Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés. # SageMaker JumpStart Industria de Amazon: financiera Utilice SageMaker JumpStart Industry: soluciones financieras, modelos y cuadernos de ejemplo para obtener información sobre las funciones y capacidades de la SageMaker IA a través de soluciones de un solo paso seleccionadas y cuadernos de ejemplo sobre problemas de aprendizaje automático (ML) centrados en la industria. Los cuadernos también explican cómo usar el SDK de Python para la SageMaker JumpStart industria para mejorar los datos de texto de la industria y ajustar los modelos previamente entrenados. **Topics** + [ ## SDK Python para Amazon SageMaker JumpStart Industry ](#studio-jumpstart-industry-pysdk) + [ ## Amazon SageMaker JumpStart Industry: solución financiera ](#studio-jumpstart-industry-solutions) + [ ## Amazon SageMaker JumpStart Industry: modelos financieros ](#studio-jumpstart-industry-models) + [ ## Amazon SageMaker JumpStart Industry: cuadernos de ejemplos financieros ](#studio-jumpstart-industry-examples) + [ ## Amazon SageMaker JumpStart Industry: publicaciones de blog sobre finanzas ](#studio-jumpstart-industry-blogs) + [ ## Amazon SageMaker JumpStart Industry: Investigación relacionada con la financiación ](#studio-jumpstart-industry-research) + [ ## Amazon SageMaker JumpStart Industry: recursos financieros adicionales ](#studio-jumpstart-industry-resources) ## SDK Python para Amazon SageMaker JumpStart Industry SageMaker Runtime JumpStart proporciona herramientas de procesamiento para seleccionar conjuntos de datos de la industria y ajustar los modelos previamente entrenados a través de su biblioteca de clientes llamada Industry Python SDK. SageMaker JumpStart Para obtener documentación de API detallada del SDK y obtener más información sobre el procesamiento y la mejora de los conjuntos de datos de texto de la industria para mejorar el rendimiento de los state-of-the-art modelos SageMaker JumpStart, consulte la [documentación de código abierto del SDK de Python para la SageMaker JumpStart industria](https://sagemaker-jumpstart-industry-pack.readthedocs.io). ## Amazon SageMaker JumpStart Industry: solución financiera SageMaker JumpStart Industria: Financial ofrece las siguientes soluciones portátiles: + **Predicción de la calificación crediticia corporativa** Esta solución SageMaker JumpStart industrial: financiera proporciona una plantilla para un modelo de calificación crediticia corporativa con texto mejorado. Muestra cómo combinar un modelo basado en características numéricas (en este caso, los famosos 5 ratios financieros de Altman) con textos de documentos presentados ante la SEC para mejorar la predicción de las calificaciones crediticias. Además de los 5 ratios de Altman, puede añadir más variables según sea necesario o establecer variables personalizadas. Este cuaderno de soluciones muestra cómo el SDK para Python de SageMaker JumpStart la industria ayuda a procesar la puntuación del procesamiento del lenguaje natural (NLP) de los textos presentados ante la SEC. Además, la solución demuestra cómo entrenar un modelo utilizando el conjunto de datos mejorado para crear un best-in-class modelo, implementar el modelo en un punto final de SageMaker IA para la producción y recibir predicciones mejoradas en tiempo real. + **Calificación crediticia basada en gráficos ** Las calificaciones crediticias se generan tradicionalmente mediante modelos que utilizan datos de estados financieros y datos de mercado, que son exclusivamente tabulares (numéricos y categóricos). Esta solución crea una red de empresas utilizando los documentos presentados ante la [SEC](https://www.sec.gov/edgar/searchedgar/companysearch.html)y muestra cómo utilizar la red de relaciones entre empresas con datos tabulares para generar predicciones de calificación precisas. Esta solución muestra una metodología que utiliza datos sobre los vínculos entre empresas para extender los modelos de calificación crediticia tabulares, que han sido utilizados por el sector de calificaciones crediticias durante décadas, a la clase de modelos de machine learning en redes. **nota** Los cuadernos de soluciones solo tienen fines ilustrativos. No se debe confiar en ellos como asesoramiento financiero o de inversión. Puede encontrar estas soluciones de servicios financieros en la SageMaker JumpStart página de Studio Classic. **importante** A partir del 30 de noviembre de 2023, la experiencia anterior de Amazon SageMaker Studio pasa a denominarse Amazon SageMaker Studio Classic. La siguiente sección es específica del uso de la aplicación de Studio Classic. Para obtener información sobre el uso de la experiencia de Studio actualizada, consulte [Amazon SageMaker