5 mejores IA para robótica
Así que quiere respuestas, y las quiere rápido. Aquí las tiene:
Enlaces rápidos a las mejores herramientas de IA
1) Mejor en general 🏆
Sintra X
Cree su propio empleado con IA. Funciona de verdad para crear una mente autónoma que le ayude con su uso cae.
2) Mejor que el chatGPT🥈
Vello
Vello.ai es el modelo de lenguaje de gran tamaño con mejor rendimiento para la mayoría de los usos (acepta todas las entradas, emite todas las salidas).
3) Mayoría de Features 🥉
DatRobots
DataRobot reúne todos sus flujos de trabajo generativos y predictivos en una potente plataforma.
Así pues, usted está en el mercado de una IA robótica.
Ideal, porque en este artículo tenemos nuestra lista recopilatoria de nuestras mejores elecciones, y comparamos las características y los precios para usted.
Si sólo quiere la mejor opción, la hemos añadido justo al principio del artículo, ya que es la más solicitada por nuestros clientes y con la que recibimos los mejores comentarios. Así que esa será la opción "no puede equivocarse".
De lo contrario, no dude en explorar todas las opciones que hemos revisado en el mercado para encontrar algo que pueda encajar un poco mejor con usted.
¡Disfrute de la lista!
¿Qué herramienta de IA recomendaría?
En resumen, Es Amazon SageMaker
Es muy completo, está bien de precio, es rico en funciones, cuenta con una gran comunidad de soporte y un conjunto de tutoriales de primera categoría para cada caso de uso. No puede equivocarse con Amazon SageMaker. Es el número 1 AI software para Robótica.
"🚀Pruebe Amazon SageMaker gratisEs mi herramienta de IA favorita y la recomiendo". -Scott Max
Las sólidas capacidades de aprendizaje automático de Amazon SageMaker, su plataforma flexible y su capacidad para integrarse a la perfección con otros servicios de AWS lo convierten en una opción de IA ideal para mejorar y agilizar las aplicaciones de robótica.
Para más detalles, lea nuestro Reseña de Amazon SageMaker.
La mejor IA para la robótica en concreto
Una IA líder para la robótica debe ofrecer capacidades avanzadas de aprendizaje automático, soporte para el aprendizaje por refuerzo, autonomía de alto nivel, visión por ordenador robusta para el reconocimiento de objetos y capacidad de toma de decisiones en tiempo real para entornos dinámicos.
1. Amazon SageMaker
Amazon SageMaker, un producto de Amazon Web Services (AWS), es una solución integral que permite a los desarrolladores e investigadores de datos construir, perfeccionar e implementar modelos de aprendizaje automático de forma rápida y eficaz. Este potente instrumento presenta una amplia gama de robustas capacidades que simplifican el proceso integral del aprendizaje automático, desde el establecimiento de modelos hasta su implementación a gran escala.
Características de Amazon SageMaker
Estas son algunas características exclusivas de Amazon SageMaker:
Interfaz fácil de usar
Amazon SageMaker brilla por su diseño centrado en el usuario que fomenta la facilidad de uso. A través de SageMaker Studio, un entorno de desarrollo integrado todo en uno para el aprendizaje automático, los usuarios tienen acceso a todas las herramientas necesarias para crear e implementar modelos. La interfaz visual unificada elimina la necesidad de cambiar entre herramientas y servicios, haciendo que el proceso sea más ágil y eficiente.
Opciones de formación flexibles
Con Amazon SageMaker, los usuarios pueden elegir entre una amplia selección de algoritmos preconstruidos, hechos a medida para diferentes tipos de problemas y conjuntos de datos. Además, es compatible con marcos de aprendizaje automático populares, lo que permite a los usuarios aportar sus algoritmos personalizados. Esta flexibilidad permite a los usuarios elegir la herramienta adecuada para sus necesidades específicas, optimizando así la eficacia del modelo.
Despliegue escalable de modelos
La implantación se hace fácil con SageMaker. Facilita el despliegue rápido de modelos entrenados en producción con un solo clic. Además, permite el despliegue de modelos a cualquier escala al tiempo que garantiza una menor latencia y un alto rendimiento. Esta escalabilidad, junto con las capacidades de autoajuste, ayuda a los usuarios a adaptarse sin problemas a las distintas cargas de trabajo.
