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Transformando la propiedad de vivienda con Amazon Transcribe Call Analytics, Amazon Comprehend y Amazon Bedrock: El viaje de Rocket Mortgage con AWS

Elena Digital López
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Transformando la propiedad de vivienda con Amazon Transcribe Call Analytics, Amazon Comprehend y Amazon Bedrock: El viaje de Rocket Mortgage con AWS

Rocket Mortgage, destacada como la mayor entidad prestamista de hipotecas al por menor en Estados Unidos, ha revolucionado la experiencia de propiedad de viviendas mediante Rocket Logic – Synopsis, una herramienta de inteligencia artificial desarrollada en colaboración con Amazon Web Services (AWS). Esta innovación ha transformado las interacciones con los clientes y ha mejorado la eficiencia operativa, utilizando Amazon Transcribe Call Analytics, Amazon Comprehend y Amazon Bedrock. Gracias a Rocket Logic – Synopsis, se prevé un ahorro anual de 40,000 horas de trabajo del equipo, además de un incremento del 10% en la resolución de problemas en la primera llamada, sumando así un ahorro adicional de 20,000 horas anuales. Un impresionante 70% de los clientes prefieren ahora el autoservicio a través de medios impulsados por inteligencia artificial generativa como el IVR.

Este desarrollo ofrece una valiosa perspectiva para empresas que buscan usar la inteligencia artificial y tecnologías en la nube para mejorar el servicio al cliente y optimizar sus operaciones. Rocket Mortgage ha establecido un nuevo estándar en la industria, demostrando cómo estas herramientas pueden transformar las interacciones y procesos con los clientes, proporcionando velocidad y escalabilidad.

Rocket Mortgage atiende a más de 2.6 millones de clientes, gestionando 65 millones de interacciones de voz y generando más de 10 petabytes de datos. La empresa se ha centrado en tres personas clave: los clientes, los defensores de clientes y los líderes empresariales, con el objetivo de mejorar las experiencias en todos los frentes. Han entendido que los clientes valoran su tiempo y prefieren el soporte personalizado. Al implementar herramientas avanzadas de autoservicio, Rocket ofrece tiempos de resolución más rápidos y una mayor autonomía para los clientes, mejorando significativamente la experiencia.

Los defensores de clientes, que representan la cara de la empresa, se benefician notablemente de esta transformación. Actualmente, dedican cerca del 30% de su tiempo a tareas administrativas. Al automatizar estos procesos, pueden concentrarse en proporcionar un servicio excepcional y fortalecer las relaciones con los clientes. Esta mejora en su rol promete un trabajo más enriquecedor, mayor satisfacción laboral y oportunidades de desarrollo profesional.

Para los líderes empresariales, la gran cantidad de datos generados brinda oportunidades significativas. Ahora pueden mejorar la satisfacción del cliente, optimizar las operaciones y aumentar el rendimiento empresarial a través de estrategias basadas en datos.

Para hacer frente a estos desafíos, Rocket se asoció con AWS para implementar AWS Contact Center Intelligence (CCI) solution Post-Call Analytics, conocido internamente como Rocket Logic – Synopsis. Esta solución se integra a las operaciones existentes de Rocket, utilizando tecnologías de IA para transcribir y analizar llamadas de clientes, extrayendo información valiosa como el sentimiento y las preferencias de los clientes.

La filosofía de Rocket, «lanzar y aprender», les permitió alcanzar un tiempo de comercialización notable de solo 10 días, adoptando un enfoque ágil que facilitó la innovación. Utilizaron instancias como hackatones para acelerar el desarrollo, reestructurar procesos y aprovechar las soluciones existentes.

Durante este proceso, enfrentaron desafíos como la gestión de volúmenes y la escalabilidad utilizando tecnologías sin servidor a través de AWS. También ajustaron modelos de lenguaje grande (LLM) en Amazon Bedrock para la clasificación de llamadas y la extracción de datos.

Los resultados son impresionantes: la automatización de la transcripción de llamadas y el análisis de sentimientos ahorra al equipo de atención al cliente casi 40,000 horas anuales. Un 70% de los clientes se autosirven completamente, y la resolución en la primera llamada ha aumentado en un 10%, ahorrando 20,000 horas adicionales. Además, la herramienta ahora anticipa las necesidades de los clientes, abordándolas proactivamente.

De cara al futuro, Rocket planea mejorar aún más Rocket Logic – Synopsis mediante el uso de los vastos datos recogidos de las transcripciones de llamadas. Las futuras mejoras incluirán análisis predictivos avanzados, integración omnicanal y seguimiento de preferencias de clientes para ofrecer interacciones más personalizadas y eficientes.
vía: AWS machine learning blog

El Joyero De Tiger Que Lo Tiene Todo: Elegancia, Funcionalidad Y Precio Asequible

Juan Hernández
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El Joyero De Tiger Que Lo Tiene Todo: Elegancia, Funcionalidad Y Precio Asequible

En el competitivo mundo de los accesorios personales y la organización, ha surgido un nuevo protagonista que ha conquistado el corazón de los clientes: el joyero de Tiger. Este artículo no solo brilla por su estética, sino también por su funcionalidad y precio accesible.