Studio](studio-updated.md). Studio Classic se sigue manteniendo para las cargas de trabajo existentes, pero ya no está disponible para su incorporación. Solo puede detener o eliminar las aplicaciones de Studio Classic existentes y no puede crear aplicaciones nuevas. Te recomendamos [migrar tu carga de trabajo a la nueva experiencia de Studio](studio-updated-migrate.md). **nota** El SageMaker JumpStart sector: las soluciones financieras, las tarjetas modelo y las libretas de ejemplo solo se alojan y se pueden ejecutar a través SageMaker de Studio Classic. Inicie sesión en la [consola de SageMaker IA](https://console.aws.amazon.com/sagemaker) e inicie SageMaker Studio Classic. Para obtener más información sobre cómo encontrar la tarjeta de solución, consulta el tema anterior en [SageMaker JumpStart](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/studio-jumpstart.html). ## Amazon SageMaker JumpStart Industry: modelos financieros SageMaker JumpStart Industria: Financial proporciona los siguientes modelos de [enfoque BERT (RoBERTa) previamente entrenados y optimizados](https://arxiv.org/pdf/1907.11692.pdf): + **Incrustación de textos financieros (Ro -sec-base) BERTa** + **RoBERTa-SEC-WIKI-Base ** + **RoBERTa-SEC-Large ** + **RoBERTa-SEC-WIKI-Large ** RoBERTa-SEC-LargeLos modelos RoBERTa-SEC-Base y son modelos de incrustación de texto basados en el [BERTa modelo Ro de GluonNLP](https://nlp.gluon.ai/api/model.html#gluonnlp.model.RoBERTaModel) y preparados previamente en los informes 10-K/10-Q del S&P 500 SEC de la década de 2010 (de 2010 a 2019). Además, SageMaker AI JumpStart Industry: Financial ofrece otras dos BERTa variantes del Ro, que se basan en los documentos presentados ante la RoBERTa-SEC-WIKI-Large SEC RoBERTa-SEC-WIKI-Base y en textos comunes de Wikipedia. **Para encontrar estos modelos, vaya SageMaker JumpStart al nodo Modelos de texto, seleccione **Explorar todos los **modelos de texto** y, a continuación, filtre para ver la incrustación de texto** de la tarea de aprendizaje automático.** Puede acceder a los cuadernos correspondientes después de seleccionar el modelo de su elección. Los cuadernos emparejados le explicarán cómo se pueden ajustar los modelos previamente entrenados para tareas de clasificación específicas en conjuntos de datos multimodales, que se mejoran con el SDK de Python de Industry. SageMaker JumpStart **nota** Los cuadernos de modelos solo tienen fines ilustrativos. No se debe confiar en ellos como asesoramiento financiero o de inversión. La siguiente captura de pantalla muestra las tarjetas de modelos previamente entrenadas que se proporcionan en la página de IA de Studio Classic. SageMaker JumpStart ![\[Las tarjetas modelo previamente entrenadas se proporcionan a través de la JumpStart página de SageMaker IA de Studio Classic.\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/sagemaker/latest/dg/images/jumpstart/jumpstart-finance-models.png) **nota** El SageMaker JumpStart sector: las soluciones financieras, las tarjetas modelo y las libretas de ejemplo solo se alojan y se pueden ejecutar a través de Studio Classic. SageMaker Inicie sesión en la [consola de SageMaker IA](https://console.aws.amazon.com/sagemaker) e inicie SageMaker Studio Classic. Para obtener más información sobre cómo encontrar las tarjetas modelo, consulta el tema anterior en [SageMaker JumpStart](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/studio-jumpstart.html). ## Amazon SageMaker JumpStart Industry: cuadernos de ejemplos financieros SageMaker JumpStart Industry: Financial ofrece los siguientes cuadernos de ejemplo para demostrar las soluciones a los problemas de aprendizaje automático centrados en la industria: + **Construcción de TabText datos financieros**: este ejemplo presenta cómo utilizar el SDK de Python SageMaker JumpStart industrial para procesar las presentaciones ante la SEC, como resúmenes de textos y textos de puntuación basados en los tipos de puntuación de la PNL y sus correspondientes listas de palabras. Para obtener una vista previa del contenido de este cuaderno, consulte [Construcción sencilla de un conjunto de datos multimodal a partir de los documentos presentados ante la SEC y puntuaciones de NLP](https://sagemaker-jumpstart-industry-pack.readthedocs.io/en/latest/notebooks/finance/notebook1/SEC_Retrieval_Summarizer_Scoring.html). + **Aprendizaje automático multimodal basado en TabText datos**: este ejemplo muestra cómo combinar diferentes tipos de conjuntos de datos en un único marco de datos denominado aprendizaje automático multimodal. TabText Para obtener una vista previa del contenido de este cuaderno, consulte [Machine Learning on a TabText Dataframe: un ejemplo basado en el programa de protección de cheques de