Seguridad y conformidad sólidas
La seguridad y la conformidad son una prioridad máxima con Amazon SageMaker. El servicio garantiza la privacidad de los datos proporcionando opciones de cifrado en reposo y en tránsito. También cumple con las certificaciones críticas estándar del sector, lo que proporciona tranquilidad a los usuarios que manejan datos confidenciales.
Ajuste automatizado de hiperparámetros
Una característica destacada de Amazon SageMaker es su ajuste automático de hiperparámetros. Esta característica ayuda a optimizar el rendimiento del modelo ajustando automáticamente los parámetros de aprendizaje automático. De este modo, se reducen las conjeturas y el trabajo manual que suelen ser necesarios, lo que se traduce en un desarrollo de modelos más rápido y eficiente.
En conclusión, Amazon SageMaker es una plataforma rica en características que ofrece una amplia gama de herramientas para simplificar y acelerar el proceso de aprendizaje automático. Ya sea para desarrolladores individuales o para equipos a gran escala, SageMaker ofrece capacidades que agilizan el camino desde la idea hasta la producción.
Precios de Amazon SageMaker
El coste de utilización de Amazon SageMaker depende de los servicios específicos utilizados y de la duración de su uso. No existen costos ni obligaciones iniciales; sólo paga por lo que utiliza.
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Los precios difieren según las regiones y se dividen en tres segmentos principales: SageMaker Studio Notebook, SageMaker Processing Jobs y SageMaker ML Instances. Cada segmento sigue su propio marco de costos según el tipo de instancia y su uso. Además, AWS ofrece una capa de cortesía para SageMaker, que permite a los principiantes familiarizarse con la plataforma.
2. Alteryx
Como pionero en el sector del análisis de datos, Alteryx proporciona a las empresas la capacidad de explotar al máximo sus recursos de datos. Su diseño combina una interfaz sencilla con un potente conjunto de herramientas, atendiendo hábilmente las necesidades tanto de los científicos de datos como de los profesionales de la empresa.
Características de Alteryx
Esta mezcla armoniosa de características fáciles de usar y de gran potencia convierte a Alteryx en una opción flexible en el ámbito del análisis de datos. Ahora, profundicemos en las funcionalidades principales que elevan a Alteryx en el ámbito del análisis de datos.
Mezcla y preparación de datos
Alteryx brilla cuando se trata de mezclar y preparar datos. Su interfaz de arrastrar y soltar permite a los usuarios importar, limpiar, transformar y combinar fácilmente datos de diversas fuentes. La plataforma admite datos desde hojas de cálculo Excel hasta grandes conjuntos de datos de bases de datos SQL Server y Oracle, lo que proporciona a las empresas la flexibilidad que necesitan para manejar datos diversos.
Capacidades analíticas sofisticadas
Alteryx va más allá de la preparación básica de datos al proporcionar una amplia gama de instrumentos analíticos avanzados. Los usuarios tienen la capacidad de construir modelos estadísticos, de previsión y geoespaciales sin necesidad de codificación. Para casos de uso más intrincados, Alteryx permite una incorporación perfecta con R y Python, equipando a los usuarios con la capacidad de utilizar estos robustos lenguajes de programación dentro de sus flujos de trabajo analíticos.
Automatización y programación
Con Alteryx, las tareas repetitivas pueden automatizarse, liberando a los analistas para que se centren en tareas estratégicas. La plataforma permite a los usuarios crear flujos de trabajo que pueden programarse para que se ejecuten en momentos específicos, garantizando que los datos estén siempre actualizados. Esta característica aumenta la eficacia y reduce las posibilidades de error humano.
Catalogación de datos
La función de catalogación de datos de Alteryx ayuda a las organizaciones a gestionar y comprender sus datos. Los usuarios pueden documentar las fuentes de datos, mantener los metadatos y realizar un seguimiento del linaje de los datos. Esto mejora la gobernanza de los datos y ayuda a las empresas a garantizar que sus datos son fiables, precisos y cumplen las normativas.
Visualytics
Visualytics es la función de visualización de datos incorporada de Alteryx. Permite a los usuarios crear cuadros de mando y visuales interactivos que facilitan la comprensión y la presentación de los datos. Esta función ayuda a cerrar la brecha entre los analistas de datos y los responsables de la toma de decisiones empresariales, permitiendo la toma de decisiones basada en datos en toda la organización.