Cada vez que Tiger repone este joyero en sus estantes, la respuesta del público es inmediata y contundente. En pocas horas, el producto se convierte en uno de los más vendidos, una tendencia que se repite con cada reabastecimiento. La clave de su éxito radica en una combinación equilibrada de diseño y practicidad.

El joyero se distingue por su diseño minimalista y elegante. Fabricado con materiales de alta calidad, exhibe un acabado impecable que hace que cualquier tocador o mesita de noche luzca más sofisticada. Sus líneas limpias y suaves curvas ofrecen un toque de modernidad, haciéndolo adaptable a diversas estilos decorativos.

Sin embargo, lo que realmente hace destacar a este joyero es su funcionalidad. Distribuido en varias secciones y compartimentos, permite organizar joyas de diferentes tamaños y tipos de manera ordenada y accesible. Perfecta para collares, anillos, pendientes y pulseras, esta pieza asegura que cada accesorio tenga su lugar y esté siempre al alcance de la mano.

El atractivo precio del joyero de Tiger es otro de los factores que contribuyen a su éxito rotundo. En un mercado donde los productos similares pueden alcanzar precios bastante elevados, esta opción económica no compromete la calidad ni el diseño. Es una alternativa accesible para aquellos que buscan combinar funcionalidad y estética sin gastar una fortuna.

Los testimonios de los clientes reflejan su satisfacción con el producto. Muchos destacan la sorpresa positiva al encontrar un joyero que cumple con todas sus expectativas sin vaciar sus bolsillos. En las redes sociales y sitios de reseñas, abundan los comentarios favorables y las altas calificaciones.

El éxito de este joyero también ha impulsado a Tiger a explorar nuevas opciones y variaciones del mismo. Está claro que han encontrado una fórmula ganadora: combinar buen gusto, practicidad y un precio justo.

Así, el joyero de Tiger se mantiene en la cúspide de las preferencias de los consumidores, ganando cada vez más adeptos. Y no es para menos: en un mundo donde la organización y la estética van de la mano, este producto ha demostrado ser una opción imbatible.

Gobernanza de la IA Generativa en la Empresa con Amazon SageMaker Canvas

Elena Digital López
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Gobernanza de la IA Generativa en la Empresa con Amazon SageMaker Canvas

Desde la introducción de los modelos fundacionales (FMs) alimentados por servicios como Amazon Bedrock y Amazon SageMaker JumpStart, las empresas han buscado ejercer un control más detallado sobre qué usuarios y grupos pueden acceder y utilizar estos modelos. Esto es esencial para cumplir con las normativas, la seguridad y la gobernanza.

Lanzado en 2021, Amazon SageMaker Canvas es un servicio visual de apuntar y hacer clic que permite a los analistas de negocios y científicos de datos ciudadanos usar modelos de aprendizaje automático (ML) listos para usar y construir modelos personalizados sin escribir código. SageMaker Canvas ofrece una interfaz sin código que permite consumir una amplia gama de FMs de ambos servicios de manera estándar, así como personalizar las respuestas del modelo utilizando un flujo de trabajo de Recuperación Aumentada Generativa (RAG) utilizando Amazon Kendra como base de conocimiento o afinando con un conjunto de datos etiquetado. Esto simplifica el acceso a capacidades de inteligencia artificial generativa a analistas de negocio y científicos de datos sin necesidad de conocimientos técnicos, acelerando así la productividad.

En este artículo, analizamos estrategias para gobernar el acceso a modelos de Amazon Bedrock y SageMaker JumpStart desde SageMaker Canvas utilizando políticas de AWS Identity and Access Management (IAM). Aquí aprenderás cómo crear permisos detallados para controlar la invocación de modelos de Amazon Bedrock listos para usar y prevenir la provisión de puntos finales de SageMaker con modelos específicos de SageMaker JumpStart. Proporcionamos ejemplos de código adaptados a escenarios comunes de gobernanza empresarial. Al final, comprenderás cómo asegurar el acceso a capacidades de IA generativa basándote en los requisitos organizacionales, manteniendo un uso seguro y conforme a normativa de las avanzadas tecnologías de IA dentro del entorno sin código de SageMaker Canvas.

Este artículo aborda un tema de creciente importancia a medida que los modelos de IA más poderosos se vuelven disponibles, convirtiéndolo en un recurso valioso para operadores de ML, equipos de seguridad y cualquier persona que gobierne la IA en la empresa.

