Cómo Desarrollar Aplicaciones de Inteligencia Artificial en AWS

Si quieres desarrollar aplicaciones de Inteligencia Artificial (IA) en AWS, este artículo te guiará a través de todo lo que necesitas saber para comenzar. Desde conceptos básicos de IA hasta la implementación de tu aplicación, cubrimos los servicios clave de AWS como Amazon SageMaker, Amazon Lex y Amazon Rekognition, y ofrecemos consejos sobre seguridad, optimización de costos y mantenimiento. Además, encontrarás ejemplos de casos de uso y recursos de aprendizaje para profundizar tus conocimientos.

Aquí tienes un resumen rápido de lo que aprenderás:

Conceptos básicos de IA: La diferencia entre IA y machine learning.
Servicios de IA en AWS: Herramientas como Amazon Rekognition, Amazon Comprehend, Amazon Lex, Amazon Polly, y Amazon SageMaker.
Configuración de entorno en AWS: Creación de una cuenta, configuración de seguridad y elección de la región de AWS.
Desarrollo de una aplicación de IA: Pasos desde la definición del problema hasta la implementación e integración.
Mejores prácticas en AWS: Consejos sobre seguridad, optimización de costos, monitoreo y mantenibilidad.
Casos de uso: Ejemplos de cómo se pueden aplicar estas herramientas en situaciones reales.
Recursos de aprendizaje: Documentación oficial, tutoriales, cursos, foros y más.

¿Qué es la inteligencia artificial (IA)?

La inteligencia artificial (IA) es como cuando las máquinas intentan hacer cosas que normalmente esperaríamos que solo las personas puedan hacer. Esto incluye aprender de la experiencia, entender lo que se les dice, reconocer cosas en fotos o incluso tomar decisiones.

Algunas cosas que la IA puede hacer son:

Aprendizaje automático (machine learning): es cuando las computadoras aprenden cosas nuevas por sí solas a partir de datos, en lugar de que alguien tenga que estar diciéndoles qué hacer todo el tiempo.
Procesamiento de lenguaje natural (NLP): esto es cuando las computadoras pueden entender y hablar como nosotros.
Reconocimiento de imágenes: significa que las computadoras pueden identificar cosas en fotos y videos, como quién es quién o qué está pasando.
Automatización inteligente: es cuando las computadoras hacen tareas complicadas por sí solas, como hablar con clientes.

Diferencia entre IA y machine learning

El machine learning es una parte de la IA. Es una forma especial de hacer que las computadoras aprendan por sí solas mirando datos, sin que tengamos que programarlas para cada cosa nueva. No todas las cosas que hace la IA necesitan de machine learning, pero es muy común usarlo.

Servicios de IA en AWS

AWS tiene un montón de herramientas para ayudarte a poner IA en tus aplicaciones, incluso si no sabes mucho del tema. Aquí tienes algunos ejemplos:

Amazon Rekognition: para entender fotos y videos.
Amazon Comprehend: para que las aplicaciones entiendan y usen el lenguaje humano.
Amazon Lex: para hacer chatbots.
Amazon Polly: para convertir texto en voz.
Amazon SageMaker: una herramienta completa para crear y enseñar a las computadoras a aprender por sí mismas.

Estos servicios ya vienen listos para usar, lo que significa que no necesitas ser un experto para empezar a agregar IA a tus proyectos. Y si algún día quieres hacer algo más avanzado, AWS tiene herramientas como SageMaker que te ayudan a ir más allá.

Configuración de entorno en AWS

Creación de una cuenta de AWS

Para comenzar con AWS, necesitas hacerte una cuenta. Esto no tiene costo y te da acceso a un montón de herramientas gratuitas por un año.

Existen dos tipos de cuentas:

Cuentas personales: son para una sola persona. Ideales para aprender y hacer proyectos chicos.
Cuentas de organizaciones: son para empresas y vienen con opciones extra para manejar mejor la cuenta y protegerla.

Crear la cuenta es fácil, solo necesitas un correo y una tarjeta de crédito. AWS pide la tarjeta solo para confirmar quién eres.

Sobre los costos, solo pagas por lo que usas. AWS tiene una herramienta llamada calculadora de precios que te ayuda a ver cuánto gastarías según lo que necesitas.