Alteryx ofrece un amplio conjunto de funciones que abordan el ciclo de vida completo del análisis de datos, desde la preparación de datos hasta el análisis avanzado y la visualización. Su interfaz fácil de usar lo hace accesible a usuarios de todos los niveles de habilidad, mientras que sus capacidades avanzadas garantizan que pueda manejar los escenarios de datos más complejos.
Precios de Alteryx
La estructura de precios de Alteryx está diseñada para automatizar todos los aspectos de la analítica y los casos de negocio, con el objetivo de conseguir resultados significativos rápidamente. Su producto Designer Cloud comienza en $4.950 USD, mientras que la versión Designer Desktop tiene un precio de $5.195 USD. Para equipos más grandes y otros productos, Alteryx anima a los clientes a ponerse en contacto para obtener información personalizada sobre precios.
3. GPT-4
En el ámbito de la inteligencia artificial, el GPT-4 ha supuesto un salto colosal que ejemplifica el potencial del aprendizaje automático para comprender y generar el lenguaje humano.
Este potente modelo lingüístico, desarrollado por OpenAI, amplía los límites de lo que la IA puede lograr, demostrando una notable sofisticación en el manejo de tareas lingüísticas diversas y complejas.
GPT-4 Características
El conjunto de funciones que GPT-4 pone sobre la mesa lo convierte en una herramienta inestimable en diversos ámbitos, desde la creación de contenidos y la traducción hasta el servicio de atención al cliente, entre otros.
Comprensión lingüística superior
Una de las características más destacadas de GPT-4 es su profunda comprensión del lenguaje humano. No se trata simplemente de reconocer palabras y frases; GPT-4 capta los matices, el contexto y los entresijos que definen el lenguaje humano. Este nivel de comprensión le permite generar respuestas acordes con el contexto dado, emular una conversación similar a la humana e incluso responder a consultas complejas, lo que lo convierte en una herramienta esencial para una amplia gama de aplicaciones.
Generación avanzada de textos
Cuando se trata de generar texto, GPT-4 está en una liga propia. Es capaz de crear contenidos altamente coherentes, contextualmente relevantes y gramaticalmente correctos. Esta característica encuentra utilidad en diversas áreas como la redacción de correos electrónicos, la creación de artículos o incluso la generación de contenidos creativos como poesía o relatos. La impresionante capacidad de generación de texto de GPT-4 lo convierte en un activo importante tanto para los creadores de contenidos como para las empresas.
Capacidad multilingüe
Las proezas de GPT-4 van más allá del inglés, ya que es compatible con varios idiomas. Esta característica amplía su utilidad a escala mundial, convirtiéndolo en una herramienta versátil para la comunicación internacional, la traducción de contenidos y la atención al cliente multilingüe.
Aprendizaje contextual y adaptación
GPT-4 aprende y se adapta en función de los datos con los que se ha entrenado. Esto significa que puede entender varios estilos de escritura, adaptarse a contextos específicos e incluso imitar tonos o estilos de escritura concretos al generar texto.
Interacción en tiempo real
La GPT-4 admite la interacción en tiempo real, lo que la convierte en una herramienta excelente para los chatbots y las aplicaciones de atención al cliente. Su capacidad para entender las consultas y responder de forma similar a la humana puede mejorar significativamente las experiencias de los usuarios.
GPT-4 representa un avance significativo en los modelos lingüísticos de IA, ya que ofrece un conjunto de características que permiten una amplia gama de aplicaciones. Su profunda comprensión del lenguaje, sus avanzadas capacidades de generación de textos y su adaptabilidad lo convierten en una herramienta influyente en el mundo actual impulsado por la IA.
GPT-4 Precios
La GPT-4 de OpenAI ofrece una amplia base de conocimientos generales y experiencia en el dominio, lo que le permite seguir instrucciones complejas y resolver problemas difíciles con precisión.
La estructura de precios de la GPT-4 se basa en el tamaño del contexto y el número de fichas utilizadas.
Para un contexto de 8K, cuesta $0,03 por 1K de fichas para el prompt y $0,06 por 1K de fichas para la finalización. Para un contexto de 32K, el coste es de $0,06 por 1K fichas para el prompt y $0,12 por 1K fichas para la finalización.
Además, puede adquirir la suscripción GPT+ por $20/mes. Sin embargo, viene con un límite de chat de hasta 25 mensajes/3 horas.