pago](https://sagemaker-jumpstart-industry-pack.readthedocs.io/en/latest/notebooks/finance/notebook2/PPP_TabText_ML.html). + El aprendizaje **automático de varias categorías en los datos presentados ante la SEC**: este ejemplo muestra cómo entrenar un modelo de AutoGluon PNL a partir de conjuntos de datos multimodales (TabText) seleccionados a partir de documentos presentados ante la SEC para una tarea de clasificación multiclase. [Clasificar solicitudes 10K/Q de la SEC según códigos del sector en la columna de texto de MDNA](https://sagemaker-jumpstart-industry-pack.readthedocs.io/en/latest/notebooks/finance/notebook3/SEC_MNIST_ML.html). **nota** Los cuadernos de ejemplos solo tienen fines ilustrativos. No se debe confiar en ellos como asesoramiento financiero o de inversión. **nota** El SageMaker JumpStart sector: las soluciones financieras, las tarjetas modelo y los cuadernos de ejemplo solo se alojan y se pueden ejecutar a través de Studio Classic. SageMaker Inicie sesión en la [consola de SageMaker IA](https://console.aws.amazon.com/sagemaker) e inicie SageMaker Studio Classic. Para obtener más información sobre cómo encontrar las libretas de ejemplo, consulta el tema anterior en [SageMaker JumpStart](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/studio-jumpstart.html). Para obtener una vista previa del contenido de los cuadernos de ejemplo, consulte [Tutoriales: documentación del SDK de Python sobre finanzas](https://sagemaker-jumpstart-industry-pack.readthedocs.io/en/latest/notebooks/index.html) *en la SageMaker JumpStart industria*. ## Amazon SageMaker JumpStart Industry: publicaciones de blog sobre finanzas Para obtener información detallada sobre el uso de SageMaker JumpStart Industry: Financial solutions, modelos, ejemplos y el SDK, consulte las siguientes publicaciones del blog: + [Utiliza modelos de lenguaje financiero previamente entrenados para el aprendizaje por transferencia en Amazon SageMaker JumpStart](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/use-pre-trained-financial-language-models-for-transfer-learning-in-amazon-sagemaker-jumpstart/) + [Usa el texto de la SEC para la clasificación de las calificaciones mediante el aprendizaje automático multimodal en Amazon SageMaker JumpStart](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/use-sec-text-for-ratings-classification-using-multimodal-ml-in-amazon-sagemaker-jumpstart/) + [Crea un panel con texto de la SEC para la PNL financiera en Amazon SageMaker JumpStart](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/create-a-dashboard-with-sec-text-for-financial-nlp-in-amazon-sagemaker-jumpstart/) + [Crea un clasificador de calificaciones crediticias corporativas con el aprendizaje automático de gráficos en Amazon SageMaker JumpStart](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-a-corporate-credit-ratings-classifier-using-graph-machine-learning-in-amazon-sagemaker-jumpstart/) + [Adaptación de dominios: ajuste fino de los modelos básicos de Amazon a partir de datos financieros SageMaker JumpStart ](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/domain-adaptation-fine-tuning-of-foundation-models-in-amazon-sagemaker-jumpstart-on-financial-data/) ## Amazon SageMaker JumpStart Industry: Investigación relacionada con la financiación Para obtener información relacionada con SageMaker JumpStart la industria: soluciones financieras, consulte los siguientes documentos: + [Contexto, modelado del lenguaje y datos multimodales en finanzas](https://www.pm-research.com/content/iijjfds/3/3/52) + [Machine learning multimodal para la modelización crediticia](https://www.amazon.science/publications/multimodal-machine-learning-for-credit-modeling) + [Sobre la falta de una interpretabilidad sólida de los clasificadores de texto neuronales](https://www.amazon.science/publications/on-the-lack-of-robust-interpretability-of-neural-text-classifiers) + [FinLex: Un uso eficaz de las incrustaciones de palabras para la generación de léxico financiero](https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2405918821000131) ## Amazon SageMaker JumpStart Industry: recursos financieros adicionales Para tutoriales y documentación adicionales, consulte los siguientes recursos: + [La SageMaker JumpStart industria: SDK de Python financiero](https://pypi.org/project/smjsindustry/) + [SageMaker JumpStart Industria: Tutoriales del SDK de Python financiero](https://sagemaker-jumpstart-industry-pack.readthedocs.io/en/latest/notebooks/index.html#) + [La SageMaker JumpStart industria: GitHub repositorio financiero](https://github.com/aws/sagemaker-jumpstart-industry-pack/) + [Introducción a Amazon SageMaker AI: tutoriales de Machine Learning](https://aws.amazon.com/sagemaker/getting-started/)