Amazon SageMaker AI müşterileri
Dünyanın önde gelen kuruluşlarının makine öğrenimi (ML) modellerini oluşturmak, eğitmek ve dağıtmak için Amazon SageMaker AI'yı nasıl kullandığını görün.

Articul8 AI
"Amazon SageMaker HyperPod, bilgi işlem kaynaklarımızı minimum kesinti süresiyle daha verimli bir şekilde yönetmemize ve çalıştırmamıza büyük ölçüde yardımcı oldu. Slurm tabanlı HyperPod hizmetini ilk benimseyenler arasındaydık. Kullanım kolaylığı ve dayanıklılık özelliklerinden avantaj sağladık. Bu da %35'e varan üretkenlik artışı ve GenAI operasyonlarımızın ölçeğini hızla artırabilmemizle sonuçlandı. Bir Kubernetes evi olarak, SageMaker HyperPod için Amazon EKS desteğinin lansmanını memnuniyetle karşılıyoruz. Bu, mevcut eğitim işlem hatlarımızla sorunsuz bir şekilde entegre olduğu ve büyük ölçekli Kubernetes kümelerimizi yönetmemizi ve çalıştırmamızı daha da kolaylaştırdığından bizim için oyunun kurallarını değiştiriyor. Ayrıca bu özelliği artık GenAI platformumuzda paketleyip ürünleştirebildiğimizden müşterilerimizin kendi eğitimlerini ve ince ayar iş yüklerini daha akıcı bir şekilde yürütmelerini sağlayabiliyor ve böylece son müşterilerimize de yardımcı oluyoruz."
Arun Subramaniyan, Kurucu ve CEO, Articul8 AI

Observea
"Hızlı hareket eden bir startup ve yapay zekâ araştırma şirketi olarak, SageMaker HyperPod'daki Amazon EKS desteği, pazara ulaşma hızımızı artırmada etkili oldu. SageMaker HyperPod ile, en iyi üniversite yapay zekâ araştırma programları, yapay zekâ startup'ları ve geleneksel işletmeleri içeren son müşterilerimize bir hizmet olarak container'lı yüksek performanslı işlem (HPC) uygulamaları sunmak için istikrarlı ve güvenli bir platform başlatabildik. SageMaker HyperPod kullanımımız sayesinde müşterilerimizin ve şirket içi ekiplerimizin, Kubernetes denetim düzlemini çalıştırma ve yapılandırma konusunda endişelenmelerine gerek kalmaz. SageMaker HyperPod, karmaşık HPC iş yüklerini desteklemek için ağ performansı ve optimize edilmiş yapılandırmalar sağlar. SageMaker HyperPod'daki EKS Desteği sayesinde altyapı yönetimindeki tekdüze ağır işler için harcadığımız zamanı azaltabiliyor ve işletme maliyetlerini %30'un üzerinde kısabiliyoruz."
Vamsi Pandari, Observea Kurucusu

Recursal AI
"Tüm süreç kolaylaştırıldı. SageMaker HyperPod'u kullanarak, donanım arızası durumunda eğitim işlerini son kaydedilen kontrol noktasından tanımlayan ve otomatik olarak kurtaran küme dayanıklılığı özelliklerinden yararlanabiliyoruz. Ortak iş parçacığı olarak Kubernetes olmak üzere uygulama, çıkarım ve eğitim alanlarından çok çeşitli iş yükleri çalıştırıyoruz. Bizim için, SageMaker HyperPod ile Amazon EKS tamamen işe yarıyor: Düğümler kümemize düşüyor."
Nathan Wilce, Altyapı/Veri Baş Sorumlusu, Recursal

Rocket Mortgage
"Rocket Mortgage, ana çözüm ortağı AWS ile birlikte yapay zekâ ve veri bilimini ev sahibi olma yolculuğuna entegre etme konusunda ön saflarda yer almaktan gurur duyuyor. Amazon SageMaker Yapay Zekâ'yı kullanarak, makine öğrenimi operasyonlarımızı dönüştürerek verimliliği ve hassasiyeti artırıyoruz. SageMaker İşlem Hatları görsel düzenleyicisi, yeni açık kaynaklı büyük dil modellerini otomatik doğrulama işlem hattımız üzerinden çalıştırarak hızlı performans değerlendirmelerine olanak tanır. Bu, hızla gelişen bir ortamda büyük önem taşıyan yeni sürümleri değerlendirmek için gereken süreyi en aza indirir. Kullanım kolaylığı, veri bilimi ekiplerimizin kodun yeniden yazılması yerine yeniliğe odaklanmasını sağlıyor."
Shawn Malhotra, Rocket Şirketleri Baş Teknoloji Sorumlusu

SatSure
Jeo-uzamsal karar zekâsı çözümlerinde küresel bir lider olan SatSure, tüm hava koşullarında mahsul izleme ve çiftlik risk puanlamasından arazi örtüsü değişikliği tespiti, bitki örtüsü yönetimi, yangın riski ve arazi özelliği tanımlamaya kadar çeşitli kullanım örneklerine yönelik öngörüler oluşturmak için yerküre gözlem verilerini ve derin öğrenme modellerini kullanıyor.
"Düşük çözünürlüklü uydu görüntülerinde tarım çiftliği sınırlarını tanımlayan bir uygulamaya yönelik modeller oluşturmak için Amazon SageMaker İşlem Hatları'ndan yararlanıyoruz. Büyük uydu görüntüsü veri kümelerinden son teknoloji derin öğrenme modelleri geliştirmek oldukça zordur. İşlem Hatları sık veri ön işlemeyi, model eğitimini ve model dağıtımlarını otomatikleştirmemize olanak sağladığı için yapay zekâ inovasyonuna daha fazla odaklanabiliyor ve manuel süreçlere daha az zaman ayırabiliyoruz. Sürükle ve bırak özellikli kullanıcı arabirimi, ekipteki yeni veri bilimcilerinin anında hız kazanmasını ve belirli bir iş akışı düzenleme çerçevesine ilişkin uzmanlık bilgisi olmadan makine öğrenimi iş akışları oluşturmasını kolaylaştırıyor."
Prateep Basu, Kurucu ve CEO, SatSure Ltd.

EagleView
"Müşterilerimizin yüksek kaliteli veri öngörülerine yönelik talebini karşılamak için sürekli olarak yeni makine öğrenimi destekli özellikleri araştırıyor ve sunuyoruz. Yeni Amazon SageMaker İşlem Hatları sürükle ve bırak özellikli kullanıcı arabirimi, veri bilimcilerimize MLOps konusunda endişelenmeden daha zor bilgisayarlı görü (CV) sorunlarına odaklanmanın bir yolunu sağlayacak. Veri bilimcilerinin, model sunma ortamını optimize etmek için makine öğrenimi mühendisleriyle koordinasyon sağlamak zorunda kalmadan modellerini SageMaker Yapay Zekâ'ya kolayca kaydetmelerine olanak tanıyan İşlem Hatları oluşturuyoruz. Çok adımlı İşlem Hattı, kayıtlı modelleri yük testi için kalite güvencesi ortamlarındaki Amazon SageMaker Çıkarım uç noktalarına ve makine öğrenimi mühendisleri tarafından onaylanması durumunda ise üretim ortamlarına otomatik olarak dağıtır. Amazon SageMaker İşlem Hatları, son derece özelleştirilmiş makine öğrenimi iş akışları oluşturmak için diğer AWS hizmetleriyle (CI/CD, mesajlaşma hizmetleri) entegrasyonu kolaylaştırdığından uçtan uca makine öğrenimi geliştirme sürecimizin genel hızı önemli ölçüde arttı."
Garrett Hemann, Yapay Zekâ/Makine Öğrenimi Başkanı, EagleView

GoDaddy
GoDaddy olarak, sıradan girişimcilere işlerini kurmaları için gereken araçları sağlayarak başarılı olmalarına yardımcı olmayı amaçlıyoruz. GoDaddy Uygulamalı Makine Öğrenimi ve Yapay Zekâ Başkan Yardımcısı Jing Xi, "Farklı ihtiyaçları olan müşterilere hizmet veriyoruz. Genellikle destek sundukları işletmelerle günün her saati e-posta, sohbet ve sosyal medya dâhil olmak üzere birden fazla kanalda iletişim kurarlar." diyor. "Günümüzde üretken yapay zekâ, normalde büyük şirketler için ayrılmış olan inanılmaz miktardaki gücü ve bilgiyi parmaklarının ucuna getirerek küçük işletmelerin oyun alanını eşitliyor. Bununla birlikte üretken yapay zekâ geliştirme ekiplerimizin karşılaştığı en büyük zorluklardan biri, iş uygulamaları için hangi altyapı modelinin doğru olduğunu bulmaya çalışmaktır. Modelleri müşterilerimiz için en önemli olan belirli kriterlere göre kolayca karşılaştırabilmek ve model maliyeti, gecikme süresi ve model doğruluğu ile performansı arasında doğru dengeyi kurabilmek bizim için önemlidir. Amazon SageMaker Yapay Zekâ'nın yeni model değerlendirmesi özelliği, model seçim sürecindeki karmaşıklıkları ortadan kaldırarak fikir aşamasından uygulamaya geçiş süresini hızlandırmamıza ve bu modellerin yeni sürümlerinin deneme, geliştirme, dağıtım ve yönetimini kolayca yürütmemize yardımcı oluyor. Geliştiricilerimizin üretkenliklerini artırabilmeleri ve müşterilerin işlerini büyütmeleri adına üretken yapay zekânın gücünü daha da açığa çıkarabilmeleri için bu yeni özelliğe erişimi daha fazla ekibe sunmaktan heyecan duyuyoruz."
"GoDaddy, müşteri odaklı özellikler sunmanın yanı sıra şirket içi operasyonlarımızda maliyet verimliliğini artırmak için makine öğreniminden yararlanma konusunda ön sıralarda yer alıyor. Makine öğrenimi bilim insanlarımız bu hedefleri gerçekleştirmek için çok sayıda proje üzerinde çalışıyor. Bir model kayıt defteri kullanarak veri derleme, deneme günlük kaydı, model yapıt yönetimi ve dağıtımın makine öğrenimi iş akışını hızla yinelemek değer sağlama açısından çok önemlidir. MLflow gibi siparişe göre hazırlanmış bir araca duyulan ihtiyaç, makine öğrenimi bilim insanlarımızdan gelen güçlü ve net bir talep oldu. Amazon SageMaker Yapay Zekâ, uçtan uca makine öğrenimi iş akışlarında makine öğrenimi bilim insanları için yönetilen bir platform sunar ve SageMaker Yapay Zekâ içinde MLflow gibi endüstri standardı bir aracın kullanılmasına olanak sağlayarak model geliştirme yaşam döngümüzü güçlendirir. Amazon SageMaker Model Kayıt Defteri gibi ürünlerin kurumsal düzeyde güvenliğini ve olgunluğunu elde ederken MLflow aracılığıyla endüstri standardı makine öğrenimi deneme izlemesinden de yararlanıyoruz. SageMaker Yapay Zekâ'dan MLflow'un ekiplerimizde benimsenmesi, teslim hızımızı korurken kendi MLflow barındırılan bulut sunucularımızı sürdürmenin operasyonel yükünü azalttı ve gelişmiş iş birliğine olanak sağladı. Bu ürün teklifini sağlamlaştırırken aynı zamanda makine öğrenimi bilim insanlarımıza değer sunmak için ilk aşamalardan itibaren SageMaker Yapay Zekâ ekibiyle iş birliği yaptığımız için mutluyuz."
Karthik Iyer, Direktör, Mühendislik Makine Öğrenimi

KBC
"KBC Bank olarak veri bilimcilerimizi doğru araçlarla güçlendirmenin inovasyonu teşvik etmek için önemli olduğuna inanıyoruz. Yenilik yapmanın etkili bir yolu, yeni fikirleri keşfetmemize ve modellerimizi geliştirmemize olanak tanıyan sürekli denemelerdir. MLflow, denemeleri yönetmek ve belgelemek için sağlam bir platform sağlar. Bunu yönetilen bir hizmet olarak kullanmak, veri bilimcilerimiz açısından kullanıcı deneyimini geliştirecek ve makine öğrenimi platformumuzun kurulumunu ve bakımını basitleştirecek."
Thiago Alves, MLOps Mühendisi

Wallapop
"Artan sayıdaki makine öğrenimi denemelerini etkili bir şekilde yönetmek ve modellerin başarılı bir şekilde dağıtılmasını sağlamak için, denemeleri izlemeye ve modelleri kaydetmeye yönelik sağlam bir sisteme sahip olmak çok önemlidir. MLflow, kod tabanımızda minimum değişiklik gerektiren tüm makine öğrenimi denemelerinin sorunsuz bir şekilde izlenmesine olanak tanıdığı için bu amaç doğrultusunda verimli bir çözüm sağlar. Bu, Wallapop için en uygun modelin seçimini kolaylaştırırken akıcı ve verimli bir makine öğrenimi geliştirme süreci sağlar. Dolayısıyla bu platformun doğrudan AWS'ye entegre edilmesi ve yönetilmesi, ekibimizin bu tür bir hizmetin gerektireceği tüm ağır işleri yapmak yerine makine öğrenimi çözümlerimizin gerçek değerine odaklanmasına olanak tanıyor."
Martí Jordà Roca, Makine Öğrenimi Mühendisi

BigaBid
"Amazon SageMaker Yapay Zekâ, büyük ölçekte dağıtılmış makine öğrenimi modellerini kolaylıkla oluşturmamızı sağlıyor. Manuel süreçlere güvenmek yerine, geliştirme sürecinin büyük bir kısmını Amazon SageMaker Yapay Zekâ içerisinde sorunsuz bir şekilde otomatikleştirebiliyoruz. İşleri karşılaştırabilmemiz, en iyi modelleri bulabilmemiz ve bunları üretime dağıtabilmemiz adına otomatik eğitim işlerimizin performansını takip etmede güvenli bir yönteme ihtiyacımız var. MLflow ile entegrasyon sayesinde, bunu MLflow'u kendi başımıza kurmanın ve yönetmenin getirdiği ağır yükler olmadan yapmamıza olanak tanıyor. Bu, iş akışımızı daha da geliştirerek modelleri karşılaştırma ve model kaydı için güçlü işlevsellik sağlayarak geliştirme ve dağıtım verimliliğimizi önemli ölçüde artırıyor."
Eyal Trabelsi, Veri Mimarı