Configuración de seguridad

Después de crear tu cuenta, es clave ponerla a salvo:

Activar MFA (autenticación de múltiples factores): es un paso extra para entrar a tu cuenta, como un código que te llega al teléfono. Es super importante para mantener tu cuenta segura.
Crear roles de usuario: son reglas que dicen qué puede hacer cada quien en AWS. Así nadie tiene acceso a cosas que no debe.
Configurar grupos de seguridad: funcionan como muros que protegen tus proyectos en AWS, diciendo quién puede entrar y quién no.

También es bueno cifrar tus datos, llevar un registro de quién hace qué en CloudTrail y proteger tus datos de almacenamiento.

Elección de la región de AWS

Las regiones de AWS son como diferentes casas alrededor del mundo donde AWS guarda tus datos. Elegir bien es importante por varias razones:

Latencia: si estás cerca de tus usuarios, todo funciona más rápido.
Precios: a veces, el costo cambia según la región.
Servicios disponibles: algunos servicios nuevos solo están en ciertas áreas al principio.
Cumplimiento legal: algunas regiones tienen reglas especiales para datos sensibles.

Lo mejor es elegir la región más cercana a tus usuarios, asegurándote de que tiene todo lo que necesitas. También puedes usar más de una región para estar más protegido.

Herramientas de IA en AWS

AWS tiene un montón de herramientas para crear aplicaciones inteligentes. Dependiendo de lo que necesites hacer y de tus conocimientos técnicos, puedes elegir entre plataformas completas o servicios más específicos.

Amazon SageMaker

Amazon SageMaker es como un taller completo para trabajar con machine learning. Te permite:

Usar computadoras especiales para entrenar modelos y ponerlos a funcionar.
Tener herramientas listas para preparar datos, entrenar modelos y mantener todo bajo control.
Usar los programas más conocidos para machine learning, como TensorFlow, PyTorch y MXNet.

Es perfecto si quieres crear tus propios modelos de machine learning desde cero.

AWS DeepComposer

AWS DeepComposer es una forma divertida de hacer música usando IA. Aunque no sepas mucho de música, puedes:

Usar una página web sencilla para entrenar modelos de música.
Probar melodías con un teclado MIDI.
Trabajar con Amazon SageMaker para personalizar tus modelos.

Es una manera genial de experimentar con la IA generativa en música.

Amazon Rekognition

Amazon Rekognition te ayuda a entender imágenes y videos. Con solo unas líneas de código, puedes añadir funciones como:

Reconocer caras.
Detectar objetos y escenas.
Analizar videos en el momento o después.
Buscar imágenes parecidas.

Es útil para cosas como seguridad, marketing o entender mejor el contenido multimedia.

Guía para elegir la herramienta adecuada

Cuando elijas tu herramienta de IA en AWS, piensa en:

Lo que necesitas hacer y qué funciones requieres. ¿Necesitas crear tus propios modelos o te sirven los que ya existen?
Qué tan experto es tu equipo en estos temas.
Cuánto puedes gastar y cómo de grande necesitas que sea tu proyecto.
Cómo vas a integrar esta herramienta con otros servicios de AWS o con aplicaciones que ya tienes.

Mirando estas cosas, podrás decidir si te conviene más una plataforma completa como SageMaker o servicios específicos como Rekognition. AWS tiene muchas opciones para casi cualquier proyecto de IA que quieras hacer.

Desarrollo de una aplicación de IA en AWS: paso a paso

1. Definición del problema e ingesta de datos

Antes de empezar, es clave tener claro qué problema quieres solucionar con tu proyecto de IA. Esto te guiará en el proceso.

Después, necesitas juntar los datos que usarás. Piensa en ellos como el material para construir tu solución. AWS tiene herramientas como Amazon S3 o Amazon DynamoDB para guardar estos datos.

2. Preparación y limpieza de datos

Los datos casi nunca están listos para usarse de una. Necesitas:

Arreglar o quitar datos que faltan
Sacar lo que no sirva
Asegurarte de que todo esté en un formato que puedas usar
Separar tus datos en grupos para entrenar y probar tu modelo

Amazon SageMaker Data Wrangler es una herramienta de AWS que te ayuda en este paso.

