A AWS tem o mais amplo e mais profundo conjunto de serviços de machine learning e inteligência artificial para seu negócio.
Das maiores empresas do mundo às startups emergentes, mais machine learning é criado na AWS do que em qualquer outro lugar.
Os clientes da AWS usam machine learning para melhorar a qualidade da assistência de saúde, combater o tráfico humano, oferecer melhor atendimento ao cliente e proteger-se contra fraudes. Com o conjunto mais amplo e mais profundo de serviços de machine learning e de IA, eles estão criando novos insights, gerando novas eficiências e fazendo previsões mais precisas. É por isso que mais de 10.000 clientes escolheram usar a AWS para machine learning.
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Aprofunde-se, desenvolva uma estratégia eficiente e comece a aproveitar a potência total das tecnologias de machine learning.
A jornada de machine learning
A falta de um caminho único comprovado para o sucesso de machine learning traz insegurança às empresas sobre como dar o próximo (ou até mesmo o primeiro) passo nessa jornada.
Este e-book foi feito para ajudar as empresas a avançar, traçando um caminho comprovado desde o primeiro passo até a medição de resultados, com insights da própria herança de machine learning da Amazon e de sua experiência em ajudar milhares de clientes a realizar suas próprias iniciativas.
Leia este e-book para saber mais sobre:
- Caminho para desvendar a potência de machine learning
- Desafios e obstáculos de machine learning e etapas para a superação
- Aplicações do mundo real
- Dê os próximos passos com a AWS
O TCO do Amazon SageMaker
Neste e-book, analisamos como o Amazon SageMaker, um serviço completo de machine learning para desenvolver, treinar e implantar modelos em escala, está aumentando a produtividade dos cientistas de dados em até 10 vezes; ajudando os clientes a acelerar iniciativas de machine learning desde a prova de conceito até a produção; e reduzindo significativamente o custo total de propriedade relativo a outras soluções de machine learning baseadas em nuvem.
Saiba como você pode atingir um TCO 54% mais baixo se comparado a outras opções de ML baseadas em nuvem, em um prazo de três anos usando o Amazon SageMaker.
Leia este e-book para saber mais sobre:
- TCO do Amazon SageMaker, do desenvolvimento ao treinamento e à implantação
- Como outros maximizam a economia, a produtividade e a eficiência
- Aplicativos e como determinar seu TCO
Implementação de IA: da exploração à execução
A IA e o machine learning são amplamente reconhecidos como um conjunto transformador de tecnologias que fomentarão a vantagem competitiva, a inovação e o crescimento. Como os líderes em adoção de IA identificam os casos de uso mais promissores e escolhem a infraestrutura de tecnologia mais adequada? Como eles estão confrontando os desafios de implementação?
Leia para conhecer as melhores práticas, os casos de uso e os aprendizados dos líderes em adoção de IA.
Leia este e-book para saber mais sobre:
- Melhores práticas e aprendizados dos primeiros adeptos de IA
- Oportunidades, estudos de caso e aplicações industriais de IA
- Como escalar e integrar a IA na organização
Guia de machine learning empresarial
De acordo com a Gartner, o valor empresarial global derivado de inteligência artificial (IA) é projetado para alcançar US$ 3,9 trilhões em 2022.
O machine learning apresenta novas oportunidades para obter ganhos fundamentais, como eficiência e economia de custos, além de ganhos de alto nível, como inovação de produto e incentivo à descoberta e à pesquisa. Mas como as organizações começam a usar?
Leia para saber como aproveitar o machine learning para atender às necessidades empresariais de TI de agora e do futuro.
Leia este e-book para saber mais sobre:
- Como definir seus casos de uso para inovação de machine learning
- Como superar as barreiras na adoção de machine learning e como escalar em toda a organização
- Aplicações do mundo real e resultados de negócios
A AWS ajuda a acelerar a empresa, operar de maneira mais segura e reduzir substancialmente os custos, enquanto você se beneficia da escala e da performance da nuvem.
Usando inteligência artificial e machine learning integrados à AWS, a NFL vai gerar novos insights sobre lesões, regras do jogo, equipamentos, reabilitação e recuperação de jogadores.
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O ANZ Bank construiu um chatbot usando o Amazon Lex para ajudar os funcionários a obter respostas a respeito de informações de política com rapidez e eficiência e de modo participativo.
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Com a AWS, a USG Boral desenvolveu um sistema de segurança de warehouse para evitar acidentes, um dos primeiros na indústria de produção na região Ásia-Pacífico.
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A Policybazaar.com processou mais de 150.000 chamadas de clientes, atendeu a mais de 80% de chamadas e fechou 41% de vendas sem a interferência de agentes.
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A Kia usa os serviços de machine learning da AWS para personalizar a experiência de motoristas, melhorar a segurança e reduzir fatalidades de acidentes de automóveis.
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Com os serviços de IA da AWS, a BGL elimina os erros de transação, estimula a produtividade e reduz o tempo e os custos de administração em 30%.
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A empresa de plataforma de dados espaciais sul-coreana Urbanbase usa o Amazon SageMaker para atingir desenvolvimento 100 vezes mais acelerado, lançamento de serviços 20 vezes mais rápido e custos mais baixos de Deep Learning.
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A F1 usa o Amazon SageMaker para construir modelos de machine learning que ajudam os fãs a entender melhor as decisões rápidas tomadas por um piloto ou por membros da equipe que podem afetar drasticamente os resultados.
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A Sunday usa algoritmos de ML para oferecer prêmios personalizados com bom custo-benefício e economia de 10 a 20% aos clientes; tudo isso enquanto atingem 30% de crescimento de receita mensal.
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A Editorji, uma startup sediada em Délhi, desenvolve novos aplicativos com IA na AWS e escala facilmente até 300% durante períodos de alta demanda.
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A Airtasker desenvolve todas as suas soluções de machine learning na AWS, como ferramentas para automação, detecção de fraude, atendimento ao cliente e classificação de tarefas.
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A Amazing Fables, uma startup com sede na Malásia, faz as histórias virarem realidade em 10 idiomas diferentes, e opera com um time enxuto de três pessoas, usando a solução de machine learning da AWS.
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A TuSimple, com filiais em San Diego e na China, usa a AWS para desenvolver caminhões com direção automática. Até o final de 2020, a TuSimple almeja eliminar falhas humanas.
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A Siemens lida com 60.000 ameaças cibernéticas por segundo usando os serviços de machine learning da AWS, e a solução é desenvolvida e gerenciada por somente 12 funcionários.
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O Amazon SageMaker ajudou a redBus a aumentar sua taxa de conversão em 5%, sua taxa de cliques em 20% e reduziu o tempo de comercialização de meses para semanas.