Toyota Connected
"MLflow özellikli Amazon SageMaker Yapay Zekâ, denemeleri ve model kalitesini izlemek ve yönetmek için SageMaker Yapay Zekâ ile basit ama son derece etkili bir entegrasyon olarak büyük değer sağladı. MLflow'un Amazon SageMaker Yapay Zekâ ile yerel entegrasyonu, model izleme ve tanıtım görevlerimizi zahmetsiz hâle getirdi. Yönetilen bir hizmet olduğundan temel altyapı konusunda endişelenmemize gerek kalmıyor, bu da modellerimizi iyileştirmeye ve geliştirme döngümüzü hızlandırmaya odaklanmamıza olanak sağlıyor."
Sumeet Kishnani, Yönetici Veri Bilimcisi

Thomson Reuters
"Thomson Reuters, 30 yılı aşkın bir süredir yapay zekâ geliştirmede ön saflarda yer almaktadır. Müşterilerimizin güvenilir bilgilere daha iyi erişim sağlayarak sonuçları daha hızlı sunmalarına yardımcı olacak anlamlı çözümler sunmayı taahhüt ediyoruz. Üretken yapay zekâdaki yeniliğimizi hızlandırmak için, LLM sağlayıcılarıyla ortaklık kurmanın yanı sıra, benzersiz ve tescilli içeriğimiz ve insan uzmanlığımızla özel modelleri daha verimli bir şekilde eğitmek için de çalışıyoruz. SageMaker HyperPod'un dağıtılmış eğitim kitaplıkları, büyük ölçekli model eğitimi performansını iyileştirmemize yardımcı oluyor. Ayrıca dayanıklılık özelliği, altyapıyı izlerken ve yönetirken bize zaman kazandırıyor. Temel modellerimizi SageMaker HyperPod üzerinde eğitmek, pazara ulaşma hızımızı artıracak ve müşterilerimize güncel ve kaliteli çözümler sunmamıza yardımcı olacak."
Joel Hron, Yapay Zekâ ve Laboratuvarlar Başkanı, Thomson Reuters
"Amazon SageMaker HyperPod kullanarak büyük dil modeli eğitim gereksinimlerimizi karşılayabildik. SageMaker HyperPod'da Amazon EKS'yi kullanarak kapasite ölçeğini artırabildik ve eğitim işlerini kolayca yürütebildik. Böylece yasal özetleme ve sınıflandırma gibi alanlarda büyük dil modellerinin faydalarını ortaya çıkardık."
John Duprey, Seçkin Mühendis, Thomson Reuters Labs

Hugging Face
"Hugging Face, milyonlarca kez indirilmiş StarCoder, IDEFICS ve Zephyr gibi önemli yeni açık altyapı modelleri oluşturmak için SageMaker HyperPod'u kullanıyor. SageMaker HyperPod'un amaca yönelik dayanıklılık ve performans yetenekleri, açık bilim ekibimizin altyapıyı yönetmek yerine altyapı modellerinin oluşturulma biçimlerinde yenilikler yapmaya ve önemli iyileştirmeler yayınlamaya odaklanmasını sağladı. SageMaker HyperPod'un özellikle makine öğrenimi donanım arızasını algılayabilme ve devam eden model eğitimini kesintiye uğratmadan hatalı donanımı hızlı bir şekilde değiştirebilme yeteneğini beğendik. Ekiplerimizin hızlı bir şekilde yenilik yapması gerektiğinden bu otomatik iş kurtarma özelliği, altyapı modeli eğitim süreci sırasında kesintiyi en aza indirmemize ve sadece bir yıl içinde yüzlerce saatlik eğitim süresinden tasarruf etmemize yardımcı oldu."
Jeff Boudier, Ürün Başkanı, Hugging Face

Perplexity AI
"Yüksek performanslı büyük dil modelleri oluşturmak amacıyla üretkenliği artırmak ve maliyetleri düşürmek için doğru makine öğrenimi altyapısını arıyorduk. Birkaç başarılı deneme yaptıktan sonra Amazon SageMaker HyperPod'u kullanmak için diğer bulut sağlayıcılarından AWS'ye geçtik. Son dört aydır HyperPod'u LLM'ler oluşturmak ve bunlara ince ayar yapmak için kullanıyor ve böylece soruları alıntı şeklinde sağlanan referanslarla yanıtlayan Perplexity etkileşimli yanıt altyapısını destekliyoruz. SageMaker HyperPod, küme durumunu otomatik olarak izlediğinden ve GPU hatalarını giderdiğinden geliştiricilerimiz temel altyapıyı yönetmek ve optimize etmek için zaman harcamak yerine model oluşturmaya odaklanabiliyor. SageMaker HyperPod'un yerleşik veri ve model paralel kitaplıkları, GPU'lardaki eğitim süresini optimize etmemize ve eğitim verimini ikiye katlamamıza yardımcı oldu. Sonuç olarak, eğitim deneylerimiz artık iki kat daha hızlı çalışabiliyor. Bu da geliştiricilerimizin daha hızlı yineleme gerçekleştirebileceği ve müşterilerimiz için yeni üretken yapay zekâ deneyimleri geliştirme sürecini hızlandırabileceği anlamına geliyor."
Aravind Srinivas, Kurucu Ortak ve CEO, Perplexity AI

Workday
"Dünya çapında 10.000'den fazla kuruluş, en değerli varlıklarını, yani çalışanlarını ve paralarını yönetmek için Workday'e güveniyor. Şirketimizin yapay zekânın sorumlu kullanımına ilişkin politikalarını yansıtan en iyi altyapı modelini seçerek müşterilerimize sorumlu ve şeffaf çözümler sunuyoruz. Yüksek kaliteli olması ve fırsat eşitliğini teşvik etmesi gereken iş tanımları oluşturma gibi görevler için Amazon SageMaker Yapay Zekâ'daki yeni model değerlendirmesi yeteneğini test ettik ve altyapı modellerini sapma, kalite ve performans gibi ölçütlere göre ölçebilme özelliğinden heyecan duyuyoruz. Modelleri karşılaştırıp sorumlu yapay zekâ konusunda sıkı kriterlerimize uygun olanları seçmek için gelecekte bu hizmeti kullanmayı sabırsızlıkla bekliyoruz."
Shane Luke, Yapay Zekâ ve Makine Öğrenimi Başkan Yardımcısı, Workday.

Salesforce
"Salesforce olarak altyapı modellerine yönelik açık bir ekosistem yaklaşımımız var ve Amazon SageMaker Yapay Zekâ, mimarimizi ölçeklendirmemize ve pazara ulaşmamızı hızlandırmamıza yardımcı olan çok önemli bir unsur. Yeni SageMaker Yapay Zekâ Çıkarımı özelliğini kullanarak tüm modellerimizi, tüm kaynak tahsisini ve işlem kaynaklarının paylaşımını otomatik olarak gerçekleştiren, performansı hızlandıran ve altyapı modellerinin dağıtım maliyetini azaltan tek bir SageMaker Yapay Zekâ uç noktasına yerleştirebildik."
Bhavesh Doshi, Mühendislik Başkan Yardımcısı, Salesforce.

Bain & Co
"Aura'nın en büyük zorluklarından biri, geniş bir yapılandırılmamış profesyonel veri havuzundan anlamlı öngörüler ayıklamaktır. Amazon SageMaker Canvas aracılığıyla büyük dil modellerini uygulayarak veri ayıklama sürecini otomatikleştirdik ve böylece şirketlerin iş gücü yetkinliklerini ve organizasyon yapılarını değerlendirme şeklini dönüştürdük. Bu yaklaşım sadece veri analizini ölçeklendirmemize yardımcı olmakla kalmadı, aynı zamanda anahtar kelime eşleştirme gibi geleneksel veri analizi yöntemlerinin sınırlamalarını da atlattı. SageMaker Canvas'ın yeni veri hazırlama ve LLM yeteneklerini kullanan Aura, şirketleri organizasyon yapılarının etkinliği, iş gücünün becerileri ve finansal sonuçlara ilişkin performansı açısından nicel olarak puanlayıp başkalarıyla karşılaştırabiliyor."
Purna Doddapaneni, Founder's Studio CTO'su ve Bain & Co. ortağı

Wix
"Amazon SageMaker Yapay Zekâ Çıkarımı, modelleri birden çok Erişilebilirlik Alanı'nda dağıtmamıza ve tahminleri geniş ölçekte çevrimiçi veya toplu iş modunda çalıştırmamıza yardımcı oluyor."
Itamar Keller, Araştırma ve Geliştirme Ekibi Lideri, Wix
Qred
"Amazon SageMaker Yapay Zekâ kullanan merkezî bir platformla uyumluluk daha kolay. Merkezîleştirdiğimizde ve güvenliğini sağladığımızda hassas verileri eklemek daha kolay oluyor."
Lezgin Bakırcıoğlu, Teknoloji Direktörü, Qred

Stability AI
"Lider bir açık kaynaklı üretken yapay zekâ şirketi olarak hedefimiz, modern yapay zekânın erişilebilirliğini en üst düzeye çıkarmaktır. Optimize edilmiş eğitim performansını ölçeklendirebilecek bir altyapı gerektiren, on milyarlarca parametreye sahip altyapı modelleri oluşturuyoruz. SageMaker HyperPod'un yönetilen altyapısı ve optimizasyon kitaplıkları ile eğitim süresini ve maliyetlerini %50'den fazla azaltabiliyoruz. Son teknoloji modelleri daha hızlı oluşturmak için model eğitimimizi daha dayanıklı ve performanslı hâle getiriyor."
Emad Mostaque, Kurucu ve CEO, Stability AI

"iFood olarak, makine öğrenimi gibi teknolojileri kullanarak hizmetlerimizle müşterilerimizi memnun etmeye çalışıyoruz. Modelleri geliştirmek, eğitmek ve dağıtmak için eksiksiz ve sorunsuz bir iş akışı oluşturmak, makine öğrenimini ölçeklendirme yolculuğumuzun kritik bir parçası oldu. Amazon SageMaker İşlem Hatları, birden çok ölçeklenebilir otomatik makine öğrenimi iş akışını hızla oluşturmamıza yardımcı oluyor ve modellerimizi etkili bir şekilde dağıtmayı ve yönetmeyi kolaylaştırıyor. SageMaker İşlem Hatları, geliştirme döngümüzle daha verimli olmamızı sağlıyor. Amazon SageMaker Yapay Zekâ'nın tüm bu yeni özellikleriyle üstün müşteri hizmetleri ve verimlilik sunmak üzere yapay zekâ/makine öğrenimi kullanma konusundaki liderliğimizi vurgulamaya devam ediyoruz."
Sandor Caetano, Baş Veri Bilimcisi, iFood

"Arzın taleple eşleştiği güçlü bir bakım sektörü, her aileden ülkenin gayri safi yurt içi hasıla rakamına kadar ekonomik büyüme için esastır. Veri hazırlama sürecinden dağıtım sürecine kadar ölçeklenebilir uçtan uca makine öğrenimi model işlem hatları oluşturmak üzere kullanabileceğimiz tutarlı bir dizi veri kullanarak veri bilimi ve geliştirme ekiplerimiz genelinde daha iyi ölçeklendirme yapmamıza yardımcı olacağına inandığımız için Amazon SageMaker İşlem Hatları konusunda heyecanlıyız. Amazon SageMaker Yapay Zekâ'nın yeni duyurulan yetenekleriyle farklı uygulamalar için makine öğrenimi modellerimizin gelişimini ve dağıtımını hızlandırarak müşterilerimizin, gerçek zamanlı daha hızlı önerilerle bilgiye dayalı kararlar almasına yardımcı olabiliyoruz."
Clemens Tummeltshammer, Veri Bilimi Yöneticisi, Care.com
_Logo_Resized.f91898f019610a66c5a9284b90b71cf609deb12e.png)
"3M, makine öğrenimini kullanarak zımpara kağıdı gibi denenip test edilmiş ürünleri iyileştiriyor ve sağlık hizmetleri de dahil olmak üzere diğer birçok alanda inovasyon yapıyor. Makine öğrenimini 3M'nin diğer alanlarına da ölçeklemeyi düşünürken veri ve model miktarının her yıl ikiye katlanarak hızlıca büyüdüğünü görüyoruz. Ölçeklendirmemize yardımcı olacağı için yeni SageMaker Yapay Zekâ özellikleri konusunda heyecanlıyız. Amazon SageMaker Data Wrangler, model eğitimi için verileri hazırlamayı çok daha kolay hâle getiriyor ve Amazon SageMaker Özellik Deposu, aynı model özelliklerini tekrar tekrar oluşturma ihtiyacını ortadan kaldırıyor. Son olarak, Amazon SageMaker Pipelines; veri hazırlama, model oluşturma ve model dağıtımını uçtan uca bir iş akışında otomatikleştirmemize yardımcı olarak modellerimizin pazara ulaşma hızını artıracak. Araştırmacılarımız, 3M'de bilimin yeni hızının avantajından yararlanmayı dört gözle bekliyor."
David Frazee, Teknik Faaliyetler Direktörü, 3M Corporate Systems Research Lab
"Amazon SageMaker JumpStart ile çeşitli altyapı modelleriyle denemeler yapabildik, sağlık hizmetlerindeki ihtiyaçlarımıza en uygun olanları seçebildik ve SageMaker'ın HIPAA uyumlu model dağıtımını kullanarak makine öğrenimi uygulamalarını hızla başlatabildik. Bu, reçeteler ve müşteri hizmetleri için veri giriş sürecinin hızını ve ölçeğini geliştirmemize olanak sağladı."
Alexandre Alves, Kıdemli Baş Mühendis, Amazon Pharmacy

"Canva olarak misyonumuz, dünyayı tasarım konusunda desteklemek ve herkesin herhangi bir cihazda güzel bir şeyler yaratmasını kolaylaştırmak. Üretken yapay zekâ ile kullanıcıların fikirlerini olabildiğince az sorunla hayata geçirmelerine yardımcı oluyoruz. SageMaker JumpStart sayesinde ekiplerimizi üretken yapay zekâyı kullanmaya başlama ve çeşitli altyapı modellerini test etme konusunda güçlendirebiliyoruz. Küresel hackathon'umuzda Canvanaut'lar çok çeşitli altyapı modellerini kolayca dağıtabildi ve projelerini çalışır hâle getirebildi. Hackathon'un başarısında önemli bir rol oynadı."
Nic Wittison, Yapay Zekâ Ürünleri Mühendislik Lideri, Canva

"Dovetail olarak, kuruluşların müşterilerini daha iyi anlama gücüyle ürün ve hizmetlerinin kalitesini artırmalarına yardımcı oluyoruz. Amazon SageMaker JumpStart sayesinde son teknoloji altyapı modellerine kolayca erişebiliyor ve bunları test edip dağıtabiliyoruz. Gelişmiş özetlemeyi sağlamak için AI21 Jurassic-2 Mid'i kullandık ve aylar yerine haftalar içinde SaaS uygulamamıza entegre edebildik. Müşterilerimiz artık veri gizliliği ve güvenlik güvencesini korurken verilerinden öngörüleri verimli bir şekilde ayrıştırıp anlayabilir."
Chris Manouvrier, Kurumsal Mimar Müdürü, Dovetail