3. Elección y entrenamiento del modelo

Ahora, elige cómo va a aprender tu IA. Hay muchas opciones, y SageMaker tiene varias ya listas para usar.

Entrena tu IA con datos que ya sabes las respuestas (etiquetados) y usa técnicas para que no se aprenda las respuestas de memoria.

4. Evaluación y optimización

Después de entrenar, mira cómo le fue a tu IA con pruebas para ver qué tan bien hace su trabajo. Puedes ajustar cosas para que funcione mejor según lo que necesites.

5. Implementación e integración

Cuando tu IA esté lista, usa SageMaker para hacer que tu aplicación pueda pedirle consejos o decisiones.

Conecta esta parte de SageMaker con tus aplicaciones, usando AWS Lambda o directamente desde la aplicación.

6. Monitoreo y mantenimiento

Es importante seguir viendo cómo va tu IA, para asegurarte de que sigue funcionando bien. Si ves que no va tan bien como antes, quizás necesitas enseñarle cosas nuevas con más datos.

Actualizar tu modelo y mantenerlo al día es clave para que siga siendo útil.

Mejores prácticas en AWS

Hablemos de cómo hacer las cosas bien cuando desarrollas aplicaciones de inteligencia artificial en AWS, sin complicaciones.

Seguridad y gobernanza

Controla quién puede hacer qué usando roles de IAM. Así no tienes que compartir tus claves secretas.
Protege tus datos asegurándote de que estén cifrados, tanto cuando están guardados como cuando los envías por internet.
Lleva un registro de lo que pasa en tu cuenta con AWS CloudTrail. Esto es como tener un historial de quién hizo qué.
Mantén tus aplicaciones seguras siguiendo las recomendaciones de seguridad para los puntos donde tu aplicación responde a peticiones (endpoints) en SageMaker.

Optimización de costos

Ahorra dinero usando instancias spot y grupos de auto-escalado para tus cálculos.
Consigue descuentos comprometiéndote a usar AWS a largo plazo con los Savings Plans.
Apaga lo que no uses para no gastar de más.
Calcula tus gastos con la calculadora de precios de AWS antes de empezar.

Monitoreo y logs

Vigila cómo van las cosas con Amazon CloudWatch, para ver el rendimiento y posibles errores.
Sigue la pista de tus servicios con AWS X-Ray.
Revisa las acciones de los usuarios y los cambios en tus recursos con AWS CloudTrail.
Guarda registros de lo que hace tu aplicación en Amazon CloudWatch Logs.

Mantenibilidad

Planifica para cambios futuros siguiendo las recomendaciones de AWS para sistemas distribuidos.
Haz que las partes de tu aplicación trabajen independientemente para que sea más fácil hacer actualizaciones.
Usa CI/CD para hacer que el lanzamiento de nuevas versiones sea automático.
Documenta todo bien para que sea más fácil entender y mantener tu aplicación.

Casos de uso

Detección de fraude con SageMaker

Amazon SageMaker te ayuda a crear sistemas que pueden identificar cuando algo raro pasa con las transacciones, como un posible fraude. Esto es útil para empresas porque pueden:

Revisar muchas transacciones rápidamente para encontrar las que no cuadran.
Aprender a reconocer nuevos tipos de fraude.
Usar estos sistemas en la nube para que todo funcione rápido y sin problemas.

Por ejemplo, un banco podría usar SageMaker para vigilar las compras con tarjetas de crédito y darse cuenta si algo sospechoso sucede.

Bots conversacionales con Lex

Amazon Lex te permite hacer chatbots que entienden y responden como personas. Esto sirve para:

Ayudar a los usuarios con preguntas comunes sin necesidad de una persona real.
Responder preguntas sobre productos a cualquier hora.
Lidiar con cosas típicas que los clientes piden, como cambios en sus cuentas.

Imagina que una aerolínea usa Amazon Lex para crear un asistente virtual que informa sobre vuelos, ayuda con el check-in y más.