La arquitectura de SageMaker Canvas permite a analistas de negocios y científicos de datos interactuar con modelos de ML sin escribir código. Sin embargo, gestionar el acceso a estos modelos es crucial para mantener la seguridad y el cumplimiento. Cuando un usuario interactúa con SageMaker Canvas, las operaciones que realiza, como invocar un modelo o crear un punto final, son ejecutadas por el rol de servicio de SageMaker. Los perfiles de usuario de SageMaker pueden heredar el rol predeterminado del dominio de SageMaker o tener un rol específico de usuario.

Al personalizar las políticas adjuntas a este rol, puedes controlar qué acciones están permitidas o denegadas, gobernando así el acceso a las capacidades de IA generativa. En este artículo, discutimos qué políticas de IAM usar para este rol para controlar operaciones dentro de SageMaker Canvas, como invocar modelos o crear puntos finales, basándonos en los requisitos organizacionales empresariales. Analizamos dos patrones para ambos tipos de modelos, Amazon Bedrock y SageMaker JumpStart: limitar el acceso a todos los modelos de un servicio o limitar el acceso a modelos específicos.

Para usar modelos de Amazon Bedrock, SageMaker Canvas llama a las siguientes APIs de Amazon Bedrock: bedrock:InvokeModel para invocar el modelo de manera síncrona y bedrock:InvokeModelWithResponseStream para invocar el modelo de manera síncrona, con la respuesta siendo transmitida a través de un socket. SageMaker Canvas también permite afinar grandes modelos de lenguaje (LLM) con Amazon Bedrock. Al momento de escribir, SageMaker Canvas solo permite la afinación de modelos Titan de Amazon.

Para limitar el acceso a todos los modelos de Amazon Bedrock, puedes modificar el rol de SageMaker para denegar explícitamente estas APIs, asegurando que ningún usuario pueda invocar cualquier modelo de Amazon Bedrock a través de SageMaker Canvas.

De manera similar, puedes limitar el acceso a modelos específicos de SageMaker JumpStart especificando sus IDs de modelo en la política IAM. Por ejemplo, para denegar el acceso a los modelos Hugging Face FLAN T5 y MPT, puedes utilizar una política IAM diseñada para ello.

Para evitar cargos futuros de instancias de espacio de trabajo, cierra sesión en SageMaker Canvas cuando termines de usar la aplicación. Opcionalmente, puedes configurar SageMaker Canvas para que se apague automáticamente cuando esté inactivo.

En conclusión, demostramos cómo SageMaker Canvas invoca LLMs impulsados por Amazon Bedrock y SageMaker JumpStart, y cómo las empresas pueden gobernar el acceso a estos modelos, ya sea que deseen limitar el acceso a modelos específicos o a cualquier modelo de cualquiera de los servicios. Siguiendo estas directrices, las empresas pueden asegurar que su uso de modelos de IA generativa sea seguro y cumpla con las políticas organizacionales, protegiendo datos sensibles y empoderando a los analistas de negocio y científicos de datos para aprovechar al máximo la IA en un entorno controlado.
vía: AWS machine learning blog

Trucos infalibles para que tus cactus y suculentas enfrenten el otoño con fuerza

Juan Hernández
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Trucos infalibles para que tus cactus y suculentas enfrenten el otoño con fuerza

El otoño está a la vuelta de la esquina, y con él llegan cambios en el clima que pueden afectar a tus cactus y suculentas. Estas plantas, conocidas por su resistencia y bajo mantenimiento, también requieren cuidados específicos para prosperar durante los meses más frescos. Aquí te presentamos los mejores trucos para que tus cactus y suculentas afronten el otoño con fuerza.

Para empezar, es crucial entender que la cantidad de luz solar disminuye significativamente en otoño. La menor exposición al sol puede hacer que tus plantas no reciban la luz que necesitan. Colócalas en un lugar donde puedan obtener luz solar directa, al menos seis horas al día. Si esto no es posible, considera el uso de luces de cultivo LED para compensar la falta de luz natural.

El riego es otro factor clave para mantener a tus cactus y suculentas en óptimas condiciones durante el otoño. A medida que baja la temperatura, estas plantas requieren menos agua. Se recomienda reducir la frecuencia de riego y asegurarse de que el suelo esté completamente seco antes de volver a regar. Un exceso de agua puede llevar a la pudrición de las raíces, un problema grave para estas especies.

El tipo de sustrato es también un aspecto a tener en cuenta. Un buen drenaje es esencial para evitar encharcamientos. Si el sustrato actual no drena bien, considera cambiarlo por uno que contenga arena gruesa y pequeñas piedras. Estas modificaciones ayudarán a mantener las raíces sanas.

Finalmente, no subestimes la importancia de la temperatura y la ventilación. Aunque los cactus y suculentas son resistentes al frío, es conveniente mantenerlas en interiores si las temperaturas descienden por debajo de los 10 grados Celsius. Además, asegúrate de que estén en un lugar bien ventilado para evitar problemas como el moho o insectos no deseados.

