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成千上万的客户选择使用 AWS 的机器学习服务

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成千上万的客户选择使用 AWS 的机器学习服务

从世界上最大的企业到新兴的初创公司,在 AWS 上构建的机器学习比其他任何地方都要多。

AWS 客户使用机器学习提高医疗保健质量,打击人口贩运,提供更好的客户服务,以及保护您免遭欺诈。凭借最为广泛和深入的机器学习和 AI 服务组合,他们正在创造新的见解,实现新的效率,并做出更准确的预测。这就是成千上万的客户选择使用 AWS 机器学习服务的原因。

89%

的云中深度学习项目在 AWS 上运行

ML 创新者

各种规模和行业的公司都使用 AWS ML 来推动下一波数字化转型。

Kia 通过使用 AI 技术来减少车祸中死亡的人数

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T-Mobile 使用 ML 促使客户服务人性化

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GE Healthcare 通过 ML 推动更好的医疗保健成效

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NFL 通过使用 AI技术来改善球迷观看电视的体验

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Capital One 利用 ML 更好地保护客户免遭欺诈

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Coinbase 使用 ML 创建安全的加密货币交易

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Celgene 使用 ML 来改变药物发现

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Zendesk 通过使用 AI 技术帮助很多公司为最终用户提供更快速的客户服务

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Anodot 帮助 Lyft 使用 ML 识别商业风险

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Convoy 通过使用 AI 技术来优化货车运输流程

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TuSimple 使用 ML 来训练自动驾驶汽车半成品

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ML 帮助 Duolingo 实现了语言学习个性化

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GE_Healthcare_Video_Header
GE Healthcare 提高了医疗质量
f1 video header
Formula 1 通过新见解发展赛车
CapitalOne_Video_Header
Capital One 通过机器学习增强欺诈检测
nfl_video_header
NFL 重塑了球迷的电视体验
intuit_Video_Header
Intuit 将部署机器学习所需的时间从 6 个月缩短到 1 周
LibertyMutual_Video_Header
Liberty Mutual Insurance 重新定义了员工体验
thorn video header
Thorn 帮助执法部门打击贩卖儿童的行为
FICO_Video_Header
FICO 使用 Amazon Polly 扩展客户沟通
DigitalGlobe_Video_Header
Digital Globe 大规模管理机器学习
VideoPeel
VideoPeel 使用机器学习来收集客户见解

案例研究

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Anodot 帮助 Lyft 使用先进的机器学习算法实时识别潜在的业务风险。

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Marinus Analytics 使用 Amazon Rekognition 帮助当局识别人口贩运受害者,然后起诉贩运者。

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Formula One 使用 Amazon SageMaker 实时分析比赛数据,然后与电视观众分享见解。

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Zocdoc 使用 TensorFlow 创建机器学习算法,使患者与医生相匹配,以减少预约的等待时间。

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DataRobot 帮助联想巴西公司在 AWS 上使用机器学习来大规模预测销售量。

 
 
 

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Marinus Analytics 使用 AWS 上的 AI 查找外貌可能已经改变的人口贩卖受害者,然后帮助他们起诉贩运者。

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Intuit 使用 AWS 上的机器学习自动为客户确定新的扣税,为每个客户平均节省 4300 美元

 
 
 
 
 
 

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Marinus Analytics 使用 AWS 上的 AI 查找外貌可能已经改变的人口贩卖受害者,然后帮助他们起诉贩运者。

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Curalate 使用 Apache MXnet 帮助零售商在社交媒体上推广产品。

 
 
 

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Intuit 使用 AWS 上的机器学习自动为客户确定新的扣税,为每个客户平均节省 4300 美元

 
 
 
 
 
 

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Marinus Analytics 使用 AWS 上的 AI 查找外貌可能已经改变的人口贩卖受害者,然后帮助他们起诉贩运者。

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3233_600x400_MLB_Logo

美国职棒大联盟使用 AWS 上的机器学习服务为 Statcast AI 提供动力。

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600x400-Rue_Guilt_Group

Rue Gilt Groupe 使用 Databricks 和 AWS 创建由机器学习提供技术支持的推荐引擎。

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Butterfleye 使用 Amazon Rekognition 帮助其无线安全摄像头了解何时应捕捉图像。

 
 
 

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Royal FloraHolland 与 Xebia 合作创建深度学习应用程序,以提高效率和改善客户体验。

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600x400_Thorn_Logo

Thorn 与 Amazon Rekognition 合作,帮助打击儿童性侵和贩卖行为。

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BuildFax 使用 Amazon Machine Learning 为保险公司和建筑商提供特定于房产的估算。

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HG Data 使用机器学习将原始文档处理为数据。

 
 
 

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Crayon 帮助 TINE 利用机器学习来改善挪威乳制品行业。

 
 
 

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Sunday 使用机器学习为客户提供更广泛的保险政策。

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Upserve 使用机器学习来预测餐厅客户量。

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Mawdoo3 使用深度学习来启用适用于各种阿拉伯方言的语音搜索。

 
 
 

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LinkSquares 和 SFL Scientific 使用机器学习来自动执行签名后合同审查。

 
 
 

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Policy Bazaar 使用 Amazon Polly 为客户查询提供个性化响应。

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zipMoney 使用机器学习来帮助自动做出承保决策。

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AdiMap 使用机器学习来推断所有发布商和广告商的财务广告数据。

 
 
 

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Bigfinite 使用 AI 来解锁生命科学制造数据的价值。

 
 
 

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Haptik 使用 Amazon Polly 为个人虚拟助手提供支持。

 
 
 

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Astro 使用基于 Amazon Lex 的语音助手提高了电子邮件效率。

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Fraud.net 使用 Amazon Machine Learning 来持续识别和防范新的欺诈策略。

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AWS 上运行的机器学习比其他任何地方都要多

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