4. IBM Watson
IBM Watson, desarrollado por IBM, es una figura pionera en el mundo de la inteligencia artificial (IA). Notable por su victoria en el concurso de preguntas y respuestas "Jeopardy!" en 2011, IBM Watson aprovecha las capacidades de la computación cognitiva y el procesamiento del lenguaje natural para ofrecer aplicaciones versátiles que abarcan numerosos sectores.
Características de IBM Watson
La capacidad de Watson para comprender, razonar, aprender e interactuar es paralela a la inteligencia humana, pero con las ventajas añadidas de una velocidad, escalabilidad y coherencia similares a las de una máquina. Esta sección profundiza en las características clave que hacen de IBM Watson una potente solución de IA.
IBM Watson: Comprensión del lenguaje natural
Una de las características más destacadas de IBM Watson es su Comprensión del Lenguaje Natural (NLU). Este componente de vanguardia permite a Watson interpretar y analizar el lenguaje humano con un grado de sofisticación sin precedentes. El NLU permite a Watson discernir el sentimiento, la emoción y el contexto, así como extraer conceptos clave, entidades, categorías y roles semánticos de datos no estructurados. Al comprender las sutilezas del lenguaje humano, Watson sobresale en áreas como la atención al cliente y el análisis de contenidos, mejorando así las experiencias de los usuarios y proporcionando información procesable.
IBM Watson: Capacidades de aprendizaje automático
El aprendizaje automático constituye la columna vertebral de la inteligencia adaptativa de Watson. Mediante algoritmos avanzados de aprendizaje automático, Watson puede aprender y evolucionar a partir de sus interacciones, mejorando continuamente su rendimiento y precisión. Este proceso de aprendizaje implica entrenar a Watson con conjuntos de datos específicos y ajustar sus respuestas en función de los conocimientos que obtiene. Esta capacidad de aprendizaje continuo se traduce en soluciones de IA altamente personalizadas y eficaces para empresas de todos los sectores.
IBM Watson: Reconocimiento visual
La función de reconocimiento visual de Watson introduce la IA en el ámbito del análisis de imágenes. Puede identificar objetos, personas, texto, escenas y actividades en imágenes y vídeos, así como detectar características visuales específicas. Esto permite a las empresas aprovechar los datos visuales para diversos fines, como el reconocimiento de productos en el comercio minorista, el reconocimiento facial en la seguridad o la obtención de imágenes médicas en la atención sanitaria.
IBM Watson: de voz a texto y de texto a voz
Las funciones de voz a texto y de texto a voz de Watson amplían aún más su aplicabilidad. Estas funciones permiten a Watson convertir el lenguaje hablado en texto escrito y viceversa, facilitando interacciones fluidas y naturales. Esto resulta especialmente útil en aplicaciones como los asistentes de voz, los servicios de transcripción y las soluciones de accesibilidad.
IBM Watson, con sus innumerables funciones y su amplia aplicabilidad, está revolucionando la forma en que operan las empresas y cómo interactúan con sus clientes. Como potente solución de IA, está llamada a seguir haciendo olas en el panorama tecnológico.
Precios de IBM Watson
IBM Watson ofrece una estructura de precios versátil, proporcionando opciones que se adaptan a diferentes usuarios.
El punto de partida es el plan "Gratuito", que cuesta $0 al mes y ofrece acceso a 1 usuario, 1MB de almacenamiento, carga de archivos de hasta 1MB, visualizaciones de datos, descubrimiento de insights, cuadros de mando de autoservicio y soporte de foros públicos.
A continuación, el plan "Plus" a $30 al mes amplía las funciones gratuitas, ofreciendo acceso a 1 usuario, 2 GB de almacenamiento, hasta 10 GB de carga de archivos, incrementos de 10 GB de almacenamiento por una cuota mínima, acceso a bases de datos relacionales, 18 conectores de datos, soporte en foros públicos, caso de soporte y soporte por chat.
El plan "Profesional", con un precio de $80 al mes, mejora aún más la oferta. Engloba todas las características del plan Plus, a la vez que proporciona acceso para 1 usuario o más, 100 GB de almacenamiento, incrementos de 50 GB de almacenamiento por una tarifa mínima y 19 conectores de datos.
