AWS-Kompetenzpartner für Machine Learning
Fördern von Innovationen und Steigern des Geschäftswerts mit AWS-Spezialisierungspartnern, die über fundiertes technisches Wissen und nachgewiesenen Kundenerfolg verfügen
AWS-Kompetenzpartner für Machine Learning haben ihre Erfahrung beim Anbieten von Machine Learning (ML)-Lösungen in der AWS Cloud unter Beweis gestellt. Diese Partner bieten eine Reihe von Services und Technologien an, die Ihnen bei der Entwicklung intelligenter Lösungen für Ihr Geschäft helfen. Sie werden in diversen Bereichen unterstützt: vom Ermöglichen von Data-Science-Workflows bis hin zur Verbesserung von Anwendungen mit Maschinenintelligenz.

AWS-Kompetenzpartnern für Machine Learning nach Kategorie suchen
Datenverarbeitung wie Aufnahme, Konsolidierung, Entfernung doppelter Datensätze, Imputation fehlender Werte, Skalierung/Normalisierung von Werten, Eliminierung korrelierter Merkmale, Feature Engineering und andere.
No- und Low-Code-Plattformen für Machine Learning, in der Regel mit einer überwiegend visuellen Oberfläche, die eine durchgängige Modellentwicklung ermöglichen.
High-Code-Lösungen, RESTful-API, GraphQL und Algorithmen, die Zugriff auf trainierte Modelle und Komponenten bieten, die zum Trainieren von Modellen verwendet werden.
Die AWS-Kompetenzpartner für ML verfügen über nachgewiesenes Fachwissen, wenn es darum geht, Unternehmen bei der Lösung der schwierigsten Probleme im Bereich KI zu unterstützen, einschließlich Datentechnik, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen und Deep Learning sowie der produktiven Bereitstellung von Inferenzen in großem Umfang.
Entwicklung, Bereitstellung und Wartung von ML-Anwendungen, die sich positiv auf die Geschäftsergebnisse der Kunden auswirken und zusätzlich zu den AWS-Services, insbesondere AWS AI Services, einen Mehrwert bieten, um spezifische Kundenanforderungen zu erfüllen.
Kontakt zu AWS-Kompetenzpartnern für Machine Learning aufnehmen
Fördern Sie Innovationen, erreichen Sie Geschäftsziele und holen Sie das Beste aus Ihren AWS-Services heraus, indem Sie mit technisch validierten AWS-Partnern zusammenarbeiten.

Weitere Ressourcen
Entdecken Sie weitere Lösungen und Ressourcen vom AWS-Kompetenzpartner für Machine Learning.
-
Allgemeine Ressourcen
-
Erfolgsgeschichten
-
APN-TV
-
E-Books
-
Blogs
-
Allgemeine Ressourcen
-
Ihre Investition in Machine Learning maximieren
Entdecken Sie E-Books, Webinare, Erfolgsgeschichten von Kunden und mehr vom AWS-Kompetenzpartner für Machine Learning.
Machine-Learning-Grundlagen
Sehen Sie sich die On-Demand-Webinare an und erfahren Sie, wie wichtig diese Technologien für die digitale Transformation sind.
-
Erfolgsgeschichten
-
1-3 (110)Showing results: 1-3
Total results: 110Vor Kurzem hinzugefügt- Vor Kurzem hinzugefügt
- Überschrift (a-z)
- Überschrift (z-a)
Keine Ergebnisse gefunden.
-
Financial Services
Paynela Improves Data Accessibility Using generative AI With the Help of Mission
United StatesPaynela, a Puerto Rico-based healthcare financing innovator, revolutionized patient financial assistance through cutting-edge solutions powered by AWS Partner Mission. Dedicated to making healthcare more accessible, Paynela helps patients manage their out-of-pocket medical expenses with dignity and ease. By leveraging Amazon Web Services (AWS) and Mission's expertise, Paynela harnessed the power of generative AI to analyze complex healthcare data, resulting in deeper insights and expanded patient support capabilities.
-
Software & Internet
NeuralSpace Accelerates AI Model Training Speed by 96% in Migration to AWS with Rebura
United KingdomNeuralSpace, a London-based AI startup, had the same problem that many startups have: not enough time, not enough money, and too much to do. It needed to develop and train the AI models that powered its language AI applications—automatic translation of text and speech, automated subtitling, and automated AI dubbing of content—but these processes were taking too long. With 20–30 TB of data being used to train each model, it could take 3–6 months to train just one. And the company needed to train multiple models to develop its products. NeuralSpace knew that it needed to find a way to speed up model training that would fit within its limited budget. With the help of AWS Partner Rebura, NeuralSpace migrated to Amazon Web Services (AWS) to enable faster modeling and a crucial pivot in focus.
