Mis notas personales de AWS Summit México 2023
Published: 2023-08-31 17:06:31

Mis notas personales acerca de mi viaje a CDMX para el evento de #AWSSummit México 2023

La conferencia magistral impartida por Rubén Mugártegui quien actualmente se desempeña como Director General de AWS acá en México, y Juan Carlos Gutiérrez Director General de AWS Latam, fue sobre Inteligencia Artificial (IA) y sobre todo haciendo hincapié que la IA va a marcar un hito y va ser un parteaguas en la historia de la humanidad.

![Director General de AWS acá en México](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/pfdtqrrbfc108mwuzgxb.jpg)

![Director General de AWS Latam](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/34jmakjsehsbg0suflaj.jpg)
Y concuerdo totalmente con esta postura, las herramientas que se tienen en este momento para entrenar modelos de aprendizaje computacional cada vez mas son de más alto nivel por lo cual no se necesita en este momento tener un conocimiento técnico avanzado para construir y poner en marcha este tipo de tecnología.

**Sagemaker Canvas esta impresionante.**
Un ejemplo claro de esto es una herramienta que se llama Amazon Sagemaker Canvas la cual nos permite entrenar modelos de aprendizaje computacional de forma mucho más rápida y no solo eso, sino que la herramienta de manera automática nos da los mejores modelos que se adaptan a nuestros tipos de datos. Acá cabe recalcar algo muy importante, esta herramienta solo sirve para cuestiones que tienen que ver con Aprendizaje Supervisado, esto quiere decir que tenemos ya un conjunto de datos y ya tenemos una clase objetivo a la cual queremos llegar, pero no me sorprendería que tengamos algo similar para Aprendizaje No Supervisado.

![Ejemplo Sagemaker Canvas](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/f1737e7vv5gy6e6u5wyd.jpg)

Cómo ya es habitual en AWS tiene una cantidad muy extensa de herramientas las cuales se pueden interconectar para construir aplicaciones robustas y seguras. Retomando el punto de la herramienta anterior los datos pueden estar disponibles directamente en un Bucket de S3, si se necesitan algunas transformaciones de datos, eliminar duplicados o hacer alguna técnica de pre-procesamiento de datos los puedes tratar a través de Amazon Sagemaker Data Wrangler, posteriormente los vuelves a guardar en el S3 y ahora si ya los puedes pasar a Sagemaker Canvas para hacer la magia.
Lo complicado del entrenamiento de modelos de aprendizaje es personalizar los hiperparametros para obtener mejores resultados, pero esto se tiene que hacer con cada algoritmos que este ocupando, lo cual la herramienta ya lo hace de manera automática, y no solo eso sino que lo hace con aproximadamente 250 algoritmos lo cual es una maravilla. Mencionaban en la presentación que dependiendo del volumen de datos pero sino es una cuestión considerable podemos tener resultados entre 5 a 10 minutos.

**AWS Local**
Cambiando un poco de tema ya tenemos disponible un servicio local de AWS en la Ciudad de Querétaro, lo que tiene como principal objetivo atacar esos sectores que realmente necesitan una muy baja latencia de respuesta o por cuestiones de seguridad que los datos estén dentro de territorio nacional. Las cuotas pueden variar y no todos los productos en este momento están disponibles.

**Rescata tus aplicaciones legadas**
La creación de software es un tanto compleja y lleva consigo algunas implicaciones que a largo plazo no se puede lidiar de manera muy sencilla, entre ellas las aplicaciones que ya son legadas pero que forman parte de nuestra operación y por una o varias razones no se pueden sustituir tan fácilmente. Amazon App Stream 2.0 esta pensada para rescatar esas aplicaciones de escritorio legadas y exponerlas a través de un servicio web con usuario y contraseña.