AWS 機械学習コンピテンシーパートナー
深い技術的知識と実績のある顧客成功経験を持つ AWS スペシャライゼーションパートナーを活用して、イノベーションを推進し、より大きなビジネス価値を引き出しましょう
AWS 機械学習コンピテンシーパートナーは、AWS クラウドで機械学習 (ML) ソリューションを提供し、専門知識を実証してきました。これらのパートナーは、データサイエンスワークフローの実現から人工知能によるアプリケーション強化まで、お客様のビジネスに関わるインテリジェントソリューションの作成をサポートする広範なサービスおよび技術を提供します。

AWS 機械学習コンピテンシーパートナーをカテゴリ別に検索
取り込み、統合、重複レコードの削除、欠損値の代入、値のスケーリング/正規化、相関する特徴の除去、特徴量エンジニアリングなどのデータ処理。
エンドツーエンドのモデル開発を可能にする機械学習用のノーコードおよびローコードプラットフォーム。通常は大部分がビジュアルインターフェイスです。
ハイコードソリューション、REST API 、GraphQL、およびトレーニング済みモデルとモデルのトレーニングに使用されるコンポーネントへのアクセスを提供するアルゴリズム。
AWS ML コンピテンシーパートナーは、データエンジニアリング、データサイエンス、機械学習、深層学習、スケールする推論のための本番デプロイなど、組織が AI で最も困難な問題を解決することの支援において、その専門知識を活用してきた実績を有しています。
特定のお客様のニーズを解決するために、お客様のビジネス成果に好ましい影響をもたらし、AWS のサービス、特に AWS の AI サービスに付加価値を加える、ML アプリケーションの開発、デプロイ、およびメンテナンス。
注目の AWS 機械学習コンピテンシーパートナー
技術的に検証された AWS パートナーと提携して、イノベーションを促進し、ビジネス目標を達成し、AWS サービスを最大限に活用してください。

その他のリソース
その他の AWS 機械学習コンピテンシーパートナーソリューションとリソースをご覧ください。
-
一般的なリソース
-
成功事例
-
APN TV
-
eBook
-
ブログ
-
一般的なリソース
-
機械学習への投資を最大化する
AWS 機械学習コンピテンシーパートナーの eBook、ウェビナー、お客様の導入事例などをご覧ください。
機械学習の基盤
オンデマンドのウェビナーを視聴し、これらのテクノロジーがデジタルトランスフォーメーションにどのように不可欠であるかを学びましょう。
-
成功事例
-
1-3 (110)Showing results: 1-3
Total results: 110最近追加- 最近追加
- ヘッドライン (a~z)
- ヘッドライン (z~a)
検索結果が見つかりませんでした。
-
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
-
eBook
-
金融サービス向け AI ソリューション
Appen の人工知能 (AI) のエキスパートが、成功させることが可能な機械学習と AI の取組みを特定して実装する方法を説明します。
手頃に機械学習を利用する
Amazon SageMaker に接続して、マシンモデルを大規模に開発、テスト、およびデプロイする方法を学び、費用対効果の高い従量制料金を利用します。
AI をビジネスに織り込む
複雑なビジネス上の問題を解決するために、AI を迅速に準備、組み込み、本番環境に導入する方法を学びます。
分析インサイトのためのデータレイクのマイニング
Databricks と AWS で Delta Lake を使用して、貴重な分析インサイトを生み出すデータを準備および提供する方法について説明します。
-
ブログ
-
Showing results: 1-5
Total results: 1497日付- 日付
ご指定の条件に一致するブログは見つかりませんでした。-
Channy Yun (윤석찬), 2025/02/212 月 20 日の AWS Developer Day にぜひご参加ください! このバーチャルイベントは、開発 [...]
-
Nanami Nakayama, 2025/02/18昨年12月の AWS re:Invent に現地参加いただいた製造業のお客様を対象に、2025年2月7日(金) [...]
-
Ken Muramatsu, Raja GT, Shing Poon, Vedanth Srinivasan, 2025/02/18この記事は Raja GT, Shing Poon, Vedanth Srinivasan により作成された「 [...]
-
Kentaro Kawaguchi, 2025/02/18生成 AI の導入が進むにつれ、企業は生成 AI のオペレーティングモデルを確立していく必要が生じてきます。オペレーティングモデルは、事業運営を駆動する組織設計、コアプロセス、テクノロジー、役割や責任、ガバナンス体制、そして財務モデルを確立するものです。本記事では、適用可能な生成 AI のオペレーティングモデルを考察します。
-
Hiroaki Yoshimura, 2025/02/17この記事では、入門の段階を超えて、Amplify のデフォルトのデータベースモデルではなく、Neon からサーバーレス Postgres データベースを使用して製品データを取得します。そうすることで、検索拡張生成 (RAG) を使用して LLM と対話するために必要なコードを簡素化します。
次のステップ
AWS パートナーを見つける »
パートナーソリューションファインダーでグローバルな専門知識を持つ AWS スペシャライゼーションパートナーとつながりましょう。