"Müşterilerimizin binlerce yasal belgesi var ve bu belgeleri ayrıştırma süreci sıkıcı ve zaman alıcı. Çoğu zaman, ifadede soruyu kimin sorduğunu anlamak gibi, yanıtları hızlı bir şekilde almanın bir yolu olmuyor. Artık Amazon SageMaker JumpStart ile ürünlerimizi güçlendirmek için son teknoloji altyapı modellerine erişebiliyoruz, böylece müşterilerimiz çelişki algılama ve anlamsal arama gibi çeşitli kullanım örneklerini binlerce belge üzerinde aynı anda ele alabiliyor. Avukatlar artık sıkı güvenlik ve uyumluluk gereksinimlerini korurken gelecekteki vakalara hazırlanmak için geçmiş transkriptlerden yararlanabilirler."
Jason Primuth, Baş İnovasyon Sorumlusu, Lexitas

"Tyson Foods olarak üretkenliği artırmak için üretim sürecimizde makine öğrenimini (ML) kullanmanın yeni yollarını aramaya devam ediyoruz. Üretim hattında ambalaj etiketi gerektiren ürünleri tanımlamak için görüntü sınıflandırma modellerini kullanıyoruz. Ancak görüntü sınıflandırma modellerinin sahadan alınan yeni görüntülerle sürekli olarak yeniden eğitilmesi gerekiyor. Amazon SageMaker JumpStart, veri bilimcilerimizin makine öğrenimi modellerini destek mühendisleriyle paylaşmasına olanak tanıyor, böylece makine öğrenimi modellerini herhangi bir kod yazmadan yeni verilerle eğitebiliyorlar. Bu, makine öğrenimi çözümlerinin pazara ulaşma süresini hızlandırıyor, sürekli iyileştirmeleri teşvik ediyor ve üretkenliği artırıyor."
Rahul Damineni, Uzman Veri Bilimcisi, Tyson Foods

"Amazon SageMaker JumpStart sayesinde makine öğrenimi tahmini ihtiyaçlarını daha hızlı ve daha güvenilir bir şekilde karşılamak için makine öğrenimi çözümlerini günler içinde başlatabiliyoruz."
Alex Panait, CEO, Mission Automate

"Amazon SageMaker JumpStart sayesinde daha iyi başlangıç noktalarına sahip olabiliyoruz, bu da kendi kullanım örneklerimize yönelik bir makine öğrenimi çözümünü 3-4 ay yerine 4-6 haftada dağıtabilmemizi sağlıyor."
Gus Nguyen, Yazılım Mühendisi, MyCase

"Amazon SageMaker JumpStart ile otomatik anormallik algılama veya nesne sınıflandırma gibi makine öğrenimi uygulamalarını daha hızlı oluşturabiliyor ve kavram kanıtından üretime kadar çözümleri birkaç gün içinde başlatabiliyoruz."
Milos Hanzel, Platform Mimarı, Pivotree

"Amazon SageMaker Clarify, Bundesliga Match Facts dijital platformunun tamamıyla sorunsuz şekilde entegre oldu ve Amazon SageMaker Yapay Zekâ'da makine öğrenimi iş akışlarımızı standartlaştırmaya yönelik uzun vadeli stratejimizin önemli bir parçası. Daha ayrıntılı bilgiler sağlamak ve taraftarlara sahada çok kısa sürede verilen kararları daha iyi anlamalarında yardımcı olmak için AWS'nin makine öğrenimi gibi yenilikçi teknolojilerini kullanan Bundesliga Match Facts, izleyicilerin her maçtaki önemli kararlarla ilgili daha ayrıntılı bilgi almasını mümkün kılıyor."
Andreas Heyden, Dijital İnovasyonlar Başkan Yardımcısı - DFL Group

"Amazon SageMaker JumpStart ile Slack, güvenlik ve gizliliğe öncelik verirken Slack AI'ı güçlendirmek için en son teknolojiye sahip altyapı modellerine erişebiliyor. Slack müşterileri artık daha akıllı arama yapabiliyor, konuşmaları anında özetleyebiliyor ve en üretken hâllerinde olabiliyorlar."
Jackie Rocca, Ürün ve Yapay Zekâ Başkan Yardımcısı, Slack

"AutoGluon ve Amazon SageMaker Clarify kombinasyonu, müşteri kaybı modelimizin müşteri kaybını %94 doğruluk oranı ile doğru tahmin etmesini sağladı. SageMaker Clarify, SHAP değerleriyle açıklanabilirlik sağlayarak model davranışını anlamamıza yardımcı oluyor. SageMaker Clarify ile yerel hesaplamaya kıyasla SHAP değerleri hesaplama maliyetini %50'ye kadar düşürdük. Ortak çözüm, modeli daha iyi anlayabilmemizi ve önemli maliyet tasarruflarıyla müşteri memnuniyetini daha yüksek doğruluk oranında artırabilmemizi sağlıyor."
Masahiro Takamoto, Veri Grubu Yöneticisi, CAPCOM

"Domo, kuruluştaki herhangi birinin kolaylıkla kullanıp anlayabileceği ölçeklenebilir bir veri bilimi çözümleri paketi sunuyor. Clarify ile müşterilerimiz yapay zeka modellerinin nasıl tahmin yaptığı üzerine önemli öngörüler ediniyor. Clarify ve Domo kombinasyonu, herkesin yapay zeka gücünü işletmesinde ve ekosistemlerinde kullanmasını sağlayarak müşterilerimiz için yapay zeka hızı ve zekasının artırılmasına yardımcı oluyor."
Ben Ainscough, Ph.D., Yapay Zeka ve Veri Bilimi Yöneticisi, Domo

ABD menşeli dijital bir banka olan Varo Bank, müşterilere yenilikçi ürünlerini ve hizmetlerini sunarken aynı zamanda hızlı ve riskli kararlar alabilmesi için yapay zeka/makine öğrenimi kullanıyor.
"Varo, ML modellerimizin açıklanabilirliğine ve şeffaflığına çok önem veriyor ve bu çabaları ilerletme bakımından Amazon SageMaker Clarify'ın sonuçlarını görmekten heyecan duyuyoruz."
Sachin Shetty, Veri Bilimi Yöneticisi, Varo Money

LG AI Research, makine öğrenimi modellerini daha hızlı eğitmek ve dağıtmak için Amazon SageMaker Yapay Zekâ'yı kullanarak gelecek yapay zekânın çağına öncülük etmeyi amaçlıyor.
"Kısa bir süre önce 250 milyon yüksek çözünürlüklü görüntü-metin çifti veri kümesini işleyebilen süper dev bir yapay zekâ sistemi olan EXAONE tarafından desteklenen yapay zekâ sanatçı Tilda'yı piyasaya sürdük. Çok modelli yapay zekâ, algıladığı dilin ötesini keşfetme yeteneğiyle Tilda'nın kendi başına yeni bir görüntü oluşturmasına olanak tanıyor. Amazon SageMaker Yapay Zekâ, ölçeklendirme ve dağıtılmış eğitim yetenekleri nedeniyle EXAONE'ın geliştirilmesinde önemli bir rol oynadı. Özellikle, bu süper dev yapay zekâyı eğitmek için gereken devasa hesaplamalar nedeniyle verimli paralel işleme büyük önem taşıyor. Ayrıca büyük ölçekli verileri sürekli yönetmemiz ve yeni elde edilen verilere yanıt verme konusunda esnek olmamız gerekiyordu. Amazon SageMaker Yapay Zekâ model eğitimi ve dağıtılmış eğitim kitaplıklarını kullanarak dağıtılmış eğitimi optimize ettik ve eğitim kodumuzda büyük değişiklikler yapmadan modeli %59 daha hızlı eğittik."
Seung Hwan Kim, Başkan Yardımcısı ve Vizyon Laboratuvarı Lideri, LG AI Research

"AI21 Labs olarak, işletmelerin ve geliştiricilerin hiçbir doğal dil işleme (NLP) uzmanlığı gerektirmeden kullanıcılarının metinle etkileşimini yeniden şekillendirmek üzere en son dil modellerini kullanmalarına yardımcı oluyoruz. Geliştirici platformumuz AI21 Studio, tümü büyük dil modelleri ailemizi temel alan metin oluşturmaya, akıllı özetlemeye ve hatta kod oluşturmaya erişim sağlar. Yakın zamanda eğitilen, 17 milyar parametreye sahip Jurassic-Grande (TM) modelimiz, Amazon SageMaker Yapay Zekâ kullanılarak eğitildi. Amazon SageMaker Yapay Zekâ, model eğitimi sürecini daha kolay ve verimli hâle getirdi ve DeepSpeed kitaplığıyla mükemmel şekilde çalıştı. Sonuç olarak, dağıtılmış eğitim işlerini yüzlerce Nvidia A100 GPU'ya kolayca ölçeklendirebildik. Grande modeli, çok daha büyük olan 178 milyar parametreli modelimizle aynı düzeyde metin oluşturma kalitesini çok daha düşük bir çıkarım maliyetiyle sağlıyor. Dolayısıyla, Jurassic-Grande'yi üretimde kullanan müşterilerimiz, günlük olarak milyonlarca gerçek zamanlı kullanıcıya hizmet verebiliyor ve kullanıcı deneyiminden ödün vermeden gelişmiş birim ekonomisinin avantajlarından yararlanabiliyor."
Dan Padnos, Mimarlık Başkan Yardımcısı, AI21 Labs

2005 yılından bu yana otonom araç lideri olan Torc.ai, Amazon SageMaker Yapay Zekâ ve Amazon SageMaker Yapay Zekâ dağıtılmış veri paralel (SMDDP) kitaplığının yardımıyla nakliye endüstrisinde güvenli, sürekli ve uzun mesafeli taşımacılık için sürücüsüz kamyonları ticarileştiriyor.
"Ekibim artık Amazon SageMaker Yapay Zekâ model eğitimini ve terabaytlarca eğitim verisi ve milyonlarca parametreli modelleri içeren Amazon SageMaker Yapay Zekâ dağıtılmış veri paralel (SMDDP) kitaplığını kullanarak büyük ölçekli dağıtılmış eğitim işlerini kolayca yürütebiliyor. Amazon SageMaker Yapay Zekâ dağıtılmış model eğitimi ve SMDDP, eğitim altyapısını yönetmeye gerek kalmadan sorunsuz bir şekilde ölçeklendirmemize yardımcı oldu. Modelleri eğitme süremizi birkaç günden birkaç saate indirerek tasarım döngümüzü sıkıştırmamıza ve filomuza yeni otonom araç yeteneklerini her zamankinden daha hızlı eklememize olanak sağladı."
Derek Johnson, Mühendislik Başkan Yardımcısı, Torc.ai

Yeni nesil siber güvenlik çözümleri ve hizmetlerinde dünya lideri olan Sophos, makine öğrenimi modellerini daha verimli bir şekilde eğitmek için Amazon SageMaker Yapay Zekâ'yı kullanıyor.
"Güçlü teknolojimiz, kötü amaçlı yazılımlarla kurnazca bağlanmış dosyaları algılar ve ortadan kaldırır. Ancak birden fazla terabayt boyutundaki veri kümelerini işlemek için XGBoost modellerini kullanmak son derece zaman alıcıydı ve bazen sınırlı bellek alanıyla kullanılması mümkün olmuyordu. Amazon SageMaker Yapay Zekâ dağıtılmış eğitimiyle, diskte (25 kata kadar daha küçük) ve bellekte (beş kata kadar daha küçük) önceki modele göre çok daha küçük olan hafif bir XGBoost modelini başarıyla eğitebiliyoruz. Spot bulut sunucuları üzerinde Amazon SageMaker Yapay Zekâ otomatik model ayarlamayı ve dağıtılmış eğitimi kullanarak, bu kadar büyük veri kümelerine ölçeği genişletmek için gereken temel eğitim altyapısını ayarlamadan modelleri hızlı ve daha etkili bir şekilde değiştirip yeniden eğitebiliyoruz."
Konstantin Berlin, Yapay Zekâ Başkanı, Sophos

"Aurora'nın gelişmiş makine öğrenimi ve geniş ölçekte simülasyonu, teknolojimizi güvenli ve hızlı bir şekilde geliştirmenin temelini oluşturuyor ve AWS, ilerlememizi sürdürmek için ihtiyaç duyduğumuz yüksek performansı sağlıyor. Neredeyse sınırsız ölçeği ile AWS, Aurora Driver'ın yeteneklerini doğrulamak için milyonlarca sanal testi destekliyor; böylece gerçek dünyadaki sürüşün sayısız uç durumlarında güvenli bir şekilde gezinebiliyor."
Chris Urmson, CEO, Aurora

"Sahneyi anlama açısından önem taşıyan sahne segmentasyonunu gerçekleştirmek için bilgisayarlı görü modellerini kullanıyoruz. Modeli bir dönem için eğitmek 57 dakika sürüyordu ve bu da bizi yavaşlatıyordu. Amazon SageMaker Yapay Zekâ'nın veri paralellik kitaplığını kullanarak ve Amazon ML Çözüm Laboratuvarı'nın yardımıyla, 5ml.p3.16xlarge bulut sunucularında optimize edilmiş eğitim koduyla 6 dakikada eğitebildik. Eğitim süresindeki 10 kat azalma sayesinde, geliştirme döngüsü sırasında verileri hazırlamaya daha fazla zaman ayırabiliyoruz."
Jinwook Choi, Kıdemli Araştırma Mühendisi, Hyundai Motor Company

"Latent Space'de herkesin düşünce hızında yaratabileceği, sinirsel olarak işlenmiş bir oyun motoru inşa ediyoruz. Dil modellemedeki ilerlemelerden yola çıkarak, ne oluşturulacağını belirlemek için hem metin hem de görsellerin anlamsal anlayışını birleştirmeye çalışıyoruz. Şu an gelişmiş makine öğrenimi işlem hatlarına sahip olduğumuz büyük ölçekli model eğitimini artırmak için bilgi alımına odaklanıyoruz. Aynı anda birden fazla veri kaynağı ve model eğitildiğinden bu kurulum dağıtılmış eğitimin yanı sıra bir zorluk da teşkil ediyor. Bu nedenle, büyük üretken modeller için eğitimi verimli bir şekilde ölçeklendirmek amacıyla Amazon SageMaker Yapay Zekâ'daki yeni dağıtılmış eğitim yeteneklerinden yararlanıyoruz."
Sarah Jane Hong, Kurucu Ortak/Baş Bilim Sorumlusu, Latent Space

