La inteligencia artificial generativa (IA) puede ser crucial para el marketing, ya que permite la creación de contenido personalizado y optimiza la segmentación de anuncios mediante análisis predictivos. Esta tecnología puede predecir tendencias y el sentimiento del público, personalizando los recorridos de los clientes y potenciando así el marketing más efectivo y el impulso empresarial. Por ejemplo, los análisis de
El próximo 19 de septiembre se celebrará vía streaming un importante evento organizado por IEBS Digital School, la escuela líder online en negocios digitales. Bajo el nombre «The Future of Data & IoT», el encuentro reunirá a destacados referentes y líderes del ámbito del Big Data, Business Intelligence, analítica de datos e internet de las cosas. El acceso será libre
Amazon Web Services (AWS) ha anunciado dos nuevas herramientas para el manejo y análisis de datos: Amazon DataZone y Amazon SageMaker Canvas. Estas soluciones están diseñadas para facilitar la gestión, descubrimiento, compartición y gobernanza de datos, así como para capacitar a los analistas de negocios y expertos en dominio para construir y desplegar modelos de aprendizaje automático (ML) sin necesidad
Amazon SageMaker Canvas introduce una innovadora integración con SageMaker Data Wrangler, proporcionando una interfaz visual mejorada que simplifica y acelera la preparación de datos para proyectos de aprendizaje automático (ML). Este avance responde a una de las demandas más comunes de los clientes: la necesidad de reducir la complejidad y el tiempo requerido en la preparación de datos, una tarea
Uno de los usos más comunes de la inteligencia artificial generativa (IA) y los grandes modelos de lenguaje (LLMs) en un entorno empresarial es responder preguntas basadas en el corpus de conocimiento de la empresa. Los modelos de fundación preentrenados (FMs) sobresalen en tareas de comprensión del lenguaje natural (NLU), como la generación de resúmenes, la generación de texto y
Amazon SageMaker Canvas ha dado un paso significativo para las empresas al habilitar el soporte de datasets a escala de petabytes. A partir de hoy, las organizaciones pueden preparar interactivamente grandes conjuntos de datos, crear flujos de datos de extremo a extremo y realizar experimentos de machine learning automático (AutoML) en petabytes de datos—un salto sustancial desde el límite anterior
