Las empresas de diversos sectores han comenzado a utilizar modelos de base para transformar sus aplicaciones y mantenerse competitivas en el mercado. A pesar de que estos modelos ofrecen capacidades impresionantes de manera estándar, alcanzar una verdadera ventaja competitiva a menudo requiere una personalización profunda del modelo mediante el preentrenamiento o el ajuste fino. Sin embargo, estos enfoques demandan conocimientos avanzados en inteligencia artificial, computación de alto rendimiento y acceso rápido al almacenamiento, lo que puede resultar prohibitivamente costoso para muchas organizaciones.
Al explorar cómo las organizaciones pueden enfrentar estos desafíos, Amazon Web Services propone el uso de servicios gestionados como Amazon SageMaker. Esta plataforma ofrece soluciones para optimizar los recursos informáticos y reducir la complejidad en el entrenamiento y ajuste de modelos. Las empresas se enfrentan a numerosos retos para implementar y gestionar iniciativas de aprendizaje automático (ML) de manera efectiva. Entre estos desafíos se incluyen escalar operaciones para manejar grandes volúmenes de datos, agilizar el desarrollo de soluciones de ML y gestionar infraestructuras complejas sin desviar el enfoque de los objetivos principales de negocio. Además, las organizaciones deben optimizar costos, asegurar compliance con la seguridad de los datos y democratizar el acceso y uso de herramientas de ML entre equipos.
Para enfrentar estos obstáculos, Am...