5. Google Tensorflow
Google TensorFlow es un marco de aprendizaje automático de código abierto muy versátil que se ha convertido en un recurso de referencia para científicos de datos, investigadores y desarrolladores de todo el mundo. La robusta funcionalidad, escalabilidad y flexibilidad de TensorFlow lo hacen adecuado para una amplia gama de tareas, desde la creación de prototipos de investigación hasta el despliegue en producción. Estas son algunas de las características notables que hacen que TensorFlow destaque:
Características de Google Tensorflow
1. Versatilidad y flexibilidad:
TensorFlow admite una amplia gama de algoritmos y modelos, desde la regresión lineal básica hasta modelos complejos de aprendizaje profundo. Proporciona a los desarrolladores la flexibilidad necesaria para diseñar y desplegar modelos en diversos entornos, ya sea en dispositivos móviles, servidores individuales o sistemas distribuidos a gran escala. Esta adaptabilidad significa que TensorFlow puede utilizarse en muchos escenarios e industrias diferentes.
2. Producción robusta de ML en cualquier lugar:
TensorFlow está diseñado para adaptarse tanto a las necesidades de investigación como a las de producción. Con TensorFlow Extended (TFX), una plataforma ML lista para producción, los desarrolladores pueden crear pipelines ML fiables y reproducibles. TensorFlow también admite el despliegue en entornos JavaScript con TensorFlow.js y en dispositivos móviles y edge con TensorFlow Lite. Esta compatibilidad entre plataformas permite que los modelos de ML se ejecuten en cualquier lugar.
3. TensorFlow Hub:
TensorFlow Hub es una biblioteca de módulos de aprendizaje automático reutilizables. Permite a los desarrolladores compartir y utilizar modelos preentrenados, fomentando un desarrollo más rápido y reduciendo la necesidad de grandes recursos computacionales. Esta característica de reutilización ayuda a promover una comunidad de ML más colaborativa y eficiente.
4. Ejecución ansiosa:
Eager Execution es una característica que permite que las operaciones computen inmediatamente a medida que son llamadas dentro de Python. Esto hace que TensorFlow sea más intuitivo y fácil de depurar. También facilita un flujo de control más natural, mejorando la simplicidad y versatilidad del código TensorFlow.
5. TensorBoard:
TensorBoard, el conjunto de herramientas de visualización de TensorFlow, proporciona una forma clara e interactiva de entender y depurar los modelos de aprendizaje automático. Permite a los desarrolladores ver gráficos, histogramas y otras representaciones visuales de sus modelos y métricas, haciendo que el proceso de desarrollo sea más transparente y manejable.
6. AutoML y formación de modelos:
TensorFlow proporciona potentes herramientas para el entrenamiento de modelos y el aprendizaje automático de máquinas. Con la API Keras de TensorFlow, la construcción y el entrenamiento de modelos se hacen más accesibles. Para aquellos que buscan procesos más automatizados, AutoML de TensorFlow proporciona herramientas para seleccionar automáticamente el modelo adecuado y ajustar los hiperparámetros.
7. Comunidad y documentación sólidas:
Como una de las bibliotecas de aprendizaje automático más populares, TensorFlow cuenta con una vibrante comunidad de usuarios y colaboradores. Esta comunidad no sólo mejora continuamente la biblioteca, sino que también proporciona una amplia documentación, tutoriales y recursos. Esta riqueza de conocimientos compartidos hace que empezar y resolver problemas con TensorFlow sea mucho más fácil.
En conclusión, TensorFlow es una biblioteca de aprendizaje automático potente, versátil y completa. Ofrece herramientas que satisfacen las necesidades de todos, desde principiantes hasta profesionales experimentados en aprendizaje automático, lo que la convierte en una excelente opción para cualquier proyecto de aprendizaje automático.
Precios de Google Tensorflow
Los precios de Google Cloud TensorFlow tienen tres componentes principales: formación, predicción y almacenamiento. Para la formación, los precios comienzan en $0,015 por hora para modelos sencillos, aumentando a $0,48 por hora para modelos complejos.
Los costes de predicción oscilan entre $0,004 por predicción para los modelos sencillos y $0,24 para los complejos. Los costes de almacenamiento empiezan en $0,12 por GB al mes y suben hasta $2,88 por GB al mes para grandes cantidades de datos.