Con estos consejos, tus cactus y suculentas estarán mejor preparados para afrontar el otoño. Implementar estos cuidados específicos te permitirá disfrutar de plantas saludables y vibrantes durante todo el año.

Una cocina que inspira: El encanto híbrido del estilo nórdico y mid-century modern

Silvia Pastor
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Una cocina que inspira: El encanto híbrido del estilo nórdico y mid-century modern

El diseño de interiores ha evolucionado significativamente en los últimos años, y una de las tendencias que está ganando fuerza es la combinación de estilos nórdico y moderno de mitad de siglo. Esta mezcla de estilos, que a primera vista puede parecer inusual, está demostrando ser una fuente abundante de inspiración para quienes buscan una cocina que sea tanto funcional como estéticamente atractiva.

Las características del estilo nórdico son bien conocidas: líneas limpias, uso predominante de colores claros y materiales naturales como la madera. Este estilo promueve una sensación de calma y simplicidad, ideal para espacios donde la luz natural puede entrar libremente y agrandar visualmente el ambiente. Por otro lado, el estilo moderno de mitad de siglo, o «mid-century modern,» se destaca por sus formas geométricas, colores vivos y apuesta por la funcionalidad sin sacrificar el diseño.

Al fusionar ambos estilos, los diseñadores están creando cocinas que ofrecen lo mejor de ambos mundos. La calidez y la simplicidad del diseño nórdico se combinan con la elegancia y la audacia del estilo de mitad de siglo. Esta integración se manifiesta en detalles como muebles de madera con acabado en tonos claros que se complementan con sillas y lámparas de diseño icónico de los años 50 y 60. Las encimeras de mármol o cuarzo se ven enriquecidas con electrodomésticos de líneas rectas y colores inusuales, como el mostaza o el verde oliva.

Elementos decorativos también juegan un papel crucial en esta combinación. Los textiles, como alfombras y cojines con patrones geométricos, aportan el toque de modernidad necesario sin alejarse de la sobriedad nórdica. Las plantas y accesorios de cerámica en tonos neutros ayudan a completar un espacio donde cada pieza ha sido elegida meticulosamente para mantener el equilibrio entre ambos estilos.

Un factor importante en esta tendencia es la sostenibilidad. Tanto el estilo nórdico como el moderno de mitad de siglo promueven el uso de materiales duraderos y de origen responsable. Esto no solo resulta en una cocina hermosa y funcional, sino también en un espacio que respeta el medio ambiente. El reciclaje de muebles antiguos y la utilización de técnicas artesanales para la fabricación de nuevos elementos son prácticas comunes que encajan perfectamente en esta filosofía.

Los propietarios de viviendas que adoptan este enfoque híbrido encuentran que sus cocinas se convierten en el corazón del hogar, un lugar donde la estética y la funcionalidad van de la mano. La versatilidad de esta combinación permite que el espacio se adapte fácilmente a cambios futuros, ya sea en términos de decoración o de necesidades prácticas.

En resumen, la fusión de los estilos nórdico y moderno de mitad de siglo está revolucionando el diseño de cocinas. Este enfoque no solo aporta una estética fresca y armoniosa, sino que también cumple con los requisitos de funcionalidad y sostenibilidad que son esenciales en la vida moderna. La cocina, más que nunca, se convierte en un lugar que inspira y refleja el buen gusto de sus habitantes.

Samsung Encabeza el Primer Lugar en Excelencia de Servicio en Televisores y Electrodomésticos Según ACSI®

Silvia Pastor
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Samsung Encabeza el Primer Lugar en Excelencia de Servicio en Televisores y Electrodomésticos Según ACSI®

Samsung Electronics America ha logrado las primeras posiciones en satisfacción general del cliente en televisores y en la experiencia de servicio de electrodomésticos por segundo año consecutivo según la encuesta del American Customer Satisfaction Index (ACSI®) 2024. Los televisores de Samsung también alcanzaron el primer lugar en calidad del producto, calidad del servicio y experiencia del servicio.

Las investigaciones de Samsung destacan que el 90% de los compradores de televisores y el 94% de los compradores de electrodomésticos prefieren marcas conocidas por su buen servicio al cliente, una confianza que Samsung ha desarrollado a través de un compromiso constante con el cuidado del cliente. Apoyándose en esta confianza, Samsung lidera el diseño de productos habilitados con inteligencia artificial que mejoran las vidas de los consumidores, con el equipo de Samsung Care siempre listo para asistir en caso de cualquier imprevisto.

