Batalla de Titanes de la IA, parte 1: La Inteligencia Artificial de AWS

Hay pel"culas, empresas y carreras profesionales que se han basado en la promesa de la inteligencia artificial (IA). Pero hasta ahora, la IA ha sido m·s una expectativa que una realidad.

La buena noticia es que todo esto ha cambiado y, desde una perspectiva tÈcnica, la oportunidad para crear aplicaciones enriquecidas con IA es mejor que nunca.

En los art"culos anteriores hemos conversado con celebridades del sector de la IA. TambiÈn hemos estudiado los casos de uso y las bibliotecas disponibles en diferentes lenguajes de programaciÛn para crear funcionalidades de IA. Pero este art"culo es diferente. Vamos a centrarnos en otra de las piezas del puzle: acelerar el desarrollo de la IA con plataformas de aplicaciones en la nube.

Vamos a examinar los tres grandes proveedores de este sector: Amazon AWS, Microsoft Azure y Google Cloud. Cada uno de ellos tiene un estilo diferente en funciÛn de su herencia. TambiÈn veremos cÛmo influyen en los mercados m·s amplios del low-code y las plataformas de aplicaciones.

Amazon Web Services (AWS)

Vamos a empezar con el que probablemente sea el proveedor de infraestructura como servicio m·s famoso del mundo: AWS. Amazon tiene un gran historial de ofrecer servicios potentes a desarrolladores, y la inteligencia artificial y las opciones de aprendizaje autom·tico de AWS contin˙an con esta tradiciÛn. Estos servicios est·n agrupados en su l"nea de aprendizaje autom·tico.

AMI de Deep Learning de Amazon

En el nivel m·s b·sico, AWS ofrece instancias de m·quina de Amazon (AMI) listas para el deep learning. Hay varios tipos disponibles. Las AMI de deep learning cuentan con herramientas e infraestructuras preinstaladas como Apache MXNet, TensorFlow, PyTorch, Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK), Caffe, Caffe2, Theano, Torch, Gluon y Keras.

Sagemaker

Tengo que admitir que este servicio es bastante chulo. Me recuerda a la pel"cula ´Origenª, pero con inteligencia artificial.

Luego sigo explicando lo de ´Origenª,pero vamos a empezar con su principal beneficio: un entorno preconfigurado con todo lo que necesita para empezar a construir modelos de aprendizaje autom·tico. øTodo? S", todo.

En primer lugar, para poder colaborar y crear modelos, el entorno de SageMaker cuenta con Jupyter Notebooks integrado. Por si no conoce Jupyter Notebooks (formalmente conocido como Python Notebooks), es una herramienta que permite combinar texto enriquecido, cÛdigo y salida de cÛdigo en la misma p·gina. Notebooks se ha convertido en el mÈtodo de desarrollo y colaboraciÛn de cabecera para los cient"ficos de datos que trabajan en problemas de aprendizaje autom·tico.

En segundo lugar, AWS incluye algoritmos listos para usar en la plataforma (estos son 10 de los m·s utilizados):

TambiÈn han instalado los controladores necesarios para ejecutar estos algoritmos y configurarlos adecuadamente, lo que significa que est· listo para usar desde el principio. °Y eso no es lo mejor!

AWS asignÛ a equipos para hacer que cada uno de los algoritmos se ejecutara m·s r·pido. Estos equipos trabajaron durante meses para perfeccionar los algoritmos hasta el punto de que, seg˙n Andy Jassy, 8 de los 10 funcionan 10 veces m·s r·pido que en ning˙n otro sitio, mientras que los otros 2 son 3 veces m·s r·pidos.

https://www.youtube.com/watch?time_continue=1&v=lM4zhNO5Rbg

Estoy impresionado con el compromiso de Amazon con la IA.

Si no quiere el modelo prediseÒado, siempre puede elegir su infraestructura favorita. SageMaker est· preconfigurado con TensorFlow y Apache MXNet. Adem·s, es compatible con Caffe2, CNTK, PyTorch y Torch, pero para ello tiene que usar un contenedor de Docker.

Con SageMaker, AWS tambiÈn est· introduciendo lo que llaman ´capacitaciÛn en un clicª. Solo tiene que apuntar al almacÈn de datos S3 donde sus datos est·n almacenados y, con un solo clic, SageMaker har· todo lo siguiente:

• • Configurar un cl˙ster aislado.
  • Ofrecer una SDN separada.
  • Configurar el escalado autom·tico.
  • Configurar los vol˙menes de EBS.
  • Configurar las fuentes de datos.
  • Empezar a entrenar al instante al algoritmo de su elecciÛn.

