Entender una conversaci\u00f3n natural y reconocer objetos\/escenas; sin requerir inversiones de infraestructura.<\/p>\n
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Seattle, EEUU. Amazon Web Services (AWS) anunci\u00f3 tres servicios de Inteligencia Artificial (AI) que facilitan la construcci\u00f3n de cualquier desarrollador. Aplicaciones que pueden entender el lenguaje natural, convertir el texto en un discurso realista, tener conversaciones usando voz o texto, analizar im\u00e1genes y reconocer rostros; objetos y escenas. Amazon Lex, Amazon Polly y Amazon Rekognition, se basan en la misma tecnolog\u00eda probada y altamente escalable de Amazon construida por miles de expertos en aprendizaje profundo y aprendizaje de m\u00e1quinas en toda la compa\u00f1\u00eda.<\/p>\n
Los servicios de IA de Amazon ofrecen funciones de AI de alta calidad, alta precisi\u00f3n escalables y rentables. Los servicios de AI de Amazon son servicios totalmente administrados, por lo que no hay algoritmos de aprendizaje profundo para construir, no se necesitan modelos de aprendizaje de m\u00e1quinas para entrenar y no se requieren compromisos iniciales ni inversiones de infraestructura. Esto libera a los desarrolladores de centrarse en la definici\u00f3n y construcci\u00f3n de una nueva generaci\u00f3n de aplicaciones que pueden ver, escuchar, hablar, entender e interactuar con el mundo que los rodea. Para obtener m\u00e1s informaci\u00f3n, puede visitar: https:\/\/aws.amazon.com\/amazon-ai<\/p>\n
Hasta ahora, muy pocos desarrolladores han sido capaces de construir, desplegar y ampliar suficientemente las aplicaciones con capacidades similares a las de AI, ya que hacerlo requiere acceso a grandes cantidades de datos y conocimientos especializados en aprendizaje de m\u00e1quinas y redes neuronales. La aplicaci\u00f3n eficaz de la IA implica un esfuerzo manual extensivo para desarrollar y afinar muchos tipos diferentes de aprendizaje autom\u00e1tico y algoritmos de aprendizaje profundo (por ejemplo, reconocimiento autom\u00e1tico de voz, comprensi\u00f3n del lenguaje natural, clasificaci\u00f3n de im\u00e1genes), recoger y limpiar los datos de entrenamiento y entrenar y ajustar los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p>\n
Este proceso debe repetirse para cada caracter\u00edstica de objeto, cara, voz y lenguaje en una aplicaci\u00f3n. Los servicios de IA de Amazon eliminan todo este trabajo pesado, haciendo que AI sea ampliamente accesible para todos los desarrolladores de aplicaciones ofreciendo los poderosos y probados algoritmos y tecnolog\u00edas de aprendizaje profundo de Amazon como servicios completamente administrados que cualquier desarrollador puede acceder a trav\u00e9s de una llamada API o unos pocos clics en AWS Management Consola. Los servicios de Amazon AI aprovechan toda la potencia de la comprensi\u00f3n del lenguaje natural de Amazon, el reconocimiento de voz, el texto a voz y las tecnolog\u00edas de an\u00e1lisis de im\u00e1genes a cualquier escala, para cualquier aplicaci\u00f3n, en cualquier dispositivo y en cualquier lugar.<\/p>\n
“La combinaci\u00f3n de mejores algoritmos y un amplio acceso a cantidades masivas de datos y una potencia de c\u00e1lculo rentable proporcionada por la nube, convierten a AI en una realidad para los desarrolladores de aplicaciones. AWS es el hogar de algunas de las aplicaciones de IA m\u00e1s innovadoras y creativas hoy en d\u00eda “, dijo Raju Gulabani, vicepresidente de bases de datos, an\u00e1lisis y AI, AWS. “Miles de expertos en aprendizaje autom\u00e1tico y en aprendizaje profundo de Amazon han estado desarrollando tecnolog\u00edas de IA durante a\u00f1os para predecir lo que los clientes podr\u00edan leer, impulsar eficiencias en nuestros centros de cumplimiento a trav\u00e9s de la rob\u00f3tica y las tecnolog\u00edas de visi\u00f3n por computadora”,<\/p>\n