“Nos enorgullece ser consistentemente reconocidos por nuestros clientes en la encuesta ACSI, un testimonio de las mejoras que hemos hecho en la experiencia del cliente de principio a fin”, declaró Mark Williams, Vicepresidente de Atención al Cliente de Samsung Electronics America. “Sabemos que cuando tu televisor o electrodoméstico no funciona, quieres que se repare rápidamente y bien. Por eso hemos invertido en innovaciones de IA y atención digital, formación de clase mundial, distribución eficiente de piezas y expansión de nuestro programa Samsung Beyond Boundaries para brindar atención de calidad a más clientes en Estados Unidos”.

Samsung ha sido reconocida por sus televisores de vanguardia en varias categorías, incluyendo el primer lugar en calidad general, calidad de imagen y calidad de sonido, evidenciando su liderazgo e innovación continua. La línea 2024, impulsada por la inteligencia artificial, ofrece características de valor añadido que solo Samsung puede proporcionar, como AI Upscaling para transformar contenido de menor resolución en impresionante 4K y 8K, y Samsung Gaming Hub, que permite disfrutar de lo mejor de los videojuegos en un solo lugar, sin necesidad de consola.

Los televisores Samsung también ocuparon el primer lugar en conectividad, facilidad de uso, diseño exterior y durabilidad. Incorporando características desde embalajes con enfoque sostenible y mejor eficiencia energética hasta funciones de accesibilidad, la línea de televisores está diseñada para elevar la experiencia de entretenimiento en el hogar.

En el ámbito de los electrodomésticos, Samsung obtuvo los máximos puntajes en refrigeradores y lavadoras, liderando en experiencia de servicio, facilidad para organizar el servicio, cortesía de los técnicos, amabilidad y reparaciones a tiempo. Estos primeros lugares reflejan la confianza que los consumidores depositan en los productos habilitados con IA de Samsung para mejorar y simplificar sus vidas.

Los últimos electrodomésticos personalizados con IA ofrecen un rendimiento mejorado, ayudándote a hacer más con menos esfuerzo. El refrigerador Bespoke con AI Family Hub™ y Vision AI reconoce 33 tipos diferentes de alimentos al agregarlos o retirarlos del refrigerador, utilizando una cámara interna y tecnología de inteligencia artificial. La lavadora Bespoke AI Laundry Combo™ All-in-One ajusta inteligentemente el tiempo y la energía de lavado y secado, simplificando la selección de ciclos.

Samsung Care sigue invirtiendo en maneras de proporcionar a los clientes opciones y atención conveniente de alta calidad. La respuesta de voz interactiva (IVR) utiliza IA para identificar la intención del cliente, el producto y el problema, asegurando que sean dirigidos al agente adecuado con información útil antes de que comience la llamada. IVR también puede enviar mensajes de texto con los dos centros de reparación más cercanos, facilitando así el proceso.

Samsung ofrece una cobertura de atención conveniente para el 99.9% de los EE.UU., incluso en áreas rurales, a través del programa Samsung Beyond Boundaries, que permite recibir reparaciones a domicilio dentro de un radio de 4 horas de un Centro de Atención Samsung.

Para más noticias o soporte adicional del equipo Samsung Care, se puede visitar el canal de YouTube de Samsung Care, la aplicación Samsung Members o las comunidades de Samsung. También se puede enviar un mensaje de texto al 1-800-SAMSUNG para iniciar una conversación con un profesional de Samsung Care.
vía: Sala de Prensa de Samsung.

Acelera el desarrollo de flujos de trabajo de ML con Amazon Q Developer en Amazon SageMaker Studio

Elena Digital López
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Acelera el desarrollo de flujos de trabajo de ML con Amazon Q Developer en Amazon SageMaker Studio

Los proyectos de machine learning (ML) son inherentemente complejos, involucrando múltiples pasos intrincados desde la recolección y preprocesamiento de datos hasta la construcción, despliegue y mantenimiento de modelos. Los científicos de datos enfrentan numerosos desafíos a lo largo de este proceso, como la selección de herramientas adecuadas, la necesidad de instrucciones paso a paso con ejemplos de código y la solución de errores y problemas. Estos desafíos iterativos pueden obstaculizar el progreso y ralentizar los proyectos. Afortunadamente, asistentes de desarrolladores impulsados por IA generativa como Amazon Q Developer han surgido para ayudar a los científicos de datos a simplificar sus flujos de trabajo y acelerar los proyectos de ML, permitiéndoles ahorrar tiempo y enfocarse en iniciativas estratégicas e innovación.

Amazon Q Developer está totalmente integrado con Amazon SageMaker Studio, un entorno de desarrollo integrado (IDE) que proporciona una única interfaz web para gestionar todas las etapas del desarrollo de ML. Puedes usar este asistente de lenguaje natural desde tu cuaderno de SageMaker Studio para obtener asistencia personalizada en lenguaje natural. Ofrece recomendaciones de herramientas, orientación paso a paso, generación de código y soporte para solucionar problemas. Esta integración simplifica tu flujo de trabajo de ML y te ayuda a construir, entrenar y desplegar modelos de ML de manera eficiente sin necesidad de salir de SageMaker Studio para buscar recursos adicionales o documentación.