°Impresionante! Y lo que es a˙n mejor, cuando est· listo, SageMaker vuelve a empezar otra vez.

øRecuerda que mencionÈ la pel"cula ´Origenª? SageMaker tiene una funciÛn llamada ´optimizaciÛn de hiperpar·metrosª, que ajusta autom·ticamente el modelo a medida que lo usa. øCÛmo lo hace? Produce varias copias de su modelo y despuÈs usa aprendizaje autom·tico para informar al mismo. Aprendizaje autom·tico dentro de aprendizaje autom·tico, °igual que en la pel"cula!

Todo esto sirve para crear su modelo, pero øquÈ pasa con la implementaciÛn? SageMaker tambiÈn se encarga de esto: puede implementar su modelo con un solo clic. Y una vez implementado, SageMaker se encarga de:

• • Gestionar el escalado autom·tico.
  • Aplicar parches de seguridad.
  • Realizar chequeos.
  • Escalar los nodos.

Y por ˙ltimo, es modular. Puede crear y entrenar su modelo en SageMaker y despuÈs ejecutarlo en un entorno diferente. As" mismo, puede crear y entrenar su modelo en otro entorno y despuÈs ejecutarlo en SageMaker.

DeepLens

Esta es la herramienta definitiva para el desarrollador de IA. DeepLens es una c·mara de v"deo con aprendizaje profundo incorporado. Cuenta con Apache MXNet preinstalado e incluye una biblioteca de modelos previamente entrenados. Y øse acuerda del servicio de SageMaker que acabo de mencionar? Pues se integra a la perfecciÛn con DeepLens, as" que es f·cil pasar sus modelos desde SageMaker a esta herramienta.

Si quiere automatizar las acciones y programar DeepLens dentro de su esquema de aplicaciones global, es compatible con el uso de funciones Lambda.

Pero no tiene por quÈ quedarse con mi palabra. Aqu" puede ver a Andy Jassy present·ndolo en AWS re:Invent:

https://www.youtube.com/watch?time_continue=1&v=RhEVld4GwzU

Estoy pensando que esto ser"a un regalo perfecto para m" por el D"a del Padre (querida esposa, øest·s leyendo esto :) ?). Puede reservarlo por 249$.

Rekoginition

Este servicio de aprendizaje autom·tico se ha ganado el premio a la ´tecnolog"a m·s parecida a una serie de televisiÛnª. Vamos a ver por quÈ en un segundo, pero empecemos con lo b·sico. Rekognition identifica objetos, personas, texto, escenas y actividades tanto en fotos como en v"deos.

øEn quÈ se traduce esto en la pr·ctica? Me alegro de que me haga esa pregunta.

• • Reconocimiento y an·lisis facial: identificar a una persona en una fotograf"a o un v"deo. TambiÈn analiza los rasgos faciales para identificar el sexo, saber si la persona est· sonriendo o frunciendo el ceÒo, si tiene los ojos abiertos, si est· contenta, etc.
  • Persona de interÈs: esta es la funciÛn por la que le he dado el premio a la ´tecnolog"a m·s parecida a una serie de televisiÛnª. Rekognition puede hacer un seguimiento de las personas de un v"deo, incluso si salen de la escena y vuelven despuÈs. Es incre"ble lo mucho que se parece esta tecnolog"a a una de mis series favoritas de todos los tiempos, ´Person of Interestª. °Es genial para analizar las grabaciones de c·maras de seguridad!

https://www.youtube.com/watch?v=WYDWSNMTauQ

• • Contenido no seguro: puede identificar v"deos e im·genes con actividades y contenido para adultos, as" como otros contenidos que puedan ser inaceptables.
  • Imagen a texto: como comentÈ en la introducciÛn de esta secciÛn, Rekognition puede convertir el texto de una imagen en texto editable.

Lex

Este es el servicio de referencia para los fans de Alexa. Amazon Lex otorga a los desarrolladores la potencia de Alexa y sus capacidades de reconocimiento de voz y simulaciÛn.

