AWS-CP: AI, ML y Data Analytics - #1 🤖
- Brayan Neciosup
- 24 ene
- 1 Min. de lectura
La Inteligencia Artificial y el Machine Learning se han convertido en componentes esenciales de las arquitecturas modernas en la nube. En este módulo del camino hacia AWS Cloud Practitioner, se introducen los conceptos fundamentales y cómo AWS los integra como servicios escalables.
Inteligencia Artificial (IA)
La IA abarca el desarrollo de sistemas capaces de imitar habilidades humanas como el análisis de información, el reconocimiento de patrones y la toma de decisiones.
Machine Learning (ML)
El Machine Learning es una rama de la IA que permite a los sistemas aprender a partir de grandes volúmenes de datos históricos. A través del entrenamiento, los modelos identifican patrones que luego se aplican a nuevos datos para realizar predicciones o apoyar la toma de decisiones sin necesidad de reglas explícitas.
Enfoque de AWS para IA y ML
AWS estructura sus soluciones en tres capas, permitiendo adoptar estas tecnologías según el nivel de complejidad requerido:
AI Services: servicios completamente administrados con modelos preentrenados para casos de uso comunes.
ML Services: plataformas administradas como Amazon SageMaker para crear y desplegar modelos personalizados.
ML Frameworks & Infrastructure: infraestructura especializada y compatibilidad con frameworks populares para un control total del proceso.
Este enfoque facilita que organizaciones y profesionales adopten IA y ML de manera gradual, alineando la tecnología con las necesidades reales del negocio. En las siguientes publicaciones profundizaré en cada uno de estos niveles y sus servicios principales dentro de AWS. Seguimos preparándonos para ser Cloud Practicioners ☁️💪.
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