Amazon Machine Learning è un servizio che consente agli sviluppatori con qualsiasi livello di competenza di utilizzare con facilità la tecnologia di apprendimento automatico. Amazon Machine Learning offre strumenti di visualizzazione e procedure guidate che ti aiutano a completare il processo di creazione di modelli di apprendimento automatico (ML) senza dover apprendere tecnologie e algoritmi ML complessi. Quando i tuoi modelli sono pronti, Amazon Machine Learning semplifica l'ottenimento di stime per la tua applicazione utilizzando semplici API, senza dover implementare codice personalizzato per la generazione di stime o gestire alcuna infrastruttura.
Amazon Machine Learning si basa sulla stessa collaudata tecnologia ML altamente scalabile, utilizzata da diversi anni dalla community di data scientist interna di Amazon. Il servizio utilizza potenti algoritmi per creare modelli ML individuando gli schemi ricorrenti nei dati esistenti. Amazon Machine Learning utilizza quindi questi modelli per elaborare nuovi dati e generare stime per la tua applicazione.
Amazon Machine Learning è altamente scalabile e può generare miliardi di stime al giorno, rendendole disponibili in tempo reale a un throughput elevato. Con Amazon Machine Learning non sono previsti investimenti iniziali in soluzioni hardware o software e puoi pagare in base al consumo, per poter iniziare al minimo e dimensionare la soluzione parallelamente alla crescita della tua applicazione.
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Leggi il post "Why Our Customers Love Amazon Machine Learning", scritto dal CEO del partner AWS 47Lining.
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Fraud.net è una piattaforma leader nella prevenzione delle attività fraudolente basata sul crowdsourcing che usa Amazon Machine Learning per ridurre la complessità e analizzare i modelli di comportamento delle attività fraudolente emergenti.
I partner Amazon Machine Learning aiutano i clienti a creare sistemi più intelligenti con tecnologia Amazon Machine Learning. Amazon ML è un servizio che consente ai developer con qualsiasi livello di competenza di utilizzare la tecnologia di apprendimento automatico in tutta semplicità.
47Lining è un partner di consulenza AWS di livello Advanced con la competenza per Big Data. 47Lining sviluppa soluzioni per Big Data e offre relativi servizi gestiti creati a partire da servizi quali Amazon Redshift, Kinesis, S3, DynamoDB, Machine Learning ed Elastic MapReduce. 47Lining aiuta i clienti a creare, operare e gestire "data machine" per i loro flussi di lavoro basati sui dati.
NorthBay è un partner che aiuta i clienti con i carichi di lavoro che supportano previsioni e analisi avanzate. Amazon Machine Learning è lo strumento ideale per NorthBay, perché si integra con gli altri servizi AWS e garantisce implementazioni di alta qualità di algoritmi ML ad elevate prestazioni.
Le API e le procedure guidate di Amazon Machine Learning consentono a qualsiasi sviluppatore di creare e ottimizzare in tutta semplicità modelli ML da dati archiviati in Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), Amazon Redshift o in database MySQL in Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) e di eseguire query su tali modelli per generare stime. Il processore dati integrato del servizio, gli algoritmi ML scalabili, gli strumenti di visualizzazione di dati e modelli interattivi e gli avvisi sulla qualità ti permettono di creare e perfezionare i tuoi modelli rapidamente.
Amazon Machine Learning è un servizio gestito che offre creazione, distribuzione e monitoraggio end-to-end dei modelli. Quando il tuo modello è pronto, puoi generare stime per le tue applicazioni con rapidità e affidabilità, eliminando il dispendio di tempo e denaro necessario per creare, dimensionare e gestire l'infrastruttura di Machine Learning.
Le API per le stime di Amazon Machine Learning possono essere utilizzate per generare miliardi di stime per le tue applicazioni. Puoi richiedere stime per grandi quantità di record di dati contemporaneamente utilizzando l'API per le stime in batch oppure ricorrere all'API in tempo reale per ottenere stime per singoli record di dati e utilizzarle all'interno di applicazioni Web, desktop o per dispositivi mobili interattive.
Con Amazon Machine Learning non sono previsti costi di configurazione e puoi pagare in base al consumo, per poter iniziare al minimo e dimensionare la soluzione parallelamente alla crescita della tua applicazione.
Amazon Machine Learning si basa sulla stessa collaudata tecnologia ML altamente scalabile, utilizzata da Amazon per svolgere funzioni cruciali come gestione della supply chain, identificazione delle transazioni fraudolente e organizzazione dei cataloghi.
Amazon Machine Learning semplifica la creazione di modelli predittivi che aiutano a identificare le possibili transazioni al dettaglio fraudolente o le recensioni dei prodotti ingannevoli o inappropriate.
Con Amazon Machine Learning il tuo sito Web può offrire un'esperienza più personalizzata tramite l'utilizzo di modelli di analisi predittiva, in modo da consigliare articoli o ottimizzare il flusso del sito Web in base alle azioni precedenti dei clienti.
Amazon Machine Learning può aiutarti a lanciare campagne di marketing mirate. Ad esempio, Amazon Machine Learning potrebbe utilizzare le attività precedenti dei clienti per scegliere le campagne e-mail più pertinenti per clienti mirati.
Amazon Machine Learning può aiutarti a elaborare testo non strutturato e ad adottare le azioni necessarie in base al contenuto. Ad esempio, Amazon Machine Learning può essere utilizzato per creare applicazioni in grado di classificare le recensioni dei prodotti come positive, negative o neutre.
Amazon Machine Learning può aiutarti a trovare i clienti a rischio di logoramento, per coinvolgerli in modo proattivo con promozioni o offerte di servizio clienti in grado di prevenirne le esigenze.
Amazon Machine Learning è in grado di elaborare feedback eterogenei immessi dai clienti, tra cui messaggi e-mail, commenti o trascrizioni di conversazioni telefoniche, nonché di consigliare le operazioni che rispondono al meglio a qualsiasi problematica. Ad esempio, puoi utilizzare Amazon Machine Learning per analizzare il traffico dei social media e individuare i clienti che hanno un problema di supporto riguardo a un prodotto, per metterli in contatto con gli specialisti del servizio clienti più appropriati.
