Libera el potencial de la IA/ML en tu organización con soluciones basadas en la nube.
Aprovecha tu estrategia de datos y ponlos a trabajar. Experimenta los beneficios de crear e implementar soluciones de IA en la nube para una organización rentable, de alto rendimiento y orientada a los datos.
Los datos son el combustible de la innovación y DinoCloud está aquí para ayudarte a sacar el máximo provecho de ellos.
Inteligencia Artificial
La Inteligencia Artificial es el campo de desarrollo de computadoras y robots capaces de comportarse de maneras que imitan y superan las capacidades humanas. Los programas habilitados con IA pueden analizar y contextualizar datos para proporcionar información o activar automáticamente acciones sin intervención humana.
Machine Learning
Es un camino hacia la inteligencia artificial. Esta subcategoría de la IA utiliza algoritmos para aprender automáticamente conocimientos y reconocer patrones a partir de datos, aplicando ese aprendizaje para tomar decisiones cada vez mejores.
Servicios Financieros
En el sector de servicios financieros, la personalización y la seguridad son factores clave en los que las empresas utilizan IA/ML. Las compañías de seguros pueden ofrecer servicios dinámicos mejorados; los bancos y plataformas de pagos lo utilizan para la detección de fraudes; cada empresa puede proporcionar experiencias más rápidas y mejores con el procesamiento automático de documentos y la implementación de chatbots.
Salud
La IA está siendo de gran ayuda para la industria de la salud a través de diagnósticos optimizados y resultados clínicos mejorados. Utiliza tecnologías como la visión por computadora y el reconocimiento de imágenes para analizar imágenes de radiología y ayudar a diagnosticar enfermedades; proporciona tratamientos personalizados basados en el historial médico y la información genética de los pacientes; e identifica patrones y tendencias a partir de grandes volúmenes de datos médicos para tratar enfermedades y prevenirlas en pacientes en riesgo.
Manufactura
La IA/ML es clave en el ámbito de la manufactura, ayudando a optimizar los procesos al máximo. La predicción de la demanda y la gestión de la cadena de suministro son probablemente los ejemplos más comunes. La recopilación y procesamiento de datos en casi tiempo real para prevenir accidentes y mejorar la seguridad de los empleados, así como la transformación de datos colectivos en insights para productos de mejor calidad, son soluciones que pueden utilizar los datos ya existentes para ayudar a las empresas a cumplir su misión.
Agroindustria
La agroindustria está evolucionando rápidamente con soluciones personalizadas de IA/ML. El monitoreo en tiempo real de cultivos, el análisis de imágenes para el control de plagas y el análisis avanzado de videos para el reconocimiento de ganado son algunas de las operaciones habituales que están mejorando, acelerándose y volviéndose más económicas con la IA/ML.
A medida que el uso de aplicaciones de ML continúa creciendo, también lo hace la demanda de gestionar y optimizar los recursos de cómputo, almacenamiento y redes, con consideraciones para los patrones de uso, la rentabilidad y la eficiencia operativa. Seleccionar la infraestructura de cómputo adecuada se vuelve crucial para mitigar el consumo de energía, controlar los costos y simplificar las complejidades involucradas en la formación y el despliegue de modelos de ML en un entorno de producción.
Escalable
Los clientes de AWS tienen acceso a cómputo, red y almacenamiento virtualmente ilimitados, lo que les permite escalar según sus necesidades. Puedes escalar hacia arriba o hacia abajo según sea necesario, desde una GPU o acelerador de ML hasta miles, y de terabytes a petabytes de almacenamiento. Al usar la nube, no necesitas invertir en toda la infraestructura posible. En su lugar, aprovecha el cómputo, almacenamiento y redes elásticos.
Soporte para frameworks de ML populares
Las instancias de cómputo de AWS son compatibles con los principales marcos de trabajo de ML, como TensorFlow y PyTorch. También admiten bibliotecas y kits de herramientas de modelos como Hugging Face para una amplia gama de casos de uso de ML. Las AMIs de Deep Learning de AWS (AWS DLAMIs) y los Contenedores de Deep Learning de AWS (AWS DLCs) vienen preinstalados con optimizaciones para los marcos de trabajo y kits de herramientas de ML para acelerar el aprendizaje profundo en la nube.
Costo-Efectivo
Con una amplia gama de servicios de infraestructura, puedes elegir la infraestructura adecuada para tu presupuesto. Las instancias Amazon EC2 Trn1 basadas en Trainium de AWS ofrecen un ahorro del 50% en costos de entrenamiento, y las instancias Amazon EC2 Inf2 basadas en Inferentia2 de AWS ofrecen hasta un 40% mejor rendimiento de precio en comparación con instancias de Amazon EC2 similares. Puedes reinvertir estos ahorros en costos para acelerar la innovación y hacer crecer tu negocio.
Fácil de Usar
Accede a aceleradores de ML diseñados específicamente, como AWS Trainium y AWS Inferentia, para entrenar y desplegar modelos base (FMs) e integrarlos en tus aplicaciones utilizando servicios gestionados por AWS, como Amazon SageMaker y Amazon Bedrock.
Alto Rendimiento
Impulsa tu aplicación de ML con la infraestructura de ML de mayor rendimiento de AWS. Las instancias Amazon EC2 P4d y Amazon EC2 Trn1 son ideales para el entrenamiento de ML de alto rendimiento. Para la inferencia, las instancias Amazon EC2 Inf2, impulsadas por Inferentia2 de segunda generación, ofrecen un rendimiento hasta 4 veces mayor y una latencia hasta 10 veces menor que las instancias basadas en Inferentia de la generación anterior.
Desde diseñar la Arquitectura de Datos de tu organización hasta implementar soluciones de Aprendizaje Automático, trabaja con DinoCloud para transformar tu negocio a través del poder de soluciones de Datos basadas en la nube.
(*) Required fields