Partner AWS del programma Competency per il machine learning
Promuovi l'innovazione e sblocca un maggiore valore aziendale con i partner specializzati AWS che hanno una profonda conoscenza tecnica e un successo comprovato con i clienti
I partner AWS del programma Competency per il machine learning hanno dimostrato una certa esperienza nell'offrire soluzioni di machine learning (ML) nel cloud AWS. Questi partner offrono una gamma di servizi e tecnologie pensate per aiutarti a creare soluzioni aziendali intelligenti, che vanno dall'abilitazione di flussi di lavoro di data science al potenziamento di applicazioni tramite intelligenza artificiale.
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Elaborazione dei dati, ad esempio importazione, consolidamento, rimozione di record duplicati, imputazione di valori mancanti, dimensionamento/normalizzazione dei valori, eliminazione di funzionalità correlate, ingegneria delle funzionalità e altro ancora.
Piattaforme senza codice e con poco codice per il machine learning, di solito con un'interfaccia prevalentemente visiva, che consentono lo sviluppo di modelli end-to-end.
Soluzioni ad alto codice, API RESTful, GraphQL e algoritmi che forniscono l'accesso a modelli e componenti addestrati utilizzati per addestrare i modelli.
I partner AWS del programma Competency per il ML hanno una comprovata esperienza nell'aiutare le organizzazioni a risolvere i problemi più complessi legati all'intelligenza artificiale, tra cui ingegneria dei dati, data science, machine learning, deep learning e implementazione di produzione per l'inferenza su larga scala.
Sviluppo, implementazione e manutenzione di applicazioni di ML che influiscono positivamente sui risultati aziendali dei clienti e aggiungono valore ai servizi AWS, in particolare ai servizi di AWS AI, per risolvere esigenze specifiche dei clienti.
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Media & Entertainment
Cloudar Helps Ladrokes.live Transform The Sports Fan Experience With Cloud-Native Scalability
BelgiumLadbrokes.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.
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General Public Services
Wildlife-Centered AI: How AWS and Tehanu Use Generative AI to Give Wildlife a Voice in Global Conservation
RwandaThe 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.
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Soluzioni IA per i servizi finanziari
Gli esperti di intelligenza artificiale (IA) di Appen spiegano come identificare e implementare iniziative di machine learning e IA di successo.
Machine learning a portata di mano
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Integra l'IA nella tua azienda
Scopri come prepararti per l'IA, integrarla e inserirla rapidamente nel processo produttivo per risolvere i complessi problemi aziendali.
Mining del data lake per Analytics Insights
Scopri come utilizzare Delta Lake su Databricks e AWS per preparare e distribuire i dati che offrono informazioni dettagliate per l'analisi.
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Blog
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Adam Richter, Bowen Wang, 28/03/2025Amazon EC2 and SageMaker AI are two of the foundational AWS services for Generative AI. Amazon EC2 provides the scalable computing power needed for training and inference, while SageMaker AI offers built-in tools for model development, deployment, and optimization. Cost optimization is crucial since Generative AI workloads require high-performance accelerators (GPU, Trainium, or Inferentia) and extensive processing, which can become expensive without efficient resource management. By leveraging the below cost optimization strategies, you can reduce costs while maintaining performance and scalability.
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Mayuri Shinde, Shripad Deshpande, Takeshi Itoh, Keshav Ganesh, 27/03/2025In this post, we demonstrate how to build an enterprise AI assistant solution that uses LLMs in Amazon Bedrock with the precision of enterprise knowledge bases using the RAG approach. By integrating AWS services such as Lambda and Amazon Bedrock, our solution enables organizations to securely access and retrieve proprietary data, providing contextually relevant and accurate responses. The RAG approach not only enhances the assistant’s ability to provide tailored responses within specific enterprise data domains, but also mitigates the risk of hallucinations. By injecting the latest enterprise proprietary knowledge into the response generation context, our solution makes sure that the assistant remains up-to-date and adaptable to evolving specific business needs. The sample code repository and CloudFormation template can enable organizations to streamline the development and deployment of their RAG-based AI assistant solutions.
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Alex Norrman, Murali Baktha, 29/08/2024PGA TOUR harnesses generative AI for real-time, contextualized play-by-play commentary, enhancing fan engagement across multiple channels and languages.
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Ashutosh Dubey, Pramit Saha, Vignesh Venkatachalam, Shrinivas Damodar Kudva, Tina Purushotam, Catherine Alexander, 13/01/2025Infosys developed a Generative AI Assistant using AWS services to help healthcare Customer Service Representatives (CSRs) handle customer inquiries more efficiently. The solution, which leverages Amazon Bedrock and Amazon Kendra, reduced query response times to 20 seconds, achieved 75%+ resolution rates, and cut CSR training time from 3 weeks to 1 week.
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Nadhya Polanco, 27/03/2025When implementing machine learning workflows in Amazon SageMaker Canvas, organizations might need to consider external dependencies required for their specific use cases. Although SageMaker Canvas provides powerful no-code and low-code capabilities for rapid experimentation, some projects might require specialized dependencies and libraries that aren’t included by default in SageMaker Canvas. This post provides an example of how to incorporate code that relies on external dependencies into your SageMaker Canvas workflows.
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