"Musixmatch, doğal dil işleme (NLP) ve ses işleme modelleri oluşturmak için Amazon SageMaker Yapay Zekâ'yı kullanıyor ve Amazon SageMaker Yapay Zekâ ve Hugging Face ile denemeler yapıyor. Amazon SageMaker Yapay Zekâ'yı seçmemizin nedeni, veri bilimcilerinin temel altyapıyı yönetme konusunda endişelenmelerine gerek kalmadan modelleri hızlı bir şekilde yinelemeli olarak oluşturmasına, eğitmesine ve ayarlamasına olanak tanımasıdır, bu da veri bilimcilerinin daha hızlı ve bağımsız çalışabileceği anlamına gelir. Şirket büyüdükçe daha büyük ve daha karmaşık NLP modellerini eğitme ve ayarlama gereksinimlerimiz de arttı. Her zaman eğitim süresini hızlandırırken aynı zamanda eğitim maliyetlerini de düşürmenin yollarını arıyoruz, bu nedenle Amazon SageMaker Eğitim Derleyicisi konusunda heyecanlıyız. SageMaker Eğitim Derleyicisi, eğitim sürecinde GPU'ları kullanmak için daha verimli yollar sunuyor ve SageMaker Eğitim Derleyicisi, PyTorch ve Hugging Face gibi üst düzey kitaplıklar arasındaki sorunsuz entegrasyonla, dönüştürücü tabanlı modellerimizde eğitim süresinin haftalardan günlere inmesiyle önemli ölçüde iyileştiğini ve eğitim maliyetlerinin düştüğünü gördük."
Loreto Parisi, Yapay Zekâ Mühendisliği Direktörü, Musixmatch

AT&T Cybersecurity, Amazon SageMaker Yapay Zekâ çok modelli uç noktalarını kullanarak neredeyse gerçek zamanlı tahminler gerektiren tehdit algılamayı iyileştirdi.
"Amazon SageMaker Yapay Zekâ çok modelli uç noktaları sadece uygun maliyetli olmakla kalmıyor, aynı zamanda modellerimizi depolama şeklimizi basitleştirerek bize iyi bir performans artışı da sağlıyor."
Matthew Schneid, Baş Mimar, AT&T

Müşteri hizmetlerine yönelik üretken yapay zekâ çözümleri sağlayıcısı Forethought Technologies, Amazon SageMaker Yapay Zekâ'yı kullanarak maliyetlerini yüzde 80'e kadar düşürdü.
"Amazon SageMaker Yapay Zekâ çok modelli uç noktalarına geçiş yaparak müşterilerimize daha az gecikme süresi ve daha iyi yanıt süreleri sağlarken maliyetlerimizi %66'ya kadar düşürdük."
Jad Chamoun, Temel Mühendislik Direktörü, Forethought Technologies

Bazaarvoice, SageMaker Sunucusuz Çıkarım'ı kullanarak makine öğrenimi çıkarım maliyetlerini %82 azalttı.
"SageMaker Sunucusuz Çıkarım'ı kullanarak makine öğrenimini uygun ölçekte verimli bir şekilde gerçekleştirebiliyoruz, çok sayıda modeli makul bir maliyetle ve düşük operasyonel yükle hızlı bir şekilde çıkarabiliyoruz."
Lou Kratz, Baş Araştırma Mühendisi, Bazaarvoice

Tapjoy, makine öğrenimi modellerini aylar yerine günler içinde dağıtmak için Amazon SageMaker Yapay Zekâ'yı kullanıyor.
"Bir modeli eğitmek, oluşturmak ve dağıtmak yaklaşık üç ila altı ay sürüyordu. SageMaker Yapay Zekâ ile artık bu süreci bir haftada ya da daha kısa sürede gerçekleştirebiliyoruz."
Nick Reffitt, Veri Bilimi ve Mühendisliği Başkan Yardımcısı, Tapjoy

Zendesk, Önerilen Makrolar özelliği için Amazon SageMaker Yapay Zekâ çok modelli uç noktalarında (MME) binlerce makine öğrenimi modelini barındırdı ve özel uç noktalarla karşılaştırıldığında çıkarımda %90 maliyet tasarrufu elde etti.
"Amazon SageMaker Yapay Zekâ çok modelli uç noktalarını (MME) kullanarak 100.000'den fazla müşterimiz için özelleştirilmiş binlerce makine öğrenimi modeli dağıttık. SageMaker Yapay Zekâ MME ile, uç nokta başına birden fazla modeli barındırmak için çok kiracılı, SaaS ile uyumlu bir çıkarım yeteneği oluşturduk ve çıkarım maliyetini özel uç noktalara kıyasla %90 oranında azalttık."
Chris Hausler, Yapay Zekâ/Makine Öğrenimi Başkanı, Zendesk
Amazon Pharmacy
"Amazon SageMaker JumpStart ile çeşitli altyapı modelleriyle denemeler yapabildik, sağlık hizmetlerindeki ihtiyaçlarımıza en uygun olanları seçebildik ve SageMaker'ın HIPAA uyumlu model dağıtımını kullanarak makine öğrenimi uygulamalarını hızla başlatabildik. Bu, reçeteler ve müşteri hizmetleri için veri giriş sürecinin hızını ve ölçeğini geliştirmemize olanak sağladı."
Alexandre Alves, Kıdemli Baş Mühendis, Amazon Pharmacy
Intuit
"Amazon SageMaker Yapay Zekâ ile platform üzerinde kendi algoritmalarımızı oluşturup dağıtarak yapay zekâ girişimlerimizi uygun ölçekte hızlandırabiliyoruz. Yepyeni büyük ölçekli makine öğrenimi ve yapay zekâ algoritmaları oluşturarak bu platformda dağıtacak ve bu sayede müşterilerimize karmaşık sorunları çözme konusunda yardımcı olacağız."
Ashok Srivastava, Baş Veri Sorumlusu, Intuit
GE Healthcare
Donanım, yazılım ve biyoteknoloji alanlarından veri ve analizler toplayan GE Healthcare, sağlayıcılar ve hastalar için daha iyi sonuçlar ortaya koyarak sağlık hizmetlerini dönüştürüyor.
"Amazon SageMaker, GE Healthcare'in iyileştirilmiş hasta bakımı sağlamak için güçlü yapay zekâ araçlarına ve hizmetlerine erişmesini sağlıyor. Amazon SageMaker Yapay Zekâ'nın ölçeklenebilirliği ve AWS temelli hizmetlere entegre edilebilmesi bizim için çok büyük bir artı. GE Health Cloud olarak, Amazon SageMaker Yapay Zekâ ile devam eden iş birliğimizin sağlık hizmetleri çözüm ortakları için nasıl daha iyi sonuçlar ortaya koyacağını ve iyileştirilmiş hasta bakımı sağlamada nasıl yardımcı olacağını görmek için heyecanlanıyoruz."
Sharath Pasupunuti, Yapay Zekâ Mühendislik Lideri, GE Healthcare
ADP, Inc.
ADP, insan sermaye yönetimi (HCM) çözümleri sunan lider bir küresel teknoloji şirketidir. ADP DataCloud, yöneticilerin işletmelerini daha iyi yönetmek için gerçek zamanlı kararlar almasına yardımcı olabilecek eyleme dönüştürülebilir öngörüler sunmak için ADP'nin 30 milyondan fazla çalışandan alınan eşsiz iş gücü verilerinden yararlanıyor.
"Yetenekleri çekmek ve elde tutmak zordur, bu nedenle işverenlerin güçlü ekipleri korumalarına yardımcı olmak üzere ADP DataCloud'u yapay zekâ yetenekleriyle geliştirmeye devam ediyoruz. İş gücü kalıplarını hızlı bir şekilde belirlemek ve sonuçları (örneğin çalışan değişimi veya ücret artışının etkisi) gerçekleşmeden önce tahmin etmek için Amazon SageMaker Yapay Zekâ dâhil AWS makine öğrenimini kullanıyoruz. Yapay zekâ ve makine öğrenimi için birincil platformumuz olarak AWS'den yararlanarak makine öğrenimi modellerini dağıtma süresini 2 haftadan sadece 1 güne indirdik."
Jack Berkowitz, Ürün Geliştirme Başkan Yardımcısı, ADP, Inc.
BASF Digital Farming
BASF Digital Farming, çiftçileri daha akıllı kararlar almaya teşvik etme, artan dünya nüfusunu besleme sorununun çözümüne katkıda bulunma ve aynı zamanda çevresel ayak izini azaltma misyonuna sahiptir.
"Amazon SageMaker Yapay Zekâ ve ilgili AWS Teknolojisi, hızlı denemeleri destekliyor ve kullanımı kolay işlevler ile makine öğrenimi benimsenmesi için giriş engelini azaltan API'ler sağlıyor. Bu şekilde makine öğrenimi kullanım örneklerinin tam değer potansiyelini hızlı bir şekilde ortaya çıkarabiliyoruz."
Dr. Christian Kerkhoff, Veri Otomasyonu Müdürü, BASF Digital Farming GmbH

Cerner
Cerner Corporation, çeşitli sağlık bilgi teknolojisi (HIT) çözümleri, hizmetleri, cihazları ve donanımları sağlayan küresel bir sağlık ve teknoloji şirketidir.
"Cerner, çok çeşitli klinik, finansal ve operasyonel deneyimler sürecinde yapay zekâ ve makine öğrenimi yeniliklerini hayata geçirmekten gurur duyuyor. Hem Cerner'ın Makine Öğrenimi Ekosistemi hem de Cerner Doğal Dil İşleme tarafından oluşturulan ve AWS ile olan iş birliğimizin sağladığı yeni yeteneklerle, tüm müşterilerimiz için ölçeklenebilir inovasyonu hızlandırıyoruz. Amazon SageMaker Yapay Zekâ, Cerner'ın yapay zekâ/makine öğrenimi aracılığıyla müşterilerimize değer sunma amacımızı yerine getirmesini sağlamanın önemli bir bileşenidir. Ek olarak Amazon SageMaker Yapay Zekâ, Cerner'a TensorFlow ve PyTorch gibi farklı çerçevelerden yararlanmanın yanı sıra çeşitli AWS hizmetleriyle entegre olma yeteneği de sağlıyor."
Sasanka Are, Doktora Derecesi, Başkan Yardımcısı, Cerner

Dow Jones
Dow Jones & Co., tüketicilere ve kuruluşlara gazeteler, web siteleri, mobil uygulamalar, videolar, haber bültenleri, dergiler, özel veri tabanları, konferanslar ve radyo aracılığıyla içerik sunan küresel bir haber ve ticari bilgi sağlayıcısıdır.
"Dow Jones makine öğrenimini ürünlerimize ve hizmetlerimize entegre etmeye odaklanmaya devam ederken AWS harika bir çözüm ortağı oldu. Kısa bir süre önce gerçekleşen Makine Öğrenimi Hackathon'umuza kadar AWS ekibi, katılımcılara Amazon SageMaker Yapay Zekâ ve Amazon Rekognition konusunda eğitim verdi ve tüm ekiplere gün boyu destek sundu. Sonuç olarak, ekiplerimiz makine öğrenimini nasıl uygulayabileceğimize dair harika fikirler buldu ve biz de bunların çoğunu AWS'de geliştirmeye devam edeceğiz. Etkinlik oldukça başarılı geçti ve harika bir ortaklık örneğini gözler önüne serdi."
Ramin Beheshti, Ürün ve Teknoloji Kurulu Başkanı, Dow Jones

Advanced Microgrid Solutions
Advanced Microgrid Solutions (AMS), temiz enerji varlıklarının dağıtımını ve optimizasyonunu kolaylaştırarak dünya çapında temiz enerji ekonomisine geçiş sürecini hızlandırmayı hedefleyen bir enerji platformu ve enerji hizmetleri şirketidir. NEM, tüm tarafların enerji tüketmek/tedarik etmek üzere her 5 dakikada bir teklif verdiği bir spot market kullanır. Bu, devasa miktarda pazar verisini işlerken talep tahminlerini öngörerek dakikalar içinde dinamik teklifler ortaya koymayı gerektirir. AMS, bu zorluğu çözmek için Amazon SageMaker Yapay Zekâ üzerinde TensorFlow kullanarak bir derin öğrenme modeli oluşturdu. En iyi model parametrelerini keşfetmek ve modellerini yalnızca haftalar içinde oluşturmak için Amazon SageMaker Yapay Zekâ'nın otomatik model ayarlama işlevinden yararlandı. Modeli, tüm enerji ürünleri genelinde net enerji ölçümüne yönelik pazar tahminlerinde gelişme sağladı. Bu gelişme, işlerine önemli verimlilik artışları olarak yansıyacak.

