Machine Learning en AWS: ¡Más fácil que encontrar el sentido a la historia!

Tue Jan 28 2025

Desarrollo

¡Hola Chiquis!👋🏻 ¿Alguna vez te has preguntado cómo las máquinas aprenden a hacer cosas tan complicadas como reconocer gatos en Internet o predecir el clima? Pues bien, prepárate para una lección de historia (muy) reciente, pero explicada con la misma claridad y profundidad que Philomena Cunk explicaría la Revolución Francesa, en la serie La Tierra según Philomena Cunk.

El Machine Learning (ML) ha revolucionado diversas industrias, y Amazon Web Services (AWS) ofrece una plataforma robusta para entrenar y desplegar modelos de ML en la nube.

¿Qué es el Machine Learning en AWS? Imagina que quieres enseñar a un perro a dar la pata. Al principio, el perro no tiene ni idea de lo que quieres, pero con paciencia y muchas galletas, finalmente lo aprende. El Machine Learning es un poco como eso, pero en lugar de un perro, tenemos algoritmos y en lugar de galletas, tenemos datos.

AWS (Amazon Web Services) es como una gran biblioteca llena de libros (datos) y herramientas para construir y entrenar a esos algoritmos. Es como tener a tu disposición a todos los historiadores del mundo, pero sin tener que lidiar con sus interminables debates sobre si los romanos usaban calzoncillos.

AWS permite a los desarrolladores y científicos de datos construir, entrenar y desplegar modelos de ML utilizando servicios en la nube. AWS ofrece una variedad de herramientas y servicios, como Amazon SageMaker, que simplifican el proceso de desarrollo de modelos de ML.

El proceso: ¡Tan sencillo como encontrar un martillo en una caja de herramientas! Imaginemos que Philomena Cunk es una científica de datos que explora el mundo del Machine Learning en AWS. Aquí hay algunos paralelismos entre su experiencia y el proceso de entrenamiento y despliegue de modelos de ML:

Exploración del Mundo (Recolección de Datos) Es como buscar en una enciclopedia para encontrar información sobre un tema en particular. En el Machine Learning, los datos son la materia prima con la que se entrenan los modelos.

Philomena viaja por el mundo recopilando información y datos sobre diferentes temas. De manera similar, el primer paso en el Machine Learning es la recolección de datos. Los datos son la base de cualquier modelo de ML y deben ser de alta calidad y relevantes para el problema que se quiere resolver.

Análisis y Reflexión (Preprocesamiento de Datos) Una vez que tienes los datos, debes limpiarlos y organizarlos. Es como ordenar una biblioteca caótica antes de empezar a leer.

Philomena analiza y reflexiona sobre la información que ha recopilado, a menudo con un toque humorístico. En el Machine Learning, el preprocesamiento de datos es crucial para limpiar y transformar los datos en un formato adecuado para el entrenamiento del modelo. Esto incluye la eliminación de valores nulos, la normalización y la codificación de variables categóricas.

Construcción de Teorías (Entrenamiento del Modelo) Aquí es donde la magia ocurre. El algoritmo aprende a encontrar patrones en los datos y a tomar decisiones basadas en ellos. Es como enseñar a un niño a reconocer las letras del alfabeto.

Philomena construye teorías basadas en sus observaciones, aunque a veces sean poco convencionales. En el Machine Learning, el entrenamiento del modelo implica utilizar algoritmos para aprender patrones a partir de los datos. AWS SageMaker facilita este proceso al proporcionar entornos gestionados para entrenar modelos de manera eficiente.

Validación de Teorías (Evaluación del Modelo) Una vez que el modelo está entrenado, debes evaluarlo para ver qué tan bien funciona. Es como hacer un examen para ver si has aprendido la lección.

Philomena valida sus teorías a través de experimentos y observaciones adicionales. De manera similar, la evaluación del modelo es un paso crítico en el Machine Learning. Se utilizan métricas de rendimiento para evaluar la precisión y efectividad del modelo, y se realizan ajustes según sea necesario.