Amazon Q Developer se presenta como una herramienta para analizar el conjunto de datos de Diabetes 130-US hospitales y desarrollar un modelo de ML que prediga la probabilidad de readmisión después del alta. A lo largo de este ejercicio, se utiliza Amazon Q Developer en SageMaker Studio para diversas etapas del ciclo de desarrollo, experimentando de primera mano cómo este asistente de lenguaje natural puede ayudar incluso a los científicos de datos o ingenieros de ML más experimentados a simplificar el proceso de desarrollo y acelerar el tiempo hasta obtener valor.

Para los usuarios de AWS Identity and Access Management (IAM) y AWS IAM Identity Center, es posible usar la suscripción Amazon Q Developer Pro tier dentro de Amazon SageMaker. Los administradores pueden suscribir a los usuarios al nivel Pro desde la consola de Amazon Q Developer, habilitar el nivel Pro en la configuración del dominio de SageMaker y proporcionar el Amazon Resource Name (ARN) del perfil de Amazon Q Developer. El nivel Pro ofrece chat ilimitado y sugerencias de código en línea.

Para iniciar el proyecto de ML para predecir la probabilidad de readmisión en pacientes con diabetes, es necesario descargar el conjunto de datos Diabetes 130-US hospitales. Este conjunto contiene datos de atención clínica de 10 años (1999-2008) en 130 hospitales de EE. UU. y redes de entrega integradas. Cada fila representa los registros hospitalarios de pacientes diagnosticados con diabetes, quienes se sometieron a pruebas de laboratorio, entre otras.

En SageMaker Studio, se puede empezar a trabajar en el problema de ML de reducir las tasas de readmisión para pacientes con diabetes usando la capacidad de chat junto al cuaderno de JupyterLab. Se pueden hacer preguntas sobre cómo generar código para analizar los datos de hospitales de EE. UU., cómo formular el problema de ML y desarrollar un plan para construir un modelo de ML que prediga la probabilidad de readmisión después del alta.

Es posible preguntar a Amazon Q Developer que ayude a planificar el proyecto de ML. En este caso, se pide al asistente que muestre cómo entrenar un clasificador de bosque aleatorio usando el conjunto de datos de Diabetes 130-US. Si se genera código, se puede usar la interfaz de usuario para insertar directamente el código en el cuaderno.

Amazon Q Developer también ofrece explicaciones de código existente y soluciones para errores comunes. Simplemente hay que seleccionar la celda con el error e ingresar /fix en el chat.

Para obtener el máximo provecho del chat de Amazon Q Developer, se recomienda seguir las mejores prácticas al redactar tus consultas, siendo directo y específico, proporcionando información contextual y evitando temas sensibles.

Además, se pueden recibir sugerencias de código en tiempo real mientras se escribe en el cuaderno de JupyterLab. En un ejemplo, se demuestra cómo utilizar esta función para generar bloques de código para varias tareas de ciencia de datos: desde la exploración de datos hasta la ingeniería de características, el entrenamiento de un modelo de bosque aleatorio, la evaluación del modelo y finalmente el despliegue del modelo para predecir la probabilidad de readmisión de pacientes con diabetes.

Al usar Amazon Q Developer en SageMaker Studio, no se utiliza contenido del cliente para mejorar el servicio, independientemente de si se utiliza el nivel gratuito o pro. Es posible optar por no compartir el uso de datos del IDE completando ciertos pasos en la configuración.

Para evitar incurrir en cargos de AWS después de probar esta solución, se debe eliminar el dominio de SageMaker Studio.

En conclusión, utilizando un caso de uso real, se desarrolló un modelo de ML que predice la probabilidad de readmisión después del alta para pacientes en el conjunto de datos de Diabetes 130-US hospitales. A lo largo del ejercicio, se utilizó Amazon Q Developer en SageMaker Studio para diversas etapas del ciclo de desarrollo, demostrando cómo este asistente puede ayudar a simplificar el proceso de desarrollo y acelerar el tiempo hasta obtener valor, incluso para practicantes de ML experimentados.
vía: AWS machine learning blog

Nuevos Cojines Elegantes: A Simple Vista Parecen De Zara Home

Juan Hernández
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Nuevos Cojines Elegantes: A Simple Vista Parecen De Zara Home

En un pequeño apartamento de la ciudad, la vida de una joven ha dado un giro sorprendente gracias a un inesperado toque de estilo en su hogar. Hace apenas unas semanas, decidió renovar la decoración de su sala de estar, pero no contaba con un presupuesto elevado para hacerlo. Con un enfático deseo de dar un aire fresco y sofisticado a su espacio, comenzó una búsqueda exhaustiva en tiendas económicas y en línea.