Al comienzo de este blog mencionÈ que cada uno de estos proveedores de plataformas tiene un estilo diferente en funciÛn de su herencia, y Alexa es el ejemplo perfecto de ello. Desde su lanzamiento inicial, Alexa ha sido utilizado por cientos de miles de usuarios, si no millones. Y todo ese uso ha refinado y entrenado a Alexa para ser mejor a la hora de reconocer sonidos y responder a ellos. Esto representa un valor aÒadido evidente para Amazon. As" que øquÈ es lo que ofrece el servicio de Lex?

• • Voz/chatbots: puede crear voces y chatbots usando este servicio y publicarlos despuÈs en Facebook Messenger, Slack, Kik y SMS de Twilio.
  • InformaciÛn de bases de datos: Lex se integra con Lambda, as" que puede recurrir a informaciÛn de sus almacenes y bases de datos S3 para responder a las consultas.
  • Encadenamiento de intenciones: Lex admite interacciones complejas que conectan m˙ltiples intenciones. Por ejemplo, una persona puede reservar un vuelo a travÈs de un servicio de audio y despuÈs se le preguntar"a si quiere reservar un hotel en su destino o se le sugerir"an restaurantes.
  • Telefon"a: Lex no solo ha sido entrenado para audio de alta calidad, sino para audio de calidad telefÛnica. Ahora puede usarlo en su propio sistema de respuesta de voz interactiva.

øCÛmo funciona Lex en el ecosistema de Amazon Web Services? El esquema a continuaciÛn, disponible en la p·gina de Lex de Amazon Web Services, es un ejemplo. Para ver esta imagen y otros ejemplos, puede visitar esta p·gina.

[caption id="" align="alignnone" width="1116"] Fuente: https://aws.amazon.com/lex/[/caption]

Comprehend

Este servicio es similar a Lex y es uno de los que emplean un diferenciador natural de Amazon: su base de descripciones y reseÒas de productos (probablemente la mayor de todos los tiempos en su categor"a). Comprehend examina el texto e identifica una serie de aspectos: idioma empleado, frases clave, lugares, personas, marcas y eventos. TambiÈn realiza an·lisis de opiniÛn y organiza autom·ticamente colecciones de textos por tema.

Definitivamente, hay varios casos de uso interesantes para Comprehend, como la voz del cliente (VOC). Puede usar Comprehend para recopilar textos de una variedad de fuentes (correos electrÛnicos, transcripciones de llamadas, canales sociales, etc.) y deducir las opiniones sobre su producto o servicio. Otro ejemplo de uso ser"a catalogar un repositorio de conocimiento y despuÈs hacer b˙squedas en Èl.

https://www.youtube.com/watch?time_continue=1&v=hdXvVyVjPLg

Translate

Como su nombre indica, este servicio ofrece traducciÛn en tiempo real. En la actualidad est· disponible como vista previa, as" que a˙n no es una oferta completa, pero merece la pena explorarlo. Adem·s de traducciÛn en tiempo real, tambiÈn permite hacer traducciones en lote para no atascar la red con sus aplicaciones.

Transcribe

Otro servicio que consiste en lo que su nombre indica: transcripciones de audio a texto. Actualmente solo se encuentra disponible en inglÈs y espaÒol. Se diseÒÛ para ayudar en casos de mala calidad de audio en llamadas telefÛnicas, por lo que transcribir llamadas es un gran caso de uso. Adem·s de las palabras incluidas en la actualidad, puede ampliarlo con vocabulario personalizado y, en el futuro, trabajar con varios altavoces.

Polly

Este servicio se parece bastante a un loro, ya que consiste en repetir audio desde un archivo de texto. Esto es, convierte los archivos de texto en un formato de audio est·ndar. Un ejemplo de caso de uso ser"a leer los correos electrÛnicos a un ejecutivo ocupado, o ponerse al d"a ´leyendoª art"culos mientras va a casa desde el trabajo.

Es un servicio verdaderamente global, ya que admite 24 idiomas. TambiÈn cuenta con muchas voces diferentes, as" que puede escoger la que m·s le agrade.

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Y este ha sido el resumen de la oferta actualizada de AWS.

Como puede ver, hay muchos servicios disponibles para que los tÈcnicos los usemos en nuestras aplicaciones. En el prÛximo art"culo de esta serie, analizaremos la suite de IA de Google, as" que °no se lo pierda!øQuiere descubrir m·s casos de uso que muestran la inteligencia artificial en acciÛn?

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Chris Dunn

Director de marketing de producto