Amazon SageMaker Studio 客户
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BMW Group
BMW Group 使用 Amazon SageMaker Studio 构建了一个经济高效且可扩展的机器学习环境,促进了其全球数据科学与工程团队之间的无缝协作,使机器学习团队能够专注于支持用例和加速人工智能创新。
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AstraZeneca
借助 SageMaker Studio,AstraZeneca 得以快速部署解决方案来分析大量数据,加速洞察,同时减少其数据科学家的手动工作负载 — 这对于 AstraZeneca 的使命,即为世界各地的人们发现和开发改变生活的药物至关重要。
我们可以在 Amazon SageMaker Studio 中轻松将大部分机器学习开发流程自动化,而无需创建许多手动流程。
AstraZeneca 全球高级企业架构师 Cherry Cabading -
INVISTA
INVISTA 使用 Studio 中的 Amazon SageMaker Experiments 进行模型跟踪。通过使用一个简单的界面来管理实验,获得更广泛的项目,并以结构化的方式添加新的模型、指标和性能,INVISTA 加速了数据科学价值的实现。
借助 Amazon SageMaker Studio,我们现在能够将数据科学任务置于同一位置。这使我们能够节省管理基础设施和存储库的时间,并帮助我们缩短将算法和分析项目部署到生产环境中的时间。
INVISTA 分析和云主管 Tanner Gonzalez -
SyntheticGestalt
借助 SageMaker Studio 和 Experiments,SyntheticGestalt 可以以 2 倍的速度确定最佳实验设置,最终加速生产改变生命的候选分子的能力。
SageMaker 能帮助我们的研究人员轻松比较数千个实验设置;他们只需一步就能完成以前需要我们的研究人员耗费数小时才能完成的工作。
SyntheticGestalt Ltd. 首席技术官 Kotaro Kamiya -
MyCase
使用 Studio 中的 SageMaker JumpStart,MyCase 通过一次点击启动了端到端解决方案并访问了一个笔记本集合,从而帮助他们更深入地了解客户并通过预测更好地满足您的需要。
借助 SageMaker JumpStart,我们可以在四到六周的时间内为我们自己的应用场景部署机器学习解决方案,而无需三到四个月。
Gus Nguyen,MyCase 软件工程师