El punto culminante de su transformación llegó cuando descubrió unos cojines a primera vista sencillos, pero extraordinariamente elegantes, que lograban emular la sofisticación propia de la conocida marca Zara Home. «No podía creerlo cuando los vi. Pensé que eran justo lo que necesitaba para darle ese toque chic a mi sala de estar», comenta la joven. Estos cojines, con acabados impecables y diseños modernos, presentaban texturas suaves y colores neutros, que encajan a la perfección con el resto de su mobiliario.

Lo que más le sorprendió fue el precio. «Cada cojín me costó menos de lo que suelo gastar en una taza de café», menciona con una risa. A pesar de su económico costo, no tuvieron nada que envidiar a otros artículos de decoración de conocidas marcas de lujo. Al colocarlos sobre su viejo sofá, la joven no pudo evitar sentirse como si hubiera traído un pedazo de un catálogo de diseño a su humilde hogar.

No pasó mucho tiempo antes de que las visitas comenzaran a notar la diferencia. «Todos mis amigos me preguntan por los cojines y se sorprenden cuando les digo que no son de Zara Home», cuenta. La positividad y el interés generado por estos nuevos complementos han sido una fuente constante de satisfacción para ella. «Nunca pensé que unos simples cojines pudieran hacerme sentir tan bien en mi propia casa», reflexiona con una sonrisa.

Este pequeño cambio demuestra que no siempre es necesario gastar una fortuna para conseguir un hogar estilizado y acogedor. A veces, todo lo que se necesita es un buen ojo para los detalles y un poco de perseverancia para encontrar esos tesoros escondidos que pueden transformar la cotidianeidad en algo extraordinario. Ahora, cada vez que se sienta en su sala de estar, rodeada de sus elegantes cojines, no puede evitar sentir una pequeña dosis de orgullo y alegría.

Con esta experiencia, la joven ha aprendido que la elegancia y el confort pueden encontrarse en los lugares más inesperados, y que cada pequeño cambio puede tener un gran impacto en la forma en que vivimos y percibimos nuestros espacios personales. Unos simples cojines lograron no solo renovar su sala de estar, sino también darle una nueva perspectiva sobre el valor de los detalles bien escogidos.

Samsung Electronics Desarrolla el Primer SSD Automotriz de la Industria Basado en V-NAND de 8ª Generación

Silvia Pastor
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Samsung Electronics Desarrolla el Primer SSD Automotriz de la Industria Basado en V-NAND de 8ª Generación

Samsung Electronics, líder mundial en tecnología de memoria avanzada, ha anunciado el desarrollo del primer SSD automotriz PCIe 4.0 basado en la tecnología de NAND vertical de octava generación (V-NAND). Este nuevo SSD para automóviles, conocido como AM9C1, promete velocidades líderes en la industria y mayor fiabilidad, siendo una solución óptima para capacidades de inteligencia artificial en vehículos de próxima generación.

El nuevo SSD automotriz de 256GB ofrece una eficiencia energética aproximadamente un 50% superior en comparación con su predecesor, el AM991. Las velocidades de lectura y escritura secuencial alcanzan hasta 4,400 megabytes por segundo (MB/s) y 400MB/s, respectivamente.

«Estamos colaborando con fabricantes globales de vehículos autónomos y proporcionando productos automotrices de alto rendimiento y gran capacidad», afirmó Hyunduk Cho, Vicepresidente y Director del Grupo Automotriz en Samsung Electronics. «Samsung seguirá liderando el mercado de memorias AI físicas, que abarca aplicaciones desde la conducción autónoma hasta las tecnologías robóticas».

Construido con un controlador de 5 nanómetros (nm) de Samsung y proporcionando una característica Namespace de celda de un solo nivel (SLC), el SSD automotriz AM9C1 demuestra un alto rendimiento para un acceso más fácil a archivos grandes. Al cambiar del estado original de celda de triple nivel (TLC) al modo SLC, los usuarios pueden disfrutar de velocidades de lectura y escritura de hasta 4,700MB/s y 1,400MB/s, respectivamente, beneficiándose también de la mayor fiabilidad de los SSD SLC.

El modelo de 256GB del AM9C1 está siendo probado por socios clave y se espera que entre en producción en masa a finales de este año. Samsung planea ofrecer múltiples capacidades de almacenamiento para el AM9C1, que van desde 128GB hasta 2 terabytes (TB), para satisfacer la creciente demanda de SSD automotrices de alta capacidad. El modelo de 2TB, que se espera tenga la mayor capacidad de la industria en esta categoría de productos, comenzará su producción en masa a principios del próximo año.

A través de pruebas intensificadas a nivel de placa, el nuevo SSD automotriz de Samsung cumple con el estándar de calidad de semiconductores para automóviles AEC-Q100 Grade 2, garantizando un rendimiento estable en un amplio rango de temperaturas de -40°C a 105°C.