Recomendación de productos con Personalize

Amazon Personalize es una herramienta que sugiere productos o contenidos en sitios web y apps. Las empresas lo usan para:

Mostrar productos relacionados que podrían interesar al usuario basándose en lo que ha visto.
Recomendar contenido que le podría gustar al cliente.
Enviar correos personalizados con productos que probablemente le interesen.

Un ejemplo sería una tienda en línea que usa esto para mostrar a los visitantes los productos que más les pueden interesar.

Recursos de aprendizaje

Si quieres saber más sobre cómo crear aplicaciones de inteligencia artificial usando AWS, hay un montón de recursos que te pueden ayudar.

Documentación

La documentación oficial de AWS es un buen punto de partida. Aquí encontrarás guías y explicaciones sobre los servicios de IA. Por ejemplo:

Tutoriales y cursos

AWS tiene tutoriales y cursos gratis que son muy prácticos. Algunos que te pueden interesar:

Libros y videos

Otros recursos que te pueden servir:

Libros sobre machine learning de AWS
Canal de YouTube de AWS Training con videos educativos
Blog de AWS sobre machine learning con noticias y ejemplos de cómo otras personas están usando la IA

Esperamos que estos recursos te ayuden a seguir aprendiendo sobre cómo desarrollar aplicaciones de IA con AWS. ¡Buena suerte!

Conclusión

Crear apps con inteligencia artificial (IA) usando AWS puede sonar difícil al principio, pero con las herramientas correctas, es totalmente posible.

En este artículo, hemos revisado lo básico sobre IA y aprendizaje automático, cómo preparar tu espacio de trabajo en AWS, explorado herramientas importantes como Amazon SageMaker y Amazon Lex, y te mostramos cómo construir una app de IA paso a paso.

También hablamos de cómo hacer las cosas bien en temas de seguridad, cómo ahorrar dinero y cómo mantener tu proyecto fácil de manejar, que es muy importante para hacer crecer tu solución. Además, vimos ejemplos reales de cómo se usa esto y dónde encontrar más información.

Ahora tienes una buena base para empezar a hacer tus propios proyectos de IA en AWS. Te animamos a que pruebes lo que aprendiste con ejemplos simples y que busques más información sobre las capacidades de servicios como SageMaker, Lex y Rekognition.

¡Esperamos que este artículo te haya sido útil! Comparte tus experiencias y recursos con otros que también estén aprendiendo sobre IA en AWS en español. Juntos podemos hacer que más gente use estas tecnologías innovadoras.

Preguntas Relacionadas

¿Cómo se llama la inteligencia artificial de Amazon?

La inteligencia artificial de Amazon se llama Amazon AI. Esta incluye servicios como Amazon SageMaker para aprender de máquinas, Amazon Lex para hacer chatbots, Amazon Rekognition para analizar imágenes y Amazon Comprehend para entender el lenguaje humano.

¿Qué herramienta se utiliza para automatizar las acciones de los servicios y las aplicaciones de AWS a través de scripts?

Para automatizar tareas en AWS usando scripts, se usa AWS Systems Manager. Esta herramienta te permite mandar comandos y scripts a tus recursos en AWS para hacer tareas de mantenimiento y administración más fácilmente.

¿Cómo subir una aplicación web a AWS?

Para subir una aplicación web a AWS, puedes usar servicios como Amazon EC2, Amazon S3 o AWS Elastic Beanstalk. Los pasos básicos serían:

Empaca tu aplicación en un archivo.
Sube el archivo a un espacio en S3.
Crea una instancia EC2 o un entorno en Beanstalk para tu aplicación.
Mueve el código de S3 a tu instancia.
Asegúrate de configurar bien la seguridad y cómo se reparte el tráfico.

¿Cómo Amazon utiliza la inteligencia artificial?

Amazon usa inteligencia artificial y aprendizaje de máquinas en muchas partes, como:

Sugerir productos que te podrían gustar.
Detectar si alguien está intentando hacer trampa o algo sospechoso con las cuentas.
Mejorar cómo mueven y guardan los productos.
Ayudar a responder preguntas de clientes con chatbots.
Alexa y otros asistentes que responden a tu voz.

La IA ayuda a Amazon a mejorar la experiencia de los clientes, bajar costos y protegerse de problemas.