Diferencias entre QLDB y una base de datos SQL tradicional
Esto es parte de una serie de dos artículos sobre Amazon QLDB Diferencias entre QLDB y una base de datos SQL tradicional Diferencias entre QLDB e Hyperledger Fabric QLDB es una base de datos administrada o Base de Datos Ledger, que podría considerarse como una de las primeras en su categoría, aunque no estoy seguro […]
Diferencias entre QLDB e Hyperledger Fabric
Esto es parte de una serie de dos artículos sobre Amazon QLDB Diferencias entre QLDB y una base de datos SQL tradicional Diferencias entre QLDB e Hyperledger Fabric Hoy hablaré de dos servicios que ofrece AWS: Hyperledger Fabric y Amazon QLDB. Hyperledger Fabric es un proyecto destacado dentro del ecosistema de Hyperledger, respaldado por la […]
Blog: Cómo migrar bases de datos con un mínimo tiempo de inactividad
AWS Data Migration Service (AWS DMS) migra principalmente bases de datos relacionales, según la experiencia. Esta herramienta puede ser utilizada incluso para revertir la migración y permite que las bases de datos y las aplicaciones que dependan de ellas se mantengan operativas durante el proceso. Descargar
Blog: Potencia la velocidad de tu sitio web con Amazon CloudFront para reducir la latencia y mejorar la experiencia del usuario / Marcelo Rybertt | 6 Agosto
El objetivo principal de Amazon CloudFront es mejorar la velocidad y el rendimiento de la entrega de contenido web, reducir la latencia y mejorar la experiencia del usuario final. Descargar
Blog: Simplifique la refactorización de aplicaciones .NET
El servicio administrado de Amazon SageMaker nos entrega herramientas para facilitar la creación, entrenamiento e implementación de modelos de Machine Learning. El objetivo de Machine Learning es crear sistemas que pueden aprender automáticamente a partir de algoritmos, de esta manera dicho sistema puede identificar patrones en conjuntos de datos y producir predicciones o inferencias. Descargar
Blog: Creación de modelos de Machine Learning facilmente con AWS SageMaker
El servicio administrado de Amazon SageMaker nos entrega herramientas para facilitar la creación, entrenamiento e implementación de modelos de Machine Learning. El objetivo de Machine Learning es crear sistemas que pueden aprender automáticamente a partir de algoritmos, de esta manera dicho sistema puede identificar patrones en conjuntos de datos y producir predicciones o inferencias. Descargar
Blog: SageMaker Canvas: Solución de Machine Learning en pocos clicks – Morris & Opazo
Amazon SageMaker Canvas es una herramienta que permite crear modelos de Machine Learning en una interfaz sencilla, sin código. Esta herramienta nos brinda una interfaz de usuario que permite conectar y acceder a datos desde diferentes fuentes con rapidez. Descargar
Blog: Monitoreo automatizado de data drift en modelos de machine learning – Morris & Opazo
La deriva de datos o data Drift, es un fenómeno en el cual las variables deentrada de un modelo cambian su comportamiento habitual, generando unadisminución en el rendimiento del modelo. Descargar
Blog: Como mejorar la performance de modelos en escenarios de clases desbalanceadas
Como mejorar la performance de modelos en escenarios de clases desbalanceadas. Descargar