ProQuest
ProQuest dünyanın en büyük dergi, e-kitap, birincil kaynak, tez, haber ve video koleksiyonunun küratörlüğünü yapar ve kütüphanelerin kaynaklar edinip koleksiyonlarını genişletmelerine yardımcı olan güçlü iş akışı çözümleri oluşturur. ProQuest ürün ve hizmetleri 150 ülkede akademi, K-12, halk, kurum ve devlet kütüphanelerinde kullanılmaktadır.
"Kütüphane ziyaretçileri için daha ilgi çekici bir video kullanıcı deneyimi oluşturmak ve aramalarının daha alakalı sonuçlar vermesini sağlamak için AWS ile iş birliği yapıyoruz. AWS ML Çözüm Laboratuvarı ile çalışarak Amazon SageMaker Yapay Zekâ aracılığıyla farklı algoritmaları test ettik, hiperparametre optimizasyonunu kullanarak modelleri ayarladık ve makine öğrenimi (ML) modellerinin dağıtımını otomatikleştirdik. Şu ana kadar elde edilen sonuçlardan memnunuz ve artık diğer ürünler için de makine öğrenimi teknolojilerini değerlendiriyoruz."
Allan Lu, Araştırmaya Yönelik Araçlar, Hizmetler ve Platformlardan Sorumlu Başkan Yardımcısı, ProQuest
Celgene
Celgene, dünya genelinde hastaların yaşamlarını iyileştirmeye kendini adamış küresel bir biyofarmasötik şirketidir. Odak noktası kanser, bağışıklık sistemi inflamasyonu ve diğer karşılanmamış tıbbi ihtiyaçları olan hastalar için yenilikçi tedavilerin keşfedilmesi, geliştirilmesi ve ticarileştirilmesidir.
"Celgene olarak vizyonumuz gerçekten yenilikçi ve çığır açan tedaviler sunmak ve dünya genelindeki hastaların yaşam kalitelerini artırmaktır. Amazon SageMaker Yapay Zekâ ve Apache MXNet ile, çözümler ve süreçler geliştirmek adına derin öğrenme modelleri oluşturmak ve eğitmek eskisinden daha hızlı ve kolay hâle geldi ve artık tedavi keşfetme ve ilaç üretme çalışmalarımızı kolayca ölçeklendirebiliyoruz. SageMaker Yapay Zekâ ve Amazon EC2 P3 bulut sunucularını kullanmak, eğitim süresi modellerimizi ve üretkenliğimizi hızlandırarak ekibimizin çığır açan araştırma ve keşiflere odaklanmasını sağladı."
Lance Smith, Direktör, Celgene
Atlas Van Lines
Atlas Van Lines, 1948'de taşıma ve depolama sektöründen bir grup girişimci tarafından kurulan, Kuzey Amerika'nın ikinci büyük nakliye şirketidir. Kuruluş, iş dünyasının altın kuralına bağlı kalarak ülke genelinde taşımacılık gerçekleştirme hedefiyle kurulmuştur. Atlas, sağlam bir ayak izine ek olarak sektör standartlarını aşan sıkı temsilci kalitesi gereksinimlerine sahiptir.
Atlas temsilci ağı, taşınmanın yoğun olduğu sezonlarda müşteri talebini karşılamak için farklı pazarlarda birlikte çalışır. Geleneksel olarak kapasiteyi tahmin etme becerileri manueldi ve fazla emek gerektiriyordu. Uzun yıllara dayanan deneyime sahip kaynakların bilgeliğine ve içgüdülerine güvendiler. Atlas, 2011'den günümüze kadar olan geçmiş verilere sahipti ve gelecekteki pazar taleplerine göre kapasite ve fiyatı dinamik olarak ayarlamanın bir yolunu bulmak istedi.
Atlas, uzun mesafeli taşımacılık sektöründe proaktif kapasite ve fiyat yönetimi olasılığının ortaya çıkarılmasına yardımcı olması için APN Premier Danışmanlık Ortağı Pariveda Solutions ile iş birliği yaptı. Pariveda verileri hazırladı, makine öğrenimi modelini geliştirip değerlendirdi ve performansı ayarladı. Modeli eğitmek ve optimize etmek için Amazon SageMaker Yapay Zekâ'yı kullandılar ve ardından Amazon SageMaker Yapay Zekâ'nın modüler yapısını kullanarak Amazon EC2 aracılığıyla bunu dışarı aktardılar.

Edmunds
Edmunds.com, 20 milyon aylık ziyaretçiye taşıtlar hakkında detaylı ve sürekli güncellenen bilgileri sunan, taşıt alımına yönelik bir web sitesidir.
"Makine öğrenimini tüm mühendislerimizin kullanımına sunma konusunda stratejik bir girişimimiz var. Amazon SageMaker Yapay Zekâ, mühendislerin makine öğrenimi modellerini ve algoritmalarını geniş ölçekte oluşturmasını, eğitmesini ve dağıtmasını kolaylaştırarak bu hedefe ulaşmamıza yardımcı olmada önemli bir rol oynuyor. Edmunds'ın, müşterilerimiz için kuruluş genelinde yeni çözümler geliştirmek amacıyla SageMaker Yapay Zekâ'yı nasıl kullanacağını görmek için sabırsızlanıyoruz."
Stephen Felisan, Baş Bilgi Sorumlusu, Edmunds.com

Hotels.com
Hotels.com, 41 dilde 90 yerelleştirilmiş web sitesi işleten lider bir küresel konaklama markasıdır.
"Hotels.com olarak odağımız her zaman daha hızlı hareket etme, en yeni teknolojileri kullanma ve sürekli yenilikçi olma konuları etrafında şekilleniyor. Amazon SageMaker Yapay Zekâ'nın sunduğu dağıtılmış eğitim, iyileştirilmiş algoritmalar ve yerleşik hiper parametre özellikleri ekibimin en büyük veri kümelerimizle daha hızlı ve daha hassas modeller oluşturmasına ve bu sayede bir modeli üretime alma süremizi kısaltmaya yardımcı olacak. Tek yapılması gereken bir API çağrısı. Amazon SageMaker Yapay Zekâ, makine öğrenimi sürecimizin karmaşıklığını azaltarak müşteriler için daha iyi bir deneyimi daha kısa sürede oluşturmamızı sağlayacak."
Matt Frye, Başkan Yardımcısı ve Veri Bilimi Sorumlusu, Hotels.com ve Expedia Affiliate Network

Formosa Plastics
Formosa Plastics Corporation, büyüyen, dikey olarak entegre bir plastik reçine ve petrokimyasal tedarikçisidir. Formosa Plastics, müşterilerin talep ettiği tutarlılığı, performansı ve kaliteyi sağlayan, polivinil klorür, polietilen ve polipropilen reçine, kostik soda ve diğer petrokimyasallardan oluşan kapsamlı bir ürün yelpazesi sunmaktadır.
"Formosa Plastics, Tayvan'ın önde gelen petrokimya şirketlerinden biridir ve dünyanın lider plastik üreticileri arasında yer almaktadır. Kusurların daha doğru tespit edilmesini sağlamak ve manuel işçilik maliyetlerini azaltmak için makine öğrenimini keşfetmeye karar verdik ve bunu yapmamıza yardımcı olması için tercih ettiğimiz bulut sağlayıcısı olarak AWS'ye yöneldik. AWS ML Çözüm Laboratuvarı, iş kullanım örneklerinin tanımlanmasına yönelik bir keşif atölye çalışmasından uygun makine öğrenimi modellerinin seçilerek oluşturulmasına ve fiili dağıtıma kadar sürecin her adımında bizimle birlikte çalıştı. Amazon SageMaker Yapay Zekâ'yı kullanan makine öğrenimi çözümü, çalışanların manuel denetim için harcadığı zamanı yarıya indirdi. Çözüm Laboratuvarı'nın yardımıyla, ileride koşullar değiştikçe SageMaker Yapay Zekâ modelini kendi başımıza optimize edebilecek duruma geldik."
Bill Lee, İkinci Başkan Yardımcısı, Formosa Plastics Corporation
Voodoo
Voodoo, 2 milyardan fazla oyun indirmesi ve 400 milyondan fazla aylık aktif kullanıcısı (MAU) ile lider bir mobil oyun şirketidir. Kendi reklam platformlarını işletiyorlar ve kullanıcılarına gösterilen reklam tekliflerinin doğruluğunu ve kalitesini artırmak için makine öğreniminden yararlanıyorlar.
"Voodoo'da giderek büyümekte olan milyonlarca oyuncu tabanını aktif olarak bağlantıda tutmamız gerekiyor. AWS'de makine öğrenimi ve yapay zekâ iş yüklerimizi standartlaştırarak, işimizi büyütmeye ve oyuncularımızın ilgisini çekmeye devam etmek için ihtiyaç duyduğumuz hız ve ölçekte yineleme yapabiliyoruz. Amazon SageMaker Yapay Zekâ'yı kullanarak oyuncularımıza hangi reklamın gösterilmesi gerektiğine gerçek zamanlı olarak karar verebilir ve uç noktamızı günde 30 milyondan fazla kullanıcı tarafından 100 milyondan fazla kez çağırabiliriz; bu da günde bir milyara yakın tahmin anlamına gelir. AWS makine öğrenimi sayesinde, küçük bir ekip tarafından desteklenen doğru bir modeli bir haftadan kısa bir sürede devreye almayı başardık ve ekibimiz ve işletmemiz büyüdükçe sürekli olarak bunun üzerine geliştirmeler yapabildik."
Aymeric Roffé, Baş Teknoloji Sorumlusu, Voodoo
Regit
Eski adıyla Motoring.co.uk olan Regit, bir otomotiv teknolojisi firmasıdır ve sürücülere yönelik Birleşik Krallık'ın önde gelen çevrimiçi hizmetidir. Aracın plakasını temel alarak dijital araç yönetimi hizmetleri sunuyorlar ve sürücülere Ulaştırma Bakanlığı (MOT) vergisi, sigorta ve geri çağırma gibi konularda bilgilendirici hatırlatmalar sağlıyorlar.
Regit, kullanıcıların araba değiştirme olasılığı hakkında tahminler vermek ve Regit için bir satışla sonuçlanmasını sağlamak üzere hem kategori hem de değişken verileri aynı anda işleyen "Kategorik Makine Öğrenimi modellerini" uygulamak için bir APN Gelişmiş Danışmanlık Ortağı olan Peak Business Insight ile birlikte çalıştı.
Peak, gerçek zamanlı alım, modelleme ve veri çıkışı için Amazon SageMaker Yapay Zekâ gibi AWS hizmetlerini kullandı. Amazon SageMaker Yapay Zekâ, Regit için günde 5.000 API isteğini yöneterek ilgili veri gereksinimlerini sorunsuz bir şekilde ölçeklendirip ayarlıyor ve potansiyel müşteri puanlama sonuçlarının dağıtımını yönetiyor. Bu sırada da Amazon Redshift ve Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) bulut sunucuları model performansını ve sonuçlarını verimli ve sürekli olarak optimize ediyor. Peak sayesinde Regit, 2,5 milyon kullanıcısından hangisinin ne zaman araba değiştireceğini tahmin etmeyi başardı. Bu, müşterilere daha kişiselleştirilmiş ve hedefe yönelik bir şekilde hizmet verebilecekleri ve çağrı merkezi gelirlerini dörtte birinden fazla artırabilecekleri anlamına geliyor.

Realtor.com
realtor.com®, Doorsteps® ve Moving.com™ markalarını bünyesinde barındıran Move, Inc. ağı, tüketicilere ve emlak uzmanlarına yönelik bir dizi web sitesi ve mobil deneyim aracılığıyla emlak konusunda bilgi, araç ve profesyonel uzmanlık sağlıyor.
"Tüketicileri ev sahibi olma yolculuklarında desteklerken Amazon SageMaker Yapay Zekâ'nın realtor.com® araç setine dönüştürücü bir katkı sunduğuna inanıyoruz. Modellerin eğitimi ve optimizasyonu gibi geçmişte uzun zaman alan makine öğrenimi iş akışları, daha büyük bir verimlilikle ve daha geniş bir geliştirici grubu tarafından gerçekleştirilebilir. Bu da veri bilimcilerimizin ve analistlerimizin kullanıcılarımız için en zengin deneyimi yaratmaya odaklanmalarını sağlar."
Vineet Singh, Baş Veri Sorumlusu ve Kıdemli Başkan Yardımcısı, Move, Inc.

Grammarly
Grammarly'nin algoritmaları, doğal dil işleme ve gelişmiş makine öğrenimi teknolojilerinin bir kombinasyonu aracılığıyla, cihazlar arasında birden fazla platformda yazma yardımı sunarak her gün milyonlarca insanın daha etkili bir şekilde iletişim kurmasına yardımcı oluyor.
"Amazon SageMaker Yapay Zekâ, TensorFlow modellerimizi dağıtılmış bir eğitim ortamında geliştirmemizi mümkün kılıyor. İş akışlarımız aynı zamanda ön işleme için Amazon EMR ile de entegre oluyor, böylece verilerimizi bir Jupyter not defterindeki EMR ve Spark ile filtrelenmiş hâlde Amazon S3'ten alabiliyor ve ardından aynı not defteriyle Amazon SageMaker Yapay Zekâ'da eğitebiliyoruz. SageMaker Yapay Zekâ, farklı üretim gereksinimlerimiz için de esneklik sağlıyor. Çıkarımları SageMaker Yapay Zekâ'nın kendisi üzerinde çalıştırabiliyoruz veya yalnızca modele ihtiyacımız varsa onu S3'ten indirip iOS ve Android müşterilerimiz için mobil cihaz uygulamalarımızın çıkarımlarını çalıştırıyoruz."
Stanislav Levental, Teknik Lider, Grammarly
Slice Labs
Merkezi New York'ta bulunan ve dünya çapında faaliyet gösteren Slice Labs, ilk isteğe bağlı sigorta bulut platformu sağlayıcısıdır. Slice, bireysel isteğe bağlı sigorta teklifleriyle B2C pazarına ve şirketlerin sezgisel dijital sigorta ürünleri oluşturmasına olanak tanıyarak B2B pazarına hizmet ediyor.
"Slice olarak müşterilerin sigorta ihtiyaçlarının sürekli değişen doğasının son derece farkındayız ve geniş hizmet yelpazesi, esnekliği ve sigortacılar arasındaki güçlü itibarı nedeniyle bulut platformumuz olarak AWS'yi tercih ettik. Müşterilerimizi ihtiyaçlarına göre en iyi sigorta seçenekleriyle buluşturmaya yardımcı olmak adına işimizi desteklemek için AWS makine öğrenimi de dâhil olmak üzere çok çeşitli AWS hizmetlerinden yararlanıyoruz. Akıllı sigorta ürünleri oluşturup piyasaya sürmek isteyen sigortacılar ve teknoloji şirketleriyle yaptığımız çalışmalarda, AWS ile muazzam maliyet tasarrufları ve üretkenlik avantajları elde ettik. Örneğin, tedarik süresini 47 günden 1 güne indirerek %98 oranında azalttık. Hem coğrafi olarak hem de AWS ile bulut kullanımımız açısından genişlemeye devam etmekten heyecan duyuyoruz."
Philippe Lafreniere, Büyümeden Sorumlu Müdür, Slice Labs

DigitalGlobe
Dünyanın önde gelen yüksek çözünürlüklü yerküre görüntüleme, veri ve analiz sağlayıcısı DigitalGlobe her gün olağanüstü miktarlarda veri işliyor.
"Dünyanın önde gelen yüksek çözünürlüklü yerküre görüntüleme, veri ve analiz sağlayıcısı DigitalGlobe her gün olağanüstü miktarlarda veri işliyor. DigitalGlobe kullanıcıların AWS Bulut'ta depolanan 100 PB boyutundaki görüntü kitaplığının tamamında arama yapmasını, içeriğe erişmesini ve üzerinde işlemler gerçekleştirmesini kolaylaştırarak uydu görüntülerine derin öğrenme uygulanmasını sağlıyor. Barındırılan Jupyter not defterlerini kullanarak modelleri petabayt boyutlarındaki yerküre gözlem görüntüsü veri kümeleriyle eğitmek için Amazon SageMaker Yapay Zekâ'dan faydalanmayı planlıyoruz. Bu sayede DigitalGlobe'un Geospatial Big Data Platform (GBDX) kullanıcıları ölçeklendirilebilir ve dağıtılmış bir ortamda tek bir düğmeye basarak bir model oluşturabilir ve bu modeli dağıtabilir."
Dr. Walter Scott, Maxar Technologies Teknoloji Müdürü ve DigitalGlobe Kurucusu