La firma pone la tecnolog\u00eda subyacente a estas innovaciones a disposici\u00f3n de cualquier desarrollador en la forma de tres servicios administrados de Amazon AI que son f\u00e1ciles de usar, potentes y rentables con el fin de construir una nueva generaci\u00f3n de aplicaciones que tienen inteligencia humana y pueden ver, escuchar, hablar e interactuar con la gente y sus entornos.<\/p>\n
Conversaciones inteligentes con Amazon Lex<\/strong> Amazon Lex hace que sea f\u00e1cil traer sofisticadas capacidades de lenguaje natural a pr\u00e1cticamente cualquier aplicaci\u00f3n. Los desarrolladores pueden crear y robots de prueba (aplicaciones conversacionales que realizan tareas automatizadas como la comprobaci\u00f3n de la climatolog\u00eda o para reservar vuelos) directamente desde la consola de administraci\u00f3n de AWS escribiendo en unas pocas frases de muestra (por ejemplo, “encontrar un vuelo,” o “reservar un vuelo”) junto con instrucciones para obtener los par\u00e1metros necesarios para completar la tarea (por ejemplo, la fecha de viaje y destino) y las preguntas aclaratorias correspondientes para pedir al usuario (por ejemplo, “\u00bfCu\u00e1ndo quiere viajar?” y “\u00bfD\u00f3nde quieres ir?” ).<\/p>\n Amazon Lex se encarga del resto, construye el modelo de lenguaje y hace las preguntas de seguimiento necesarias para completar la tarea. Debido a que Amazon Lex est\u00e1 integrado con AWS Lambda, los desarrolladores pueden configurar Amazon Lex para invocar el servicio de back-end apropiado (por ejemplo, el servicio de reservas de vuelos) a trav\u00e9s de una funci\u00f3n de AWS Lambda. Los desarrolladores tambi\u00e9n pueden utilizar conectores empresariales pre-construidos que ejecutan funciones AWS Lambda para responder a preguntas como “\u00bfCu\u00e1les son mis 10 mejores cuentas de Salesforce.com?” por ir a buscar los datos de los sistemas empresariales como Salesforce, Microsoft Dynamics, Marketo, Zendesk, QuickBooks y HubSpot.<\/p>\n Los robots construidos con Amazon Lex pueden utilizarse en cualquier lugar: desde aplicaciones web, hasta aplicaciones de chat y mensajer\u00eda como Slack y Facebook Messenger, o mediante aplicaciones de voz en dispositivos m\u00f3viles o conectados. Amazon Lex maneja la autenticaci\u00f3n requerida por diferentes plataformas y simplifica el dise\u00f1o de la interfaz de usuario al no requerir que los desarrolladores escriban c\u00f3digo personalizado para cada plataforma. Por otra parte, los desarrolladores no tienen que preocuparse de escalar su infraestructura como Amazon Lex escalas autom\u00e1ticamente como el tr\u00e1fico a un bot aumenta, y los desarrolladores pagan s\u00f3lo por las llamadas realizadas a la Amazon Lex API.<\/p>\n Capital One ofrece un amplio espectro de productos y servicios financieros a consumidores, peque\u00f1as empresas y clientes comerciales a trav\u00e9s de una variedad de canales. “Como usuario fiel de AWS, la integraci\u00f3n perfecta de Amazon Lex con otros servicios de AWS como AWS Lambda y Amazon DynamoDB es realmente atractiva”, dijo Firoze Lafeer, director de tecnolog\u00eda de Capital One Labs, Capital One. “Una soluci\u00f3n altamente escalable. Amazon Lex tambi\u00e9n ofrece potencial para acelerar el tiempo de lanzamiento al mercado para una nueva generaci\u00f3n de interacciones de voz y texto, como nuestra reci\u00e9n lanzada habilidad de Capital One para Alexa”.<\/p>\n OhioHealth es una organizaci\u00f3n de salud nacionalmente reconocida con una red de m\u00e1s de 11 hospitales en 47 condados. “Estamos muy entusiasmados con la utilizaci\u00f3n de la evoluci\u00f3n del reconocimiento de voz y la tecnolog\u00eda de procesamiento de lenguaje natural para mejorar la vida de nuestros clientes. Amazon Lex representa una gran oportunidad para ofrecer una nueva experiencia a nuestros pacientes “, dijo Michael Krouse, Vicepresidente Senior de Soporte Operacional y Director de Informaci\u00f3n de OhioHealth. “Todo lo que hacemos en OhioHealth es, en \u00faltima instancia, proporcionar el cuidado adecuado a nuestros pacientes en el momento y en el lugar correcto. La tecnolog\u00eda de pr\u00f3xima generaci\u00f3n de Amazon Lex y las innovadoras aplicaciones que estamos desarrollando al usarla, ayudar\u00e1n a proporcionar una experiencia mejorada al cliente. S\u00f3lo estamos rascando la superficie de lo que es posible.”