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.

Soluzioni di integrazione continua e implementazione continua per modelli ML durante l'intero ciclo di vita dei dati, tra cui creazione di data lake, pre-elaborazione automatizzata dei dati tra servizi di dati, implementazione nel cloud e regole e processi specifici di apprendimento automatico per la ridistribuzione dei modelli.

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Promuovi l'innovazione, raggiungi gli obiettivi aziendali e ottieni il massimo dai tuoi servizi AWS collaborando con partner AWS approvati tecnicamente.

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Risorse aggiuntive

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  • Risorse generali
  • Ottimizzazione degli investimenti in machine learning

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    Informazioni di base sul machine learning

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  • Storie di successo
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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
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    1
  • eBook
  • 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.

    Leggi l'eBook »

    Machine learning a portata di mano

    Scopri come connetterti con Amazon SageMaker per sviluppare, testare e implementare modelli di machine learning su larga scala e sfruttare i prezzi convenienti e i pagamenti in base al consumo.

    Leggi l'eBook »

    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.

    Leggi l'eBook »

    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.

    Leggi l'eBook »

  • Blog
  • Showing results: 1-5
    Total results: 5322
    • Data
    Non è stato trovato alcun blog corrispondente a questo criterio.
    • Veliswa Boya, 03/03/2025
      I have fond memories of the time I built an application live at the AWS GenAI Loft London last September. AWS GenAI Lofts are back in locations such as San Francisco, Berlin, and more, to continue providing collaborative spaces and immersive experiences for startups and developers. Find a loft near you for hands-on access to [...]
    • Danilo Poccia, 03/03/2025
      Amazon Bedrock Data Automation streamlines the extraction of valuable insights from unstructured multimodal content (documents, images, audio, and videos) by providing a simplified way to build intelligent document processing and media analysis solutions, while offering both standard and custom output configurations through blueprints.
    • Johann Wildgruber, Dr. Jens Kohl, Thilo Bindel, Luisa-Sophie Gloger, Aishwarya Lakshmi Krishnan, Huong Vu, Kim Robins, Otto Kruse, Satyam Saxena, Tanrajbir Takher, 05/03/2025
      In this post, we explain how BMW uses generative AI to speed up the root cause analysis of incidents in complex and distributed systems in the cloud such as BMW’s Connected Vehicle backend serving 23 million vehicles. Read on to learn how the solution, collaboratively pioneered by AWS and BMW, uses Amazon Bedrock Agents and Amazon CloudWatch logs and metrics to find root causes quicker. This post is intended for cloud solution architects and developers interested in speeding up their incident workflows.
    • Nick Biso, Alston Chan, Maria Masood, 05/03/2025
      In this blog post, we will guide you through the process of integrating Chronos into Amazon SageMaker Pipeline using a synthetic dataset that simulates a sales forecasting scenario, unlocking accurate and efficient predictions with minimal data.
    • Samantha Stuart, Ivan Cui, Philippe Duplessis-Guindon, Rahul Jani, 05/03/2025
      In this post, we discuss best practices for applying LLMs to generate ground truth for evaluating question-answering assistants with FMEval on an enterprise scale. FMEval is a comprehensive evaluation suite from Amazon SageMaker Clarify, and provides standardized implementations of metrics to assess quality and responsibility. To learn more about FMEval, see Evaluate large language models for quality and responsibility of LLMs.

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