Intercom
Intercom'un mesajlaşma öncelikli ürünleri, diğer şirketlerin web siteleri ve mobil uygulamalarıyla sorunsuz bir şekilde entegre olarak onların müşteri kazanmalarına, etkileşime geçmelerine ve destek vermelerine yardımcı oluyor. 2011 yılında kurulan şirketin San Francisco, Londra, Chicago ve Dublin'de ofisleri bulunmaktadır.
"Intercom'da, veri bilimcilerinden ve veri odaklı mühendislerden oluşan büyüyen bir ekibimiz var ve genellikle hızlı bir şekilde yineleme yapmak ve veri odaklı ürünler için yeni çözümler keşfetmek istiyoruz. Amazon SageMaker Yapay Zekâ'dan önce, bu ürünleri oluşturmak için pek çok farklı seçenek denedik ancak her birinde zorluklarla karşılaştık; kod paylaşımı zordu, büyük veri kümeleri üzerinde test yapmak yavaştı ve donanımı kendi başımıza tedarik edip yönetmek sorunluydu. SageMaker Yapay Zekâ geldi ve tüm bu sorunları bizim yerimize çözdü. Bunu özellikle arama platformlarımız ve makine öğrenimi özelliklerimiz için algoritmalar geliştirmek üzere kullanıyoruz ve SageMaker Yapay Zekâ'nın barındırılan Jupyter not defterlerinin hızlı bir şekilde oluşturmamıza ve yinelememize olanak sağladığını fark ettik. En önemlisi de, SageMaker Yapay Zekâ'nın yönetilen bir hizmet olması sayesinde ekibim ellerindeki göreve odaklanabiliyor. Amazon SageMaker Yapay Zekâ, Intercom'da bizim için son derece değerli bir hizmet ve şirketimiz büyüdükçe daha fazlasını kullanmaya devam etmekten heyecan duyuyoruz."
Kevin McNally, Kıdemli Veri Bilimcisi, Makine Öğrenimi, Intercom

Kinect Energy Group
Kinect Energy Group, özellikle havacılık, denizcilik ve kara taşımacılığı sektörlerindeki ticari ve endüstriyel müşterilere enerji tedarik danışmanlık hizmetleri, tedarik gerçekleştirme ve işlem ve ödeme yönetimi çözümleri sunan bir Fortune 100 şirketi olan World Fuel Services'ın bir yan kuruluşudur. Kinect Energy, İskandinavya bölgesinin önemli bir enerji sağlayıcısıdır ve bölgenin rüzgârlı ikliminin sağladığı doğal enerji kaynaklarına bağlı kalır.
İşletme yakın zamanda AWS'nin sunduğu bir dizi yapay zekâ/makine öğrenimi hizmetiyle büyük bir ilerleme kaydetti. Şirket, Amazon SageMaker Yapay Zekâ ile yaklaşan hava durumu trendlerini ve dolayısıyla gelecek ayların elektrik fiyatlarını tahmin edebiliyor ve sektör lideri ileri görüşlü bir yaklaşımı temsil eden benzeri görülmemiş uzun vadeli enerji ticaretine olanak tanıyor.
"AWS ML Çözüm Ekibi ile Çözüm Mimarisi Ekibi'nin yardımıyla Amazon SageMaker Yapay Zekâ'yı kullanmaya başladıktan sonra, Yenilik Günü ile hız kazandık ve etkisi o zamandan bu yana çok büyük oldu. AWS teknolojilerinin sağladığı yeni avantajlardan tam anlamıyla yararlanmak için kendi yapay zekâ ekibimizi birkaç kez büyüttük. Henüz gerçekleşmemiş hava durumuna göre fiyatları belirleyerek yeni yollardan kâr elde ediyoruz. Verilerimizi S3'te depolamak, yürütme için Lambda'yı kullanmak ve SageMaker Yapay Zekâ'ya ek olarak Step Functions'ı kullanmak da dâhil olmak üzere AWS ile her şeyimizi ortaya koyduk. AWS ML Çözüm Laboratuvarı'nın kararlı çözüm ortaklığı sayesinde kendi kendimize yeterli hâle geldik, artık oluşturduğumuz modelleri yineleyebiliyor ve işimizi geliştirmeye devam edebiliyoruz."
Andrew Stypa, İş Analizi Lideri, Kinect Energy Group

Frame.io
Frame.io, videoyla ilgili her şey için merkezinizdir. Dünya çapında 700.000'den fazla müşteriyle video inceleme ve iş birliği alanında lider olan Frame.io, serbest çalışanlardan kurumsal şirketlere kadar tüm yelpazedeki video profesyonellerinin video incelemek, onaylamak ve sunmak için geldiği yerdir.
"Dünyanın her yerindeki kullanıcıların erişebildiği bulut temelli bir video inceleme ve iş birliği platformu olarak müşterilerimize sınıfının en iyisi güvenliği sağlamak zorundayız. Amazon SageMaker Yapay Zekâ'da yerleşik anormallik algılama modeliyle, müşterilerimizin medyasının her zaman güvenli ve korumalı kalmasını sağlamak amacıyla istenmeyen IP isteklerini hızlı bir şekilde tanımlamak, tespit etmek ve engellemek için makine öğreniminden yararlanabiliyoruz. Amazon SageMaker Yapay Zekâ'yı kullanmaya başlamak, zamanla sürdürmek, platformumuzda ölçeklendirmek ve özel iş akışlarımızla uyumlu hâle getirmek basit ve anlaşılır oldu. Ayrıca SageMaker Yapay Zekâ'daki Jupyter not defterlerinin yardımıyla, Frame.io'yu daha da güvenli hâle getirecek şekilde hassasiyetimizi ve geri çağırmamızı geliştirmek için farklı modeller deneme olanağı bulduk."
Abhinav Srivastava, Başkan Yardımcısı ve Bilgi Güvenliği Başkanı, Frame.io

Cookpad
Cookpad, Japonya'da aylık yaklaşık 60 milyon kullanıcısı ve dünya çapında aylık yaklaşık 90 milyon kullanıcısı ile Japonya'nın en büyük tarif paylaşım hizmetidir.
"Cookpad'in tarif hizmetinin daha kolay kullanımına yönelik talebin artmasıyla birlikte veri bilimcilerimiz, kullanıcı deneyimini optimize etmek için daha fazla makine öğrenimi modeli oluşturacak. En iyi performans için eğitim işi yinelemelerinin sayısını en aza indirmeye çalışırken makine öğrenimi çıkarım uç noktalarının dağıtımında geliştirme süreçlerimizi yavaşlatan önemli bir zorluk olduğunu fark ettik. Veri bilimcilerinin modelleri kendi başlarına dağıtabileceği şekilde makine öğrenimi model dağıtımını otomatikleştirmek için Amazon SageMaker Yapay Zekâ'nın çıkarım API'lerini kullandık ve Amazon SageMaker Yapay Zekâ'nın uygulama mühendislerinin makine öğrenimi modellerini dağıtma ihtiyacını ortadan kaldıracağını kanıtladık. Üretimde Amazon SageMaker Yapay Zekâ ile bu süreci otomatikleştirmeyi öngörüyoruz."
Yoichiro Someya, Araştırma Mühendisi, Cookpad

Fabulyst
Fabulyst, tüketiciler için yapay zekâ aracılığıyla daha olumlu ve kişiselleştirilmiş alışveriş deneyimleri ve perakendeciler için de daha iyi dönüşümler sağlayan, moda ticaretine odaklanan Hindistan merkezli bir startup'tır.
"Fabulyst, stok kalemlerini kullanıcıların özel, kişiselleştirilmiş sorgularıyla (örneğin vücut tiplerine veya cilt tonlarına uygunluk) eşleştirerek tüketicilerin kendilerine uygun ürünleri bulmasını kolaylaştırıyor. Aynı zamanda sosyal medya, arama, bloglar vb. üzerinden elde edilen verilere dayalı aylık trendleri tahmin etmek için bilgisayarlı görüyü kullanarak ve bu trendleri perakende müşterilerimizin kataloglarında otomatik olarak etiketleyerek perakendecilerin daha etkili dönüşümler elde etmelerine yardımcı oluyoruz. Fabulyst, tekliflerimizi destekleyen birçok öngörüyü ele alarak sınıfının en iyisi çözümlerimizi sunmak için Amazon SageMaker Yapay Zekâ dâhil AWS'yi kullanıyor. SageMaker Yapay Zekâ ve diğer AWS hizmetleriyle birlikte, kullanıcılarımıza değer kazandırmayı (perakendeciler için artan gelirde %10 artış gibi) garanti edebiliyoruz ve her zaman mükemmel sonuçlar sunma becerimize güveniyoruz."
Komal Prajapati, Kurucu ve CEO, Fabulyst

Terragon Group
Terragon Group, Afrika'daki mobil kitleye ulaşmak üzere öngörüyü kullanan işletmeler için değer sunan bir veri ve pazarlama teknolojisi şirketidir. Yıllar içinde Terragon Group, birçok coğrafyaya yayılan yerel ve çok uluslu markalara hizmet veren mobil alanda lider hâline geldi. Doğru kullanıcıya doğru zamanda doğru reklam mesajını iletmek için kişiselleştirme gerekir. Dolayısıyla Terragon, işletmelerin Afrika'da doğru hedef kitleye ulaşmasına yardımcı olmak için verileri, öngörüleri ve yapay zekâyı kullanıyor.
"Amazon SageMaker Yapay Zekâ, herhangi bir altyapı kurulumuna ihtiyaç duymadan bizim için uçtan uca bir makine öğrenimi iş akışı sağlıyor. Veri bilimi ve makine öğrenimi ekiplerimiz, veri araştırmasından model eğitimi ve üretimine yalnızca birkaç saat içinde hızlı bir şekilde geçebiliyor. Mühendislik yeteneğinin az bulunduğu Afrika'daki bir işletme için, gerçek hayattaki sorunları çözen makine öğrenimi modellerini 90 günden daha kısa bir sürede oluşturup dağıtabilmenin başka bir yolu yoktu."
Deji Balogun, CTO, Terragon Group

SmartNews
SmartNews, dünya çapında aylık 11 milyondan fazla aktif kullanıcıya kaliteli bilgiler sunan, Japonya'nın en büyük haber uygulamasıdır. SmartNews, makine öğrenimi teknolojileriyle kullanıcılara en alakalı ve ilgi çekici haberleri sunma konusunda yardımcı olur. SmartNews'teki makine öğrenimi algoritmaları, şu anda en önemli haberlerin ilk %0,01'ini sunmak için milyonlarca makaleyi, sosyal sinyali ve insan etkileşimini değerlendiriyor.
"Kaliteli haberleri keşfetme ve dünyaya sunma misyonumuz, AWS ve özellikle müşterilerimize hizmet etmek için geliştirme döngüsünü hızlandırmamıza yardımcı olan Amazon SageMaker Yapay Zekâ tarafından destekleniyor. Amazon SageMaker Yapay Zekâ'yı kullanmak derin öğrenmeyi kullanarak makale sınıflandırma, Yaşam Boyu Değeri tahmin etme ve metin ve görsel için bileşik modelleme dâhil olmak üzere haber düzenleme yöntemlerimizde bize çok yardımcı oldu. Amazon SageMaker Yapay Zekâ ve AWS'nin diğer yapay zekâ çözümleriyle daha yüksek zirvelere ulaşmayı dört gözle bekliyoruz."
Kaisei Hamamoto, Kurucu Ortak ve Eş CEO, SmartNews, Inc.

Pioneer
Pioneer, araç elektroniği ve mobilite hizmetleri de dâhil olmak üzere dijital eğlence alanında uzmanlaşmış çok uluslu bir şirkettir. Pioneer, "Kalbi Titret ve Ruha Dokun" kurumsal felsefesiyle hareket eder ve müşterilerine günlük yaşamlarında yardımcı olabilecek ürün ve hizmetler sunar.
"Amazon SageMaker Yapay Zekâ ve Otomatik Model Ayarlama gibi model eğitimi özelliklerinden yararlanarak son derece doğru makine öğrenimi modelleri geliştirmeyi başardık ve müşterilerimiz için gizliliği sağlamaya devam ettik. Ayrıca bir kazanç sağlama platformu oluşturmak amacıyla hem algoritmalar hem de önceden eğitilmiş modeller için makine öğrenimi amacıyla AWS Marketplace'ten yararlanmayı sabırsızlıkla bekliyoruz."
Kazuhiro Miyamoto, Bilgi Hizmetleri Mühendisliği Bölümü Genel Müdürü, Pioneer

Dely
Dely, Japonya'nın en iyi yemek pişirme video hizmeti olan Kurashiru'yu yönetiyor. Dünyayı etkileyen mutfak hizmetleri sunmak için her gün çaba gösteriyor. Kurashiru, yemek videolarıyla yemek masasını renklendiren çeşitli lezzetli yemek tarifleri sunarak her gün birçok insana yardımcı oluyor. Japonya'da on milyonlarca kişi aylık yemek tarifi hizmetini izliyor ve dinliyor.
"Popüler Kurashiru hizmetini başlattığımızdan bu yana 2,5 yıl içinde mobil uygulamamızın indirilme sayısı 15 milyonu aştı. Makine öğrenimi gibi ileri teknolojileri kullanarak kullanıcılarımıza doğru içeriği doğru zamanda sunmanın kritik olduğuna inanıyoruz. Bunu başarmak için, makine öğrenimi modellerini üretimde 90 gün içinde oluşturup dağıtmamıza yardımcı olan Amazon SageMaker Yapay Zekâ'yı kullandık. Ayrıca içerik kişiselleştirmesi ile tıklama oranını %15 artırdık."
Masato Otake, CTO, Dely, Inc.