Para cumplir con los altos estándares de la industria automotriz en términos de durabilidad y estabilidad, Samsung también realiza varios procesos de garantía de calidad. La compañía recibió la autenticación ASPICE CL3 para su producto UFS 3.1 en marzo de este año.

En un esfuerzo por obtener la certificación CSMS basada en ISO/SAE 21434, Samsung continuará mejorando activamente la fiabilidad y estabilidad tecnológica de sus soluciones automotrices.

«Las certificaciones ASPICE e ISO/SAE 21434 son hitos que afirman la fiabilidad y estabilidad de nuestra tecnología», afirmó Hwaseok Oh, Vicepresidente Ejecutivo de Samsung Electronics. «Más allá de estos logros, Samsung continuará elevando la estabilidad y calidad de sus productos al proporcionar consistentemente la mejor solución a sus socios clave».

Esta innovadora solución de Samsung destaca la avanzada tecnología y el compromiso de la empresa por impulsar la evolución de la industria automotriz, proporcionando el rendimiento y la confiabilidad necesarios para las aplicaciones de AI y la conducción autónoma.
vía: Sala de Prensa de Samsung.

Aumentando La Eficiencia De Semáforos Con Amazon Rekognition

Elena Digital López
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Aumentando La Eficiencia De Semáforos Con Amazon Rekognition

Las agencias estatales y locales gastan aproximadamente $1,23 mil millones anuales en operar y mantener intersecciones con semáforos. Por otro lado, la congestión de tráfico en estas intersecciones cuesta a los conductores alrededor de $22 mil millones al año. La implementación de una solución basada en detección por inteligencia artificial (IA) puede mitigar significativamente la congestión en las intersecciones y reducir los costos de operación y mantenimiento.

Las agencias estatales y locales dependen de los semáforos para facilitar el flujo seguro del tráfico que involucra automóviles, peatones y otros usuarios. Existen dos tipos principales de semáforos: fijos y dinámicos. Los semáforos fijos son controlados por señales electromecánicas que cambian y mantienen las luces según un período de tiempo establecido. Los semáforos dinámicos se ajustan según las condiciones del tráfico, utilizando detectores tanto debajo de la superficie de la carretera como por encima del semáforo. Sin embargo, a medida que la población sigue aumentando, hay más automóviles, bicicletas y peatones usando las calles. Este incremento de usuarios de la carretera puede afectar negativamente la eficiencia de cualquiera de los dos sistemas de semáforos.

Nuestra solución usa Amazon Rekognition para detectar automáticamente objetos (autos, bicicletas, etc.) y escenas en una intersección. Después de la detección, Amazon Rekognition crea cajas delimitadoras alrededor de cada objeto (como un vehículo) y calcula la distancia entre cada objeto. Los resultados de las distancias calculadas se usan programáticamente para detener o permitir el flujo del tráfico, reduciendo así la congestión. Todo esto sucede sin intervención humana.

La solución propuesta puede implementarse en un entorno de AWS personal utilizando el código proporcionado. Se requiere tener una cuenta de AWS, los permisos adecuados de AWS Identity and Access Management (IAM), y un SageMaker Studio Notebook.

La arquitectura de la solución incluye el uso de Amazon SageMaker para construir, entrenar y desplegar aplicaciones de aprendizaje automático, y Amazon Rekognition para agregar análisis de imágenes y videos a las aplicaciones.

El proceso implica cargar un video de intersección de tráfico en el entorno de SageMaker, dividir el video en fotogramas, llamar a Amazon Rekognition para analizar cada fotograma, crear cajas delimitadoras alrededor de cada vehículo detectado y cambiar las señales de tránsito basándose en la cantidad de autos detectados. Todo esto con una mínima intervención humana.

Se estima que la implementación de esta solución cuesta alrededor de $6,000 por intersección durante el primer año, con ciertos supuestos como el uso de cuatro cámaras y una sola notebook de SageMaker por intersección. Este costo es una fracción del gasto anual actual en semáforos y las pérdidas debidas a la congestión.

Es importante tener en cuenta que estos costos son estimaciones y pueden variar dependiendo de la personalización. Además, se recomienda limpiar todos los recursos de AWS creados para evitar cargos futuros.

Este método no solo tiene el potencial de mitigar costos y reducir la congestión, sino que también puede mejorar la seguridad vial y la eficiencia general del tráfico. Para más detalles sobre cómo Amazon Rekognition puede acelerar tareas de reconocimiento de imágenes y análisis de videos, se recomienda visitar la Guía del Desarrollador de Amazon Rekognition.

Con este desarrollo, se espera una mejora significativa en la gestión del tráfico, lo que conllevaría a un ahorro considerable en costos y una mejor experiencia para los usuarios de la carretera.
vía: AWS machine learning blog

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