<\/p>\n HubSpot es un l\u00edder en marketing y ventas de software. “El GrowthBot de HubSpot es un chatbot todo en uno que ayuda a los vendedores a ser m\u00e1s productivos proporcionando acceso a datos y servicios relevantes usando una interfaz de conversaci\u00f3n. Con GrowthBot, los vendedores pueden obtener ayuda para crear contenido, investigar a los competidores y supervisar sus an\u00e1lisis. A trav\u00e9s de Amazon Lex, estamos agregando sofisticadas capacidades de procesamiento de lenguaje natural que ayudan a GrowthBot a proporcionar una interfaz de usuario m\u00e1s intuitiva para nuestros usuarios “, dijo Dharmesh Shah, director de tecnolog\u00eda y fundador de HubSpot. “Amazon Lex nos permite aprovechar la IA avanzada y el aprendizaje autom\u00e1tico sin tener que codificar los algoritmos nosotros mismos.”<\/p>\n Twilio ayuda a las empresas a hacer las comunicaciones relevantes y contextuales al permitir incorporar f\u00e1cilmente capacidades de comunicaci\u00f3n y autenticaci\u00f3n en tiempo real directamente en las aplicaciones de software. “Los desarrolladores y las empresas utilizan Twilio para crear aplicaciones que pueden comunicarse con los clientes en pr\u00e1cticamente todos los rincones del mundo”, dijo Benjamin Stein, Director de Messaging Products, Twilio. “Amazon Lex proporcionar\u00e1 a los desarrolladores una arquitectura modular f\u00e1cil de usar y API completas para permitir la construcci\u00f3n y despliegue de robots conversacionales en plataformas m\u00f3viles. Esperamos ver lo que nuestros clientes construyen utilizando Twilio y Amazon Lex.”<\/p>\n Amazon Polly<\/strong> El Washington Post es una empresa de medios y tecnolog\u00eda ganadora del Premio Pulitzer que publica m\u00e1s de 1200 historias al d\u00eda. “Hemos estado interesados en ofrecer versiones de audio de nuestras historias, pero hemos descubierto que las soluciones de texto a voz existentes no son rentables para la calidad del habla que ofrecen”, dijo Joseph Price, Gerente Senior de Producto de The Washington Post. “Con la llegada de Amazon Polly y sus voces de alta calidad, esperamos ofrecer a los lectores formas m\u00e1s ricas y vers\u00e1tiles de experimentar nuestro contenido”.<\/p>\n GoAnimate es una plataforma de creaci\u00f3n de video animada basada en la nube, dise\u00f1ada para permitir a los empresarios sin experiencia en animaci\u00f3n crear r\u00e1pida y f\u00e1cilmente v\u00eddeos animados. “Amazon Polly da a los usuarios de GoAnimate la capacidad de dar voz inmediatamente a los personajes que animan usando nuestra plataforma. Esto es especialmente \u00fatil en escenarios en los que la voz en directo es un recurso o un tiempo prohibitivo, como cuando se desarrolla un v\u00eddeo en muchos idiomas o dentro de la preproducci\u00f3n para acelerar el proceso de aprobaci\u00f3n “, dijo Alvin Hung, CEO y Fundador de GoAnimate. “El discurso de Amazon Polly se integra perfectamente con nuestro rico conjunto de activos preanimados, lo que refuerza la facilidad de uso de GoAnimate y ofrece a nuestros clientes eficiencia y rapidez en el mercado”.