Ayla Networks
Ayla Networks, hem tüketici hem de ticari pazarlar için çözümler geliştiren, San Francisco merkezli bir hizmet olarak IoT platformu yazılım şirketidir.
"Ayla Networks olarak, kanıtlanmış ölçeklenebilirliği ve güvenilirliği nedeniyle müşterilerimizin öncelikli olarak AWS altyapısı üzerinde çalıştığını görüyoruz. Özellikle ticari üreticilerin Ayla Cloud'daki ekipman performansı verilerinden yararlanmak için Amazon SageMaker Yapay Zekâ'dan yararlandığını biliyoruz. Amazon SageMaker Yapay Zekâ ve Ayla IQ ürünümüz sayesinde işletmeler, makine arızalarını önceden tahmin edip bunları meydana gelmeden önce düzeltebildikleri sürece, daha iyi ürün ve hizmet kalitesi sağlayan öngörüleri ve anormallikleri ortaya çıkarabilirler. Bu çözüm müşterilerimizin sorunsuz bir şekilde çalışmasını sağlıyor ve böylece işletmelerinin endişelenmeden büyümeye, üretmeye ve ölçeklendirmeye devam edebilmesini sağlıyor."
Prashanth Shetty, Küresel Pazarlama Başkan Yardımcısı, Ayla Networks

FreakOut
FreakOut, dijital reklamlara odaklanan lider bir teknoloji şirketidir. Şirket, internet reklamcılığında gerçek zamanlı reklam envanteri işlemlerinin yanı sıra web'de gezinmek için veri analizine yönelik ürünler sunmaktadır. FreakOut, tıklama oranı (CTR) ve dönüşüm oranı (CVR) tahminleri için makine öğreniminden yararlanır.
"Makine öğrenimi eğitim ortamlarını şirket içinden Amazon SageMaker Yapay Zekâ'ya taşıma sürecindeyiz. Amazon SageMaker Yapay Zekâ, işimiz için bize daha ölçeklenebilir bir çözüm sunuyor. Amazon SageMaker Yapay Zekâ'nın Otomatik Model Ayarlama özelliğiyle, gereksinimlerimiz için son derece doğru modelleri optimize edebiliyor ve tahmin edebiliyoruz."
Jiro Nishiguchi, CTO, FreakOut

Wag!
"Wag! olarak iki taraflı bir pazardaki arz ve talep ihtiyaçlarını karşılamak zorundayız. Müşterilerimizin köpek gezdirme talebini tahmin etmek için AWS tarafından desteklenen makine öğrenimini kullanma fırsatını gördük. Makine öğrenimi uygulamalarımızı AWS'de standartlaştırarak, sınırlı mühendislik kaynaklarına rağmen çok daha gelişmiş bir hızda ve ölçekte yinelemeler yaparak sürekli büyüyen iş ihtiyaçlarımızı karşılayabiliyoruz. Amazon SageMaker Yapay Zekâ'yı kullanarak, modeli eğitmek için gereken 45 günlük hesaplama süresini 3 güne indirerek makine öğrenimi denemelerimizi hızlandırabiliyoruz."
Dave Bullock, Mühendislik ve Operasyon Teknolojisi Başkan Yardımcısı, Wag Labs Inc.

Infoblox
Infoblox, ağ çekirdeğini (yani DNS, DHCP ve IP adresi yönetimi, topluca DDI olarak bilinir) yönetmek ve güvence altına almak için tasarlanmış, güvenli bulut tarafından yönetilen ağ hizmetlerinde lider bir şirkettir.
"Amazon SageMaker Yapay Zekâ ile birlikte Infoblox olarak, çok değerli etki alanı adı hedeflerini taklit etmek için homograflar oluşturan ve bunları kötü amaçlı yazılım bırakmak, kullanıcı bilgilerini ele geçirmek ve bir markanın itibarını zedelemek için kullanan kötü niyetli aktörleri tespit eden bir DNS güvenlik analizi hizmeti oluşturduk. AWS, bulut için kurumsal standardımızdır ve makine öğrenimi modeli geliştirmeyi hızlandırmak için SageMaker Yapay Zekâ tarafından sunulan birçok özellikten yararlanabiliyoruz. SageMaker Otomatik Model Ayarlama özelliklerini kullanarak denemelerimizi ölçeklendirdik ve doğruluğu %96,9'a çıkardık. Güvenlik analizi hizmetimizin bir parçası olan IDN homograf dedektörümüz, SageMaker Yapay Zekâ sayesinde 60 milyondan fazla homograf etki alanı çözünürlüğü belirledi ve her ay milyonlarcasını daha bulmaya devam ediyor, bu da müşterilerimizin marka istismarını daha hızlı tespit etmesine yardımcı oluyor."
Femi Olumofin, Analiz Mimarı, Infoblox

NerdWallet
San Francisco merkezli bir kişisel finansman şirketi olan NerdWallet; kredi kartları, bankacılık, yatırım, krediler ve sigorta dâhil olmak üzere finansal ürünlerin incelemelerini ve karşılaştırmalarını sağlar.
"NerdWallet, müşterileri kişiselleştirilmiş finansal ürünlerle buluşturmak için veri bilimine ve makine öğrenimine dayanır. Veri bilimi mühendisliği uygulamalarımızı hızla modernize etmemize, engelleri kaldırmamıza ve teslim süresini hızlandırmamıza olanak sağladığı için AWS üzerinde makine öğrenimi iş yüklerimizi standartlaştırmayı tercih ettik. Amazon SageMaker Yapay Zekâ sayesinde, veri bilimcilerimiz stratejik arayışlara daha fazla zaman ayırabiliyor ve rekabet avantajımızın olduğu yere, yani kullanıcılarımız için çözdüğümüz sorunlara ilişkin öngörülerimize daha fazla odaklanabiliyor."
Ryan Kirkman, Kıdemli Mühendislik Yöneticisi, NerdWallet

Splice
Splice, sanatçıların gerçek yaratıcı potansiyellerini ortaya çıkarmalarını sağlamak amacıyla müzisyenler tarafından müzisyenler için oluşturulan yaratıcı bir platformdur. Aboneliğe dayalı müzik yaratma girişimi 2013 yılında kuruldu ve şu anda mükemmel sesleri bulmak için kataloğu araştıran 3 milyondan fazla müzisyene hitap ediyor.
"Ses ve ön ayar kataloğumuz büyüdükçe doğru sesi bulma zorluğu da artıyor. Splice'ın sınıfının en iyisi arama ve keşif yeteneklerini geliştirmeye yatırım yapmasının nedeni budur. Makine öğrenimi iş yüklerimizi AWS'de standartlaştırarak müzisyenlerin aradıkları seslerle bağlantı kurmasını her zamankinden daha kolay hâle getirmeyi amaçlayan, kullanıcı odaklı daha yeni bir teklif oluşturduk. Similar Sounds'un kullanıma sunulmasından bu yana, arama dönüşümlerinde neredeyse yüzde 10'luk bir artış gördük. Amazon SageMaker Yapay Zekâ'dan yararlanarak metin tabanlı aramaya mükemmel bir tamamlayıcı oluşturduk ve kullanıcılarımızın kataloğumuzu daha önce mümkün olmayan şekillerde keşfetmelerine ve gezinmelerine olanak sağladık."
Alejandro Koretzky, Makine Öğrenimi Başkanı ve Baş Mühendis, Splice

Audeosoft
"Makine öğrenimi yolculuğumuza başlamadan önce yalnızca özgeçmiş (CV) metnini arama yeteneğimiz vardı ancak optik karakter tanıma yeteneklerimizin eksikliği her özgeçmişin aranamayacağı anlamına geliyordu. Amazon Textract ile artık her türlü belgeden içerik ayıklayabiliyoruz ve yüklenen tüm dosyaları bir Elasticsearch kümesinde dizine ekleme yetkinliğine sahibiz. Artık yüklenen her belge, orijinal SQL aramasından 10 kat daha hızlı arama hızı sağlayan Elasticsearch kullanılarak aranabiliyor. Ek olarak, bir arama sorgusuna ilgili anahtar kelimeleri eklemek için Amazon SageMaker Yapay Zekâ'yı kullanarak kelime vektörlemeyi uyguladık. Bu süreç, adayları doğru bir şekilde sınıflandırmamıza ve nitelendirmemize olanak tanıyor ve özgeçmişlerde kullanılan eş anlamlıların veya alternatif ifadelerin neden olduğu hataları ortadan kaldırmamıza yardımcı oluyor. Amazon SageMaker Yapay Zekâ ve Amazon Textract'ı kullanarak işe alım uzmanlarına daha akıllı ve daha kaliteli adaylar sunabiliyoruz. İstikrarlı performans, dünya çapında kullanılabilirlik ve güvenilirlik Audeosoft için temel başarı faktörleridir. Yaklaşık 8 yıl önce AWS ile ortak olma kararını verdiğimizde, onların gelecekte mükemmel bir çözüm ortağı olacağını biliyorduk. Tercih ettiğimiz bulut sağlayıcısı olarak AWS'yi seçtiğimizde önümüzdeki yıllarda da bizimle aynı motivasyona ve inovasyon yaratma arzusuna sahip bir çözüm ortağına sahip olduk."
Marcel Schmidt, CTO, Audeosoft

Freshworks
Freshworks, dünya çapındaki küçük ve orta büyüklükteki işletmelere (KOBİ'ler) ve orta ölçekli işletmelere hitap eden ABD/Hindistan merkezli bir B2B SaaS unicorn girişimdir. Freshworks, müşteri bağlılığı ve çalışan bağlılığı iş akışları için kullanımı kolay ancak güçlü uygulamalardan oluşan bir portföy sunar.
"Freshworks'te, temsilcilerin kullanıcı sorgularını ele alarak destek taleplerini başarılı bir şekilde çözmesine, satış ve pazarlama ekiplerinin fırsatları önceliklendirerek hızlı bir şekilde anlaşmaya varmasına ve müşteri başarısı yöneticilerinin müşteri kaybetme riskini azaltarak işletmeyi büyütmesine yardımcı olan son derece kişiselleştirilmiş modellerle amiral gemisi yapay zekâ/makine öğrenimi teklifimiz Freddy AI Skills'i oluşturduk. Müşterilerimizin kullanım örneklerine göre optimize edilmiş makine öğrenimi modellerini kolayca oluşturabildiğimiz, eğitebildiğimiz ve dağıtabildiğimiz için makine öğrenimi iş yüklerimizi AWS'de standartlaştırmayı tercih ettik. Amazon SageMaker Yapay Zekâ sayesinde 11.000 müşteri için 30.000'den fazla model oluşturduk ve bu modeller için eğitim süresini 24 saatten 33 dakikanın altına düşürdük. SageMaker Model İzleyici sayesinde, doğruluğu sağlamak için veri sapmalarını takip edip modelleri yeniden eğitebiliyoruz. Amazon SageMaker Yapay Zekâ tarafından desteklenen Freddy AI Skills, akıllı eylemler, derin veri öngörüleri ve amaca yönelik konuşmalarla sürekli gelişiyor."
Tejas Bhandarkar, Kıdemli Ürün Direktörü, Freshworks Platform

Veolia
Veolia Water Technologies deneyimli bir tasarım şirketi ve su ve atık su arıtımında teknolojik çözümler ve hizmetler konusunda uzmanlaşmış bir sağlayıcıdır.
"Sekiz haftalık kısa bir süre içinde, tuzdan arındırma tesislerimizdeki su filtreleme membranlarının ne zaman temizlenmesi veya değiştirilmesi gerektiğini tahmin eden bir prototip geliştirmek için AWS ile iş birliği yaptık. Amazon SageMaker Yapay Zekâ'yı kullanarak önceki kalıplardan öğrenen ve kirlenme göstergelerinin gelecekteki gelişimini tahmin eden bir makine öğrenimi modeli oluşturduk. Makine öğrenimi iş yüklerimizi AWS'de standartlaştırarak maliyetleri azaltıp kesinti süresini önlerken aynı zamanda üretilen suyun kalitesini iyileştirebildik. Bu sonuçlar, her iki ekibin de kesintisiz, temiz ve güvenilir su temini hedefine ulaşmak için teknik deneyimi, güveni ve özverisi olmadan gerçekleştirilemezdi."
Aude GIARD, Dijitalden Sorumlu Direktör, Veolia Water Technologies
Sportradar
Lider bir spor veri sağlayıcısı olan Sportradar, dünya çapında 65'ten fazla lige gerçek zamanlı spor verileri sağlıyor. Şirket, en son öngörüleri elde etmek amacıyla bir futbol gol tahmincisi geliştirmek için Amazon ML Çözüm Laboratuvarı ile iş birliği yaptı.
"AWS makine öğreniminin yeteneklerini test etmek için Amazon ML Çözüm Laboratuvarı ekibine kasıtlı olarak mümkün olan en zor bilgisayarlı görü sorunlarından birini attık ve sonuçlardan çok etkilendim. Ekip, Amazon SageMaker Yapay Zekâ'yı kullanarak golleri canlı futbol maçından 2 saniye önce tahmin etmek için bir makine öğrenimi modeli oluşturdu. Bu model tek başına bizim için birçok yeni iş fırsatına kapı açtı. İşimizde yenilikçiliği teşvik eden ve maliyet ve gecikme süresi gereksinimlerimizi karşılayan modeller oluşturabildiğimiz, eğitebildiğimiz ve dağıtabildiğimiz için makine öğrenimi iş yüklerimizi AWS'de standartlaştırmayı sabırsızlıkla bekliyoruz."
Ben Burdsall, CTO, Sportradar

Roche
F. Hoffmann-La Roche AG (Roche), ilaç ve teşhis alanında uzmanlaşmış İsviçreli çok uluslu bir yaşam bilimleri şirketidir.
"Ekiplerimi buluttaki makine öğrenimi iş akışlarımızı sistematik hâle getirmeye zorlamak istedim, bu yüzden SageMaker Yapay Zekâ'nın veri bilimcileri için makine öğrenimi üretim sürecini nasıl kolaylaştırdığını ortaya koyan Amazon SageMaker Yapay Zekâ atölye çalışmaları sunmak üzere Machine Learning Çözüm Laboratuvarı ile birlikte çalıştık. Atölye çalışmasından beri makine öğrenimi iş yüklerimizin %80'i AWS üzerinde çalışıyor ve bu da ekiplerimizin, makine öğrenimi modellerini üç kat daha hızlı şekilde üretim aşamasına geçirmesine yardımcı oluyor. SageMaker Yapay Zekâ ve AWS yığını, şirket içi kullanılabilirlik kısıtlaması olmadan talep üzerine eğitim sağlamak için işlem kaynaklarını kullanmamıza olanak tanıyor."
Gloria Macia, Veri Bilimcisi, Roche

Guru
"Guru olarak işinizi yapmak için ihtiyaç duyduğunuz bilginin sizi bulması gerektiğine inanıyoruz. Ekibinizin en değerli bilgilerini yakalayan ve bunları tek bir doğru bilgi kaynağı olarak düzenleyen bir bilgi yönetimi çözümüyüz. Çalıştığınız yerde size gerçek zamanlı olarak bilgi önermek, bilgilerin doğrulanmasını sağlamak ve genel bilgi tabanınızı daha iyi yönetmenize yardımcı olmak için yapay zekâdan yararlanıyoruz. Büyüyen ürün veri bilimi ekibimiz, günümüz makine öğrenimi ekibinin karşılaştığı tüm zorluklarla (makine öğrenimi sistemlerini uygun ölçekte oluşturma, eğitme ve dağıtma) karşı karşıyadır ve bu zorlukların bazılarının üstesinden gelmek için Amazon SageMaker Yapay Zekâ'ya güveniyoruz. Şu anda makine öğrenimi modellerimizi üretime daha hızlı dağıtmak için SageMaker Çıkarım'dan yararlanıyoruz, bu da bir numaralı hedefimize, yani müşterilerimize değer sağlayabilmemize yardımcı oluyor."
Nabin Mulepati, Personele Yönelik Makine Öğrenimi Mühendisi, Guru