Presentación de Resultados (Despliegue del Modelo) Si el modelo funciona bien, puedes implementarlo en una aplicación o servicio. Es como usar tus nuevos conocimientos para escribir una carta.

Finalmente, Philomena presenta sus hallazgos al público. En el Machine Learning, el despliegue del modelo implica poner el modelo en producción para que pueda ser utilizado por aplicaciones en tiempo real. AWS SageMaker facilita el despliegue de modelos mediante endpoints gestionados que permiten la inferencia en tiempo real.

Ejemplo A continuación, te muestro un ejemplo de cómo entrenar y desplegar un modelo de ML en AWS SageMaker utilizando Python:

import sagemaker
from sagemaker import get_execution_role
from sagemaker.estimator import Estimator

# Obtener el rol de ejecución
role = get_execution_role()

# Definir el contenedor de entrenamiento
container = sagemaker.image_uris.retrieve('linear-learner', boto3.Session().region_name)

# Crear el estimador
linear = Estimator(container,
                   role,
                   instance_count=1,
                   instance_type='ml.m4.xlarge',
                   output_path='s3://{}/output'.format(bucket),
                   sagemaker_session=sagemaker.Session())

# Definir los hiperparámetros
linear.set_hyperparameters(feature_dim=10,
                           predictor_type='binary_classifier',
                           mini_batch_size=100)

# Entrenar el modelo
linear.fit({'train': 's3://{}/train'.format(bucket)})

# Desplegar el modelo
predictor = linear.deploy(initial_instance_count=1,
                          instance_type='ml.m4.xlarge')

# Realizar predicciones
result = predictor.predict(data)
print(result)

En este ejemplo, hemos creado un estimador utilizando el algoritmo Linear Learner de AWS SageMaker, entrenado el modelo con datos almacenados en S3 y desplegado el modelo para realizar predicciones en tiempo real.

Ventajas de Machine Learning en AWS

Escalabilidad: AWS te permite entrenar modelos en grandes cantidades de datos, incluso si no tienes un superordenador en tu casa. Además, permite escalar los recursos de manera flexible según las necesidades del proyecto.
Facilidad de uso: AWS ofrece una variedad de herramientas y servicios que simplifican el proceso de desarrollo de modelos de Machine Learning.
Costo-Eficiencia: Solo se paga por los recursos utilizados, lo que puede resultar en ahorros significativos.
Integración: AWS ofrece una integración perfecta con otros servicios en la nube, facilitando el flujo de trabajo.
Seguridad: AWS proporciona medidas de seguridad avanzadas para proteger los datos y modelos.

Aplicaciones del Machine Learning en AWS

Reconocimiento de imágenes: Identificar objetos en fotos o videos.
Procesamiento de lenguaje natural: Entender el lenguaje humano y responder a preguntas.
Recomendaciones: Sugerir productos o servicios basados en tus preferencias.
Detección de fraudes: Identificar transacciones sospechosas.

Conclusión El Machine Learning es una herramienta poderosa que está transformando el mundo que nos rodea. Y gracias a AWS, es más fácil que nunca empezar a construir tus propios modelos. ¡Así que deja de lado tus prejuicios históricos y sumérgete en el fascinante mundo del Machine Learning! Al igual que Philomena Cunk explora el mundo con curiosidad y humor, los científicos de datos pueden explorar el mundo del Machine Learning en AWS para resolver problemas complejos y obtener insights valiosos. ¡Gracias por leer! 👇🏻 🚀 ¿Te ha gustado? Comparte tu opinión. Artículo completo, visita: https://community.aws/@orlidun https://lnkd.in/ewtCN2Mn https://lnkd.in/eAjM_Smy 👩💻 https://lnkd.in/eKvu-BHe https://dev.to/orlidev https://lnkd.in/ecHHabTD https://pin.it/2BuZ9N4n8 https://linktr.ee/orlidevs ¡No te lo pierdas!

Referencias: Imágenes creadas con: Copilot ( microsoft.com )

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