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.

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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.

Lösungen für die kontinuierliche Integration und Bereitstellung von ML-Modellen über den gesamten Datenlebenszyklus, einschließlich der Erstellung eines Data Lakes, der automatisierten Datenvorverarbeitung für alle Datendienste, der Bereitstellung in der Cloud sowie für Machine Learning spezifische Regeln und Prozesse für die Neubereitstellung von Modellen.

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Fördern Sie Innovationen, erreichen Sie Geschäftsziele und holen Sie das Beste aus Ihren AWS-Services heraus, indem Sie mit technisch validierten AWS-Partnern zusammenarbeiten.

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Weitere Ressourcen

Entdecken Sie weitere Lösungen und Ressourcen vom AWS-Kompetenzpartner für Machine Learning.

  • Allgemeine Ressourcen
  • Ihre Investition in Machine Learning maximieren

    Entdecken Sie E-Books, Webinare, Erfolgsgeschichten von Kunden und mehr vom AWS-Kompetenzpartner für Machine Learning.

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    Machine-Learning-Grundlagen

    Sehen Sie sich die On-Demand-Webinare an und erfahren Sie, wie wichtig diese Technologien für die digitale Transformation sind.

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  • Erfolgsgeschichten
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    • Media & Entertainment

      Cloudar Helps Ladrokes.live Transform The Sports Fan Experience With Cloud-Native Scalability

      Belgium

      Ladbrokes.live, a provider of streaming sports entertainment content operating in Belgium, was grappling with critical challenges that hindered their ability to attract and retain users. Partnering with AWS Partner, Cloudar—also based in Belgium—the company transitioned to a cloud-native architecture powered by Amazon Web Services (AWS) technologies. This transformation enabled Ladbrokes.live to deliver a seamless, personalized user experience featuring avatars that can be customized to deliver information and statistics relevant to the viewers’ interests, in their language of choice. The solution also helped Ladbrokes.live optimize operational costs and set the stage for continuous innovation in a highly competitive industry.

      2025
    • General Public Services

      Wildlife-Centered AI: How AWS and Tehanu Use Generative AI to Give Wildlife a Voice in Global Conservation

      Rwanda

      The Tehanu project in Rwanda’s Volcanoes National Park has demonstrated groundbreaking use of generative AI to infer and act on the interests of mountain gorillas. Leveraging technology solutions from Amazon Web Services (AWS), AWS Partner Anthropic, and with the support of AWS Partner Adastra, Tehanu created an automated pipeline to process behavioral data of gorillas, enabling the first-ever digital financial transactions by a non-human species. The AI solution synthesized vast academic and observational data, aligning conservation actions with species-specific preferences while supporting biodiversity efforts. This scalable, innovative approach sets a precedent for using AI to foster coexistence across species worldwide.

      2025
    1 40
  • APN-TV
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  • 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.

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    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.

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    KI in Ihr Unternehmen einbinden

    Erfahren Sie, wie Sie KI vorbereiten, implementieren und schnell in der Produktion einsetzen, um komplexe Unternehmensprobleme zu lösen.

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    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.

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  • Blogs
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    • Datum
    Es wurden keine Blogs gefunden, die diesen Kriterien entsprechen.
    • Tobias Nitzsche, 23.01.2025
      von 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, 15.01.2025
      Original 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, 17.12.2024
      von 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, 06.12.2024
      Von 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, 05.12.2024
      von 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 [...]

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