<\/p>\n An\u00e1lisis inteligente con Amazon Rekognition<\/strong> Amazon Rekognition puede localizar las caras dentro de las im\u00e1genes y detectar atributos, como si la cara est\u00e1 sonriendo o los ojos est\u00e1n abiertos. Amazon Rekognition tambi\u00e9n soporta avanzadas funcionalidades de an\u00e1lisis faciales, tales como; comparaci\u00f3n facial y b\u00fasqueda facial. Usando Rekognition, los desarrolladores pueden construir una aplicaci\u00f3n que mide la probabilidad de que las caras en dos im\u00e1genes sean de la misma persona, pudiendo as\u00ed verificar un usuario con una foto de referencia en tiempo casi real. Del mismo modo, los desarrolladores pueden crear colecciones de millones de caras (detectadas en im\u00e1genes) y pueden buscar una cara similar a su imagen dentro de la colecci\u00f3n. Amazon Rekognition elimina la complejidad y la sobrecarga requerida para desarrollar y administrar tuber\u00edas costosas de procesamiento de im\u00e1genes, haciendo que la capacidad de clasificaci\u00f3n, detecci\u00f3n y administraci\u00f3n de im\u00e1genes est\u00e9 disponible en un servicio AWS simple, rentable y confiable. No hay costos iniciales para Amazon Rekognition, los desarrolladores pagan s\u00f3lo por las im\u00e1genes que analizan y los vectores de caracter\u00edsticas faciales que almacenan.<\/p>\n Redfin es un corretaje de servicio completo que utiliza tecnolog\u00eda moderna para ayudar a la gente a comprar y vender casas. “A los usuarios de Redfin les encanta ver im\u00e1genes de propiedades en nuestro sitio y aplicaciones m\u00f3viles, y queremos que sea m\u00e1s f\u00e1cil para nuestros usuarios revisar cientos de millones de anuncios e im\u00e1genes”, dice Yong Huang, Director de Big Data & Analytics, Redfin.<\/p>\n “Amazon Rekognition genera un rico conjunto de etiquetas directamente desde im\u00e1genes de propiedades. Esto hace que sea relativamente sencillo construir una funci\u00f3n de b\u00fasqueda inteligente que ayuda a los clientes a descubrir casas en funci\u00f3n de sus necesidades espec\u00edficas, como una chimenea, patio o piscina. Y como Rekognition acepta las URL de Amazon S3, es un gran ahorro de tiempo para detectar objetos, escenas y caras sin tener que mover im\u00e1genes.<\/p>\n SmugMug es un hogar seguro y hermoso para las fotos que almacena millones de fotos para millones de clientes cada d\u00eda. “Los clientes de SmugMug quieren dedicar su tiempo a hacer m\u00e1s recuerdos, no a gestionar manualmente su colecci\u00f3n de fotos”, dijo Don MacAskill, Cofundador, Director Ejecutivo y Chief Geek de SmugMug. “Amazon Rekognition nos permitir\u00e1 identificar autom\u00e1ticamente el contenido en las fotos de los clientes, desbloqueando una serie de caracter\u00edsticas que les permitir\u00e1 a ellos ya sus visitantes tener m\u00e1s tiempo para concentrarse en disfrutar de la vida y celebrar sus fotos”.<\/p>\n Aprendizaje Profundo y AI en AWS<\/strong> Adem\u00e1s de estos servicios, AWS anunci\u00f3 recientemente que est\u00e1 invirtiendo significativamente en MXNet, un framework de aprendizaje profundo distribuido de c\u00f3digo abierto, inicialmente desarrollado por la Universidad Carnegie Mellon y otras universidades de primer nivel, aportando c\u00f3digo y mejorando la experiencia del desarrollador. MXNet permitir\u00e1 a los cient\u00edficos de aprendizaje a construir modelos escalables de aprendizaje profundo que pueden reducir significativamente el tiempo de entrenamiento para sus aplicaciones. Para obtener m\u00e1s informaci\u00f3n sobre el soporte de AWS para MXNet, visite: http:\/\/www.allthingsdistributed.com\/2016\/11\/mxnet-default-framework-deep-learning-aws.html.<\/p>\n AWS tambi\u00e9n hace que sea f\u00e1cil para los desarrolladores ejecutar sus propias cargas de trabajo de aprendizaje profundo y de aprendizaje autom\u00e1tico para construir su propia plataforma de AI en la parte superior de AWS. Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2), con su amplio conjunto de tipos de instancia y GPUs con grandes cantidades de memoria, es ideal para la formaci\u00f3n de aprendizaje profundo. Las instancias de P2, lanzadas en septiembre de 2016, fueron dise\u00f1adas para el aprendizaje en m\u00e1quina a gran escala y el aprendizaje en profundidad con hasta 8 NVIDIA Tesla K80 Accelerators, cada una ejecutando un par de GPUs NVIDIDA GK210 con 12 GB de memoria y 2.496 n\u00facleos de procesamiento paralelo.