-
Manufacturing
Usiminas, with Enkel’s Support, Reduces R$ 9 Million in Transportation Costs by Optimizing Processes Through AWS Services
BrazilUsiminas, supported by AWS Partner Enkel tackled significant challenges in freight pricing and route optimization within the steel industry. By developing a customized automation platform based on AWS services, the Brazilian steel company streamlined logistics processes, leading to a 14% reduction in costs and significant efficiency gains. The project not only cut delivery distances by 448,000 kilometers but also resulted in a notable decrease in CO2 emissions, avoiding the release of 1,577 metric tons. This project enhances Usiminas' market competitiveness and reinforces its commitment to environmental sustainability, demonstrating the positive impact of innovative solutions in the logistics sector.
-
APN-TV
-
Kein Ergebnis gefundenVor Kurzem hinzugefügt
- Vor Kurzem hinzugefügt
- Überschrift (a-z)
- Überschrift (z-a)
Keine Ergebnisse gefunden.
-
E-Books
-
KI-Lösungen für Finanzdienstleistungen
Die Experten für künstliche Intelligenz (KI) von Appen erklären, wie man erfolgreiches Machine Learning und KI-Initiativen ermittelt und implementiert.
Machine Learning in Reichweite
Erfahren Sie, wie Sie sich mit Amazon SageMaker verbinden und so Gerätemodelle nach Maß entwickeln, testen und bereitstellen und von kosteneffektiver und nutzungsbasierter Zahlung profitieren können.
KI in Ihr Unternehmen einbinden
Erfahren Sie, wie Sie KI vorbereiten, implementieren und schnell in der Produktion einsetzen, um komplexe Unternehmensprobleme zu lösen.
Auswertung Ihres Data Lake für analytische Erkenntnisse
Erfahren Sie, wie Sie Delta Lake auf Databricks und AWS zur Vorbereitung und Lieferung von Daten einsetzen können, die wertvolle analytische Erkenntnisse vermitteln.
-
Blogs
-
Showing results: 1-5
Total results: 52Datum- Datum
Es wurden keine Blogs gefunden, die diesen Kriterien entsprechen.-
Tobias Nitzsche, 23.01.2025von Anna McAbee, Jennifer Paz, AJ Evans, and Steve de Vera, übersetzt von Tobias Nitzsche. Das AWS Customer Incident Response Team (CIRT) hat eine Methodik entwickelt, die Sie bei der Untersuchung von Sicherheitsvorfällen im Zusammenhang mit Generativen-KI-Anwendungen nutzen können. Bei der Reaktion auf sicherheitsrelevante Ereignisse bei Generativen-KI-Workloads sollten Sie weiterhin den Empfehlungen und Grundsätzen des [...]
-
Tobias Nitzsche, 15.01.2025Original von Jose Yapur, übersetzt von Tobias Nitzsche. Am 29. Oktober 2024 haben wir die Unterstützung von Inline-Chats in Amazon Q Developer vorgestellt. Inline-Chats vereinen die Vorteile des IDE-integrierten Chats mit der Möglichkeit, Code direkt zu aktualisieren. Entwickelnde können Probleme oder Ideen direkt im Code-Editor beschreiben und erhalten KI-generierte Antworten, die nahtlos in ihre Codebasis [...]
-
Marco Strauss, 17.12.2024von Danilo Poccia übersetzt durch Marco Strauss Heute hat Amazon Bedrock in der Vorschau zwei Funktionen eingeführt, die Ihnen helfen, Kosten und Latenz für generative KI-Anwendungen zu reduzieren: Amazon Bedrock Intelligent Prompt Routing – Bei der Aufrufen eines Modells können Sie jetzt eine Kombination von Basis-Modellen (FMs) aus derselben Modellfamilie verwenden, um Qualität und Kosten [...]
-
Pawel Warmuth, 06.12.2024Von Esra Kayabali übersetzt durch Pawel Warmuth Heute freue ich mich, die allgemeine Verfügbarkeit von Amazon SageMaker Lakehouse ankündigen zu können. Eine Funktion, die Daten über Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) Data Lakes und Amazon Redshift Data Warehouses hinweg vereinheitlicht und Ihnen hilft, leistungsstarke Analyse- und Künstliche Intelligenz- und Machine-Learning-Anwendungen (KI/ML) auf einer einzigen [...]
-
tobiwas, 05.12.2024von Danilo Poccia übersetzt durch Tobias Wasle Heute stellen ich Ihnen den Amazon Bedrock Marketplace[EN] vor, ein neuartiger Zugang zu über 100 beliebten, aufstrebenden und spezialisierten Basismodellen (engl. Foundation Models kurz FMs) über Amazon Bedrock. Mit diesem können Sie jetzt neue Modelle von Enterprise-Anbietern wie IBM und Nvidia, spezialisierte Modelle wie Upstages‘ Solar Pro für [...]
Nächste Schritte
Einen AWS-Partner suchen »
Nehmen Sie Kontakt mit AWS-Spezialisierungspartnern auf, die über globales Fachwissen im Partner Solutions Finder verfügen.