones de aprendizaje automático integrales para preparar, construir, capacitar, interpretar, inspeccionar, monitorear, depurar y ejecutar aprendizaje automático personalizado. Modelos con mayor visibilidad, interpretabilidad y automatización a escala», dijo Sivasubramanian.

El martes, Amazon lanzó Data Wrangler, que brinda a los desarrolladores de SageMaker una forma más fácil de preparar datos para el aprendizaje automático. Feature Store proporciona a los usuarios «un almacén de datos dedicado para almacenar, actualizar, recuperar y compartir funciones de aprendizaje automático», mientras que Clarify brinda a los desarrolladores de SageMaker más visibilidad de sus datos de entrenamiento para que puedan intentar reducir ciertas funciones de aprendizaje automático. en el aprendizaje

Amazon también anunció Amazon Neptune ML, que proporcionará a los usuarios programas de aprendizaje automático creados específicamente para datos gráficos. La compañía también presentó una vista previa de Amazon Redshift ML, una herramienta que permite a los desarrolladores ejecutar algoritmos de aprendizaje automático en datos de Amazon Redshift sin seleccionar, crear o entrenar manualmente modelos de ML.

Para HealthLake, explicó Sivasubramanian, ayuda a las organizaciones de atención médica a organizar sus datos en un lago de datos de AWS centralizado que se puede normalizar automáticamente mediante el aprendizaje automático.

“Los datos de salud digitales se han disparado en los últimos años con la llegada de los registros médicos electrónicos, pero las organizaciones nos dicen que desbloquear el valor de esta información utilizando técnicas como el aprendizaje automático sigue siendo un desafío y está plagado de obstáculos”, explicó Sivasubramanian.

«Con Amazon HealthLake, las organizaciones de atención médica pueden reducir el tiempo que lleva transformar los datos de salud en la nube de semanas a minutos para que puedan analizarse de manera segura, incluso en petabytes de datos. Expande las posibilidades de la atención médica y nos acerca a la meta de proporcionar a los pacientes tratamientos más personalizados y predictivos para individuos y poblaciones enteras».

La solución se creó teniendo en cuenta los sistemas de atención médica, las compañías farmacéuticas, los investigadores clínicos y las compañías de seguros de salud, dijo.

AWS trabaja con empresas de atención médica como 3M, Anthem, AstraZeneca, Bristol Myers Squibb, Cerner, Fred Hutchinson Cancer Research Center, GE Healthcare, Infor, Pfizer y Philips en varios proyectos de aprendizaje automático.

Anne O’Hanlon, directora de productos de Orion Health, dijo en un comunicado: «Los datos a menudo están desordenados e incompletos, son costosos y requieren mucho tiempo para limpiarlos. Estamos entusiasmados de asociarnos con AWS para brindar nuevas formas para que los pacientes interactúen con la manera del sistema de salud, apoyando iniciativas como la Ley de Curas del Siglo 21, que tiene como objetivo hacer que la atención médica sea más accesible y asequible, y Digital Front Door, que tiene como objetivo mejorar los resultados de salud al ayudar a los pacientes a recibir una atención impecable desde la comodidad de sus propios hogares. »

«Expandir nuestra relación con AWS nos brinda la oportunidad de innovar y explorar nuevas formas de brindar atención médica centrada en el paciente y resultados de salud de alta calidad para ayudar a las personas a vivir una vida más saludable», dijo O’Hanlon.

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