<\/p>\n Y los clientes pueden hacer uso del AMI de Aprendizaje Profundo de AWS, el cual contiene seis frameworks de aprendizaje profundo pre configurados y probados previamente incluyendo todas las dependencias, controladores Nvidia y herramientas de ciencias de datos como Jupyter y Anaconda. Adem\u00e1s, las plantillas AWS CloudFormation est\u00e1n disponibles para el entrenamiento de redes neuronales profundas a escala en tan s\u00f3lo unos clics.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Entender una conversaci\u00f3n natural y reconocer objetos\/escenas; sin requerir inversiones de infraestructura.<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":22387,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[6,29],"tags":[828],"class_list":["post-3819","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-infraestructura","category-tecnologias","tag-aws"],"yoast_head":"\n
Amazon Lex es un nuevo servicio para la creaci\u00f3n de interfaces conversacionales utilizando la voz y el texto que est\u00e1 construido sobre la misma tecnolog\u00eda de reconocimiento de voz autom\u00e1tico (ASR) y la comprensi\u00f3n del lenguaje natural (NLU) que usa Amazon Alexa.<\/p>\n
Amazon Polly facilita a los desarrolladores a\u00f1adir capacidades de voz con sonido natural a aplicaciones existentes como lectores de noticias y plataformas de e-learning, o crear categor\u00edas completamente nuevas de productos habilitados para voz, desde aplicaciones m\u00f3viles a aplicaciones. Amazon Polly es f\u00e1cil de usar; Los desarrolladores pueden enviar texto a Amazon Polly utilizando el SDK o desde AWS Management Console y Polly devuelve inmediatamente una secuencia de audio que se puede reproducir directamente o almacenar en un formato de archivo de audio est\u00e1ndar. Con 47 voces realistas y soporte para 24 idiomas, los desarrolladores pueden elegir entre voces masculinas y femeninas con una variedad de acentos para hacer aplicaciones para usuarios de todo el mundo. Y la pronunciaci\u00f3n fluida de Amazon Polly de contenido de texto significa que las aplicaciones ofrecen una salida de voz de alta calidad a trav\u00e9s de una amplia variedad de formatos de texto. Amazon Polly es escalable, devuelve un discurso r\u00e1pido de alta calidad, incluso al convertir grandes vol\u00famenes de texto a voz. Con Amazon Polly, los desarrolladores pagan s\u00f3lo por el texto que convierten, y pueden almacenar en cach\u00e9 el discurso generado y reproducirlo tantas veces como quieran sin restricciones.<\/p>\n
Amazon Rekognition permite a los desarrolladores crear r\u00e1pida y f\u00e1cilmente aplicaciones que analizan im\u00e1genes y reconocen rostros, objetos y escenas. Amazon Rekognition utiliza tecnolog\u00edas de aprendizaje profundo para identificar autom\u00e1ticamente objetos y escenas, como veh\u00edculos, mascotas o muebles, y proporciona una puntuaci\u00f3n de confianza que permite a los desarrolladores etiquetar im\u00e1genes para que los usuarios de aplicaciones puedan buscar im\u00e1genes espec\u00edficas utilizando palabras clave.<\/p>\n
Amazon Polly est\u00e1 disponible hoy en las regiones del este de los Estados Unidos (Virginia del Norte), del este de los EEUU (Ohio), del oeste de los EEUU (Oregon), y de la UE (Dubl\u00edn), y ampliar\u00e1 a las regiones adicionales en los meses que vienen. Amazon Rekognition est\u00e1 disponible en las regiones del este de los Estados Unidos (Virginia del Norte), del oeste de los Estados Unidos (Oreg\u00f3n) y de la UE (Dubl\u00edn), y se expandir\u00e1 a otras regiones en los pr\u00f3ximos meses. Los clientes pueden inscribirse para la vista previa de Amazon Lex a partir de hoy.<\/p>\n