Los modelos de precios incluyen el pago por uso y la tarifa plana, con tres niveles de precios de TensorFlow: básico, estándar y premium. También hay tres planes de precios principales: Pago por uso, Fijo mensual y Fijo anual, cada uno de ellos diseñado para adaptarse a diferentes necesidades de uso y preferencias.
Cómo empezar con Google Tensorflow🔥
¿Por qué necesita una herramienta de IA?
En un mundo cada vez más digital, el uso de herramientas de IA ya no es sólo una opción, sino una necesidad. Las herramientas de IA pueden procesar y analizar enormes cantidades de datos a una velocidad y con una precisión que superan con creces las capacidades humanas, identificando así patrones y tendencias que pueden ser decisivos para tomar decisiones con conocimiento de causa.
Estas herramientas también pueden automatizar las tareas rutinarias, reduciendo significativamente el riesgo de error humano y liberando tiempo para actividades más complejas.
Además, las herramientas de IA son adaptables y pueden aprender de la nueva información, mejorando continuamente su rendimiento a lo largo del tiempo. Con aplicaciones que van desde la sanidad y las finanzas hasta la educación y el entretenimiento, las herramientas de IA son un componente crucial para impulsar la innovación y el progreso en diversos sectores.
¿Por qué necesita una herramienta de IA para la robótica?
En el campo de la robótica, la IA ha surgido como una herramienta crítica que impulsa mejoras significativas en las capacidades robóticas. La integración de la IA permite a los robots interactuar con su entorno de formas más complejas, adaptativas e inteligentes, yendo más allá de las tareas programadas hacia la toma de decisiones y la resolución de problemas de forma autónoma.
En primer lugar, la IA dota a los robots de capacidades de percepción avanzadas. Utilizando la visión por ordenador y algoritmos de aprendizaje automático, los robots pueden reconocer y clasificar objetos, personas y escenarios. Pueden procesar grandes cantidades de datos sensoriales en tiempo real, imitando las capacidades de percepción humanas pero con mayor velocidad y precisión. Esto resulta esencial en tareas como la clasificación de objetos en almacenes, la supervisión de pacientes en la atención sanitaria o la identificación de peligros en obras de construcción.
En segundo lugar, la IA aporta adaptabilidad y capacidad de aprendizaje. Mediante el aprendizaje automático, los robots pueden aprender de la experiencia, adaptando sus acciones en función de nuevos datos y mejorando su rendimiento con el tiempo. Por ejemplo, el aprendizaje por refuerzo -un tipo de aprendizaje automático- permite a los robots aprender acciones óptimas mediante interacciones de ensayo y error con su entorno. Esto es crucial en entornos dinámicos en los que las respuestas preprogramadas pueden no ser suficientes.
En tercer lugar, la IA permite tomar decisiones sofisticadas. En lugar de seguir pasos rígidamente definidos, los robots dotados de IA pueden evaluar múltiples cursos de acción, sopesar las consecuencias y elegir la respuesta más adecuada. Esto es especialmente relevante en entornos impredecibles en los que los robots deben tomar decisiones en fracciones de segundo, como en los vehículos autónomos o en las operaciones de búsqueda y rescate.
Además, la IA permite mejorar la interacción entre humanos y robots. El procesamiento y la comprensión del lenguaje natural, un aspecto de la IA, permiten a los robots comprender y responder al lenguaje humano, facilitando una comunicación fluida. Esto es vital en los robots de servicio que interactúan directamente con las personas, como los robots de atención al cliente o los robots asistentes personales.
Por último, la IA y la robótica impulsan juntas la innovación y el progreso en numerosos sectores, como la fabricación, la sanidad, la agricultura y el transporte. La automatización y la precisión que ofrecen los robots mejorados con IA pueden impulsar la productividad, reducir los errores, aumentar la seguridad e incluso realizar tareas que superan las capacidades humanas.
La mejor IA para robótica, una conclusión
En conclusión, la IA no es sólo un complemento opcional en robótica, sino una herramienta crucial que amplía significativamente las capacidades de los robots. Permite a los robots percibir, aprender, decidir e interactuar de forma inteligente, lo que les permite realizar tareas complejas de forma autónoma y eficaz en diversos entornos.
Las sólidas capacidades de aprendizaje automático de Amazon SageMaker, su plataforma flexible y su capacidad para integrarse a la perfección con otros servicios de AWS lo convierten en una opción de IA ideal para mejorar y agilizar las aplicaciones de robótica.