El aprendizaje automático, o Machine Learning (ML), es una rama de la inteligencia artificial que se centra en la creación de sistemas que pueden aprender y mejorar a partir de la experiencia sin ser explícitamente programados para cada tarea específica. Este campo ha ganado una gran relevancia en los últimos tiempos debido a los avances en el procesamiento de datos, la disponibilidad de grandes volúmenes de información y el incremento en la capacidad de computación y soluciones Cloud. Vamos a explorar algunos conceptos fundamentales de ML, que problemas surgen en la práctica, como podemos limpiar los datos y que técnicas podemos emplear, que es la validación cruzada y algunos desafíos específicos que plantean los algoritmos. Conceptos Fundamentales de Machine Learning Tipos de Aprendizaje Aprendizaje Supervisado : En este tipo de aprendizaje, el modelo se entrena utilizando un conjunto de datos etiquetados, lo que significa que cada ejemplo de entrenamiento viene con una etiquet...
Introducción En este artículo vamos a describir el proceso de despliegue de un proveedor de identidad (IDP) en Amazon Cognito e integración con una aplicación web desarrollada en Sprint. Se detallan las fases necesarias, las tareas principales dentro de cada fase, junto con recomendaciones para asegurar un proceso exitoso. Fases Necesarias Configuración de Cognito En esta fase se creará el pool de usuarios, el grupo de usuarios y las políticas de autenticación y autorización en Cognito. Tareas Principales: Crear un pool de usuarios en Cognito para gestionar las identidades de los usuarios. Definir los atributos de usuario necesarios para la autenticación y autorización. Configurar las políticas de autenticación para determinar los métodos de acceso (por ejemplo, nombre de usuario y contraseña, autenticación social). Crear un grupo de usuarios para agrupar a los usuarios con permisos específicos. Definir las políticas de autorización para determinar los permisos de acceso a los re...