Amazon Operations
Amazon'un COVID-19 pandemisi sırasında çalışanlarının güvenliğine yönelik taahhüdünün bir parçası olarak Amazon Operations ekibi, dünya çapında 1.000'den fazla operasyon binasında sosyal mesafe protokollerinin korunmasına yardımcı olacak bir makine öğrenimi çözümü dağıttı. Amazon Operations, Amazon SageMaker Yapay Zekâ'yı kullanarak mesafe tahmini için son teknoloji bilgisayarlı görü modelleri oluşturmak üzere Amazon Machine Learning Çözüm Laboratuvarı ile iş birliği yaptı.
"Makine öğrenimi iş yüklerimizi AWS'de standartlaştırarak ve ML Çözüm Laboratuvarı'ndaki uzmanlarla birlikte çalışarak, manuel inceleme çabamızda %30'a kadar tasarruf sağlayabileceğini tahmin ettiğimiz yenilikçi bir dizi model oluşturduk. Amazon SageMaker Yapay Zekâ'yı kullanmak, günde yüzlerce saatlik manuel inceleme ihtiyacını azaltarak güvenliğe ve doğruluğu artırmaya odaklanmak üzere daha fazla zamanımızın olmasını sağlıyor."
Russell Williams, Yazılım Geliştirme Direktörü, Amazon OpsTech IT

Freddy's Frozen Custard & Steakburgers
Freddy's Frozen Custard & Steakburgers, sipariş üzerine yapılan biftek burgerleri, Vienna Beef sosisli sandviçleri, incecik çıtır patates kızartması ve diğer iştah açıcı yiyeceklerin yanı sıra günlük hazırlanan dondurulmuş muhallebi tatlılarının benzersiz bir kombinasyonunu sunan fast-casual (hızlı rahat yemek) konseptinde bir restorandır. 2002 yılında kurulan ve 2004 yılında bayilik verilen Freddy's markasının şu anda 32 eyalette yaklaşık 400 restoranı bulunuyor.
"Önceden sadece benzer görünen iki restoranı seçerdik ancak artık menüdeki ürünlerimiz, müşterilerimiz ve konumlarımız arasındaki ilişkileri gerçek anlamda anlıyoruz. Domo'nun yeni makine öğrenimi yeteneğini güçlendiren Amazon SageMaker Otomatik Pilot, pazarlama ve satın alma ekiplerimizin yeni fikirler denemesi ve müşterilerimizin deneyimini iyileştirmesi için bir güç çarpanı oldu."
Sean Thompson, BT Direktörü, Freddy’s

Vanguard
"Vanguard veri bilimcilerimizin ve veri mühendislerimizin artık analiz ve makine öğrenimi için tek bir not defterinde iş birliği yapabilmelerinden heyecan duyuyoruz. Amazon SageMaker Stüdyosu, tümü Amazon EMR üzerinde çalışan Spark, Hive ve Presto ile yerleşik entegrasyonlara sahip olduğundan geliştirme ekiplerimiz daha üretken olabiliyor. Bu tek geliştirme ortamı, ekiplerimizin makine öğrenimi modelleri oluşturmaya, eğitmeye ve dağıtmaya odaklanmasına olanak tanıyor."
Doug Stewart, Veri ve Analiz Kıdemli Direktörü, Vanguard

Provectus
"Müşterilerimizin Spark, Hive ve Presto iş akışlarını doğrudan Amazon SageMaker Stüdyosu not defterlerinden çalıştırabilmeleri için Amazon EMR kümelerini doğrudan Amazon SageMaker Stüdyosu'ndan oluşturmaya ve yönetmeye yönelik bir özellik bekliyorduk. Amazon SageMaker Yapay Zekâ'nın Spark ve makine öğrenimi işlerinin yönetimini basitleştirmek için bu özelliği yerel olarak oluşturmuş olmasından heyecan duyuyoruz. Bu, müşterilerimiz bünyesindeki veri mühendislerinin ve veri bilimcilerinin etkileşimli veri analizi gerçekleştirmek ve EMR tabanlı veri dönüşümleriyle makine öğrenimi işlem hatları geliştirmek için daha etkili bir şekilde iş birliği yapmasına yardımcı olacaktır."
Stepan Pushkarev, CEO, Provectus

Climate
"Climate olarak, veri odaklı kararlar vermeleri ve her dönümden elde ettikleri geri dönüşü en üst seviyeye çıkarmaları için dünya genelindeki çiftçilere doğru bilgiler sağlamak gerektiğine inanıyoruz. Bunu başarmak için, örneğin bir üreticinin arazisindeki verim gibi, özellikler olarak bilinen ölçülebilir varlıkları kullanan modeller oluşturmak üzere makine öğrenimi araçları gibi teknolojilere yatırım yaptık. Amazon SageMaker Feature Store ile özelliklerin farklı ekipler tarafından kolayca erişilebilmesi ve yeniden kullanılabilmesi için merkezi bir özellik deposuna sahip makine öğrenimi modelleri geliştirmeyi hızlandırabiliyoruz. SageMaker Feature Store, çevrimiçi depoyu kullanarak özelliklere gerçek zamanlı olarak erişmeyi veya farklı kullanım alanları için çevrimdışı depoyu kullanarak özellikler çalıştırmayı kolaylaştırıyor. SageMaker Özellik Deposu ile makine öğrenimi modellerini daha hızlı geliştirebiliyoruz."
Atul Kamboj, Kıdemli Veri Bilimcisi, iCare, NSW Government Insurance and Care, Avustralya Daniel McCaffrey, Başkan Yardımcısı, Veri ve Analiz, Climate

Experian
"Experian'da, finansal yaşamlarında krediyi anlamaları ve kullanmaları için müşterilerimizi desteklemenin ve kredi verenlerin kredi riskini yönetmesine yardımcı olmanın bizim sorumluluğumuz olduğuna inanıyoruz. Finansal modellerimizi oluşturmak için en iyi uygulamaları takip etmeye devam ederken, makine öğrenimini kullanarak ürünlerin üretimini hızlandıracak çözümler arıyoruz. Amazon SageMaker Feature Store, bize makine öğrenimi uygulamalarımız için özellikleri depolamanın ve yeniden kullanmanın güvenli bir yolunu sağlıyor. Birden çok hesapta hem gerçek zamanlı hem de toplu uygulamalarda tutarlılığı koruyabilmek, işimiz için temel bir gereksinim. Amazon SageMaker Feature Store'un yeni yeteneklerini kullanmak, müşterilerimizi kredilerinin kontrolünü ellerine alma ve yeni ekonomik şartlarda maliyetleri azaltma konularında desteklememizi sağladı."
Geoff Dzhafarov, Baş Kurumsal Mimar, Experian Consumer Services

Dena
"DeNA'da misyonumuz, interneti ve yapay zekâyı/makine öğrenimini kullanarak etki yaratmak ve memnuniyet sağlamak. Değer temelli hizmetler sunmak öncelikli hedefimizdir ve işletmelerimizin ve hizmetlerimizin bu hedefe ulaşmaya hazır olmasını sağlamak istiyoruz. Kurum genelinde özellikleri keşfetmek ve yeniden kullanmak istiyoruz ve Amazon SageMaker Özellik Mağazası, farklı uygulamalar için özellikleri yeniden kullanmanın kolay ve verimli bir yolunu sunarak bize yardımcı oluyor. Amazon SageMaker Özellik Deposu ayrıca standart özellik tanımlarını koruma ve modelleri eğitip üretime dağıtırken tutarlı bir metodoloji konusunda bize yardımcı oluyor. Amazon SageMaker Yapay Zekâ'nın bu yeni yetenekleriyle makine öğrenimi modellerini daha hızlı eğitip dağıtabiliyor ve böylece, müşterilerimizi en iyi hizmetlerle memnun edebiliyoruz."
Kenshin Yamada, Genel Müdür/Yapay Zekâ Sistemi Departmanı Sistem Birimi, DeNA

United Airlines
"United Airlines'da kişiselleştirilmiş teklifler sunarak müşteri deneyimini iyileştirmek için makine öğrenimini kullanıyoruz ve müşterilerin Seyahate Hazırlık Merkezi'ni kullanarak hazır olmalarını sağlıyoruz. Makine öğrenimi kullanımımız aynı zamanda havaalanı operasyonlarını, ağ planlamasını, uçuş planlamasını kapsamaktadır. Pandemi döneminden çıkarken Amazon SageMaker Yapay Zekâ, Seyahate Hazırlık Merkezi'nde kritik bir rol oynamıştır ve dokümantasyon tabanlı model otomasyonu kullanarak geniş hacimli COVID test sertifikalarını ve aşı kartlarını işlememize olanak sağlamıştır. Amazon SageMaker Yapay Zekâ'nın yeni yönetim özellikleriyle, makine öğrenimi modellerimiz üzerinde daha fazla kontrol ve görünürlük elde ettik. SageMaker Rol Yöneticisi, IAM rolüne bağlı her bir kişi için temel yetkiler ve makine öğrenimi etkinlikleri sağlayarak kullanıcı kurulum sürecini önemli ölçüde basitleştirir. SageMaker Model Kartları ile ekiplerimiz inceleme için proaktif olarak model bilgilerini yakalayabilmek ve paylaşabilmek ile birlikte SageMaker Model Panosunu kullanarak dahili makine öğrenimi platformumuz olan MARS'ta dağıtılan modelleri arayabilir ve görüntüleyebiliriz. Tüm bu yeni yönetim özellikleriyle, zamandan önemli derecede tasarruf ediyoruz ve ölçeği artırabiliyoruz.”
Ashok Srinivas, Makine Öğrenimi Mühendisliği ve Operasyonları Direktörü, United Airlines

Capitec
"Capitec'te, ürün yelpazemizde farklı makine öğrenimi çözümleri oluşturan çok çeşitli veri bilimcilerimiz bulunur. Makine öğrenimi mühendislerimiz, tüm bu makine öğrenimi çözümlerinin geliştirilmesini ve dağıtımını desteklemek için Amazon SageMaker Yapay Zekâ üzerinde oluşturulmuş merkezî bir modelleme platformunu yönetir. Herhangi bir yerleşik araç olmaksızın, modelleme çabalarını izleme, bozuk dokümantasyona ve model görünürlüğünün olmamasına yol açar. SageMaker Model Kartları ile çok sayıda model meta verisini birleşik bir ortamda takip edebiliriz ve SageMaker Model Panosu bize her modelin performansına ilişkin görünürlük sağlar. Ayrıca SageMaker Rol Yöneticisi, farklı ürün gruplarımızdaki veri bilimcileri için erişimi yönetme sürecini basitleştirir. Bunların her biri, model yönetiminin bir finansal hizmet sağlayıcı olarak müşterilerimizin bize duyduğu güveni garanti etmeye yeterli olmasına katkıda bulunur."
Dean Matter, Makine Öğrenimi Mühendisi, Capitec Bank

Lenovo
Dünyanın 1 numaralı bilgisayar üreticisi Lenovo™, kısa bir süre önce Amazon SageMaker Yapay Zekâ'yı en son tahmine dayalı bakım teklifine dâhil etti. Ashok Srinivas, Makine Öğrenimi Mühendisliği ve Operasyonları Direktörü, United Airlines.
"Yeni SageMaker Uç Yöneticisi, dağıtım sonrasında modelleri optimize etmek, izlemek ve sürekli olarak geliştirmek için gereken manuel çabayı ortadan kaldırmaya yardımcı olacak. Bununla birlikte modellerimizin diğer karşılaştırılabilir makine öğrenimi platformlarına kıyasla daha hızlı çalışmasını ve daha az bellek tüketmesini bekliyoruz. SageMaker Uç Yöneticisi, verileri uçta otomatik olarak örneklememize, buluta güvenli bir şekilde göndermemize ve dağıtımdan sonra her cihazdaki her modelin kalitesini sürekli olarak izlememize olanak tanıyor. Bu, dünyanın dört bir yanında bulunan uç cihazlarımızdaki modelleri uzaktan izlememize, iyileştirmemize ve güncellememize olanak tanıyor ve aynı zamanda bize ve müşterilerimize zaman ve maliyet açısından tasarruf sağlıyor."
Igor Bergman, Lenovo Başkan Yardımcısı, Bulut ve Bilgisayar ve Akıllı Cihaz Yazılımları.

Basler AG
Basler AG; endüstri, tıp, taşımacılık sektörlerine ve diğer çeşitli pazarlara yönelik önde gelen yüksek kaliteli dijital kamera ve aksesuar üreticisidir.
"Basler AG; imalat, tıp ve perakende uygulamaları da dâhil olmak üzere çeşitli endüstrilerde akıllı bilgisayarlı görü çözümleri sunuyor. Yazılım teklifimizi Amazon SageMaker Uç Yöneticisi'nin mümkün kıldığı yeni özelliklerle genişletmekten heyecan duyuyoruz. Makine öğrenimi çözümlerimizin yüksek performanslı ve güvenilir olmasını sağlamak için, uç cihazlardaki makine öğrenimi modellerini sürekli olarak izlememize, iyileştirmemize ve bunların bakımını yapmamıza olanak tanıyan, ölçeklenebilir bir uçtan buluta MLOps aracına ihtiyacımız vardı. SageMaker Uç Yöneticisi, verileri uçta otomatik olarak örneklememize, buluta güvenli bir şekilde göndermemize ve dağıtımdan sonra her cihazdaki her modelin kalitesini sürekli olarak izlememize olanak tanıyor. Bu, dünyanın dört bir yanında bulunan uç cihazlarımızdaki modelleri uzaktan izlememize, iyileştirmemize ve güncellememize olanak tanıyor ve aynı zamanda bize ve müşterilerimize zaman ve maliyet açısından tasarruf sağlıyor."
Mark Hebbel, Yazılım Çözümleri Başkanı, Basler.

NatWest Group
Büyük bir finansal hizmet kuruluşu olan NatWest Group, makine öğrenimi modeli geliştirme ve dağıtım sürecini kuruluş genelinde standartlaştırarak yeni makine öğrenimi ortamları oluşturmaya yönelik geri dönüş döngüsünü 40 günden 2 güne düşürdü ve makine öğrenimi kullanım senaryoları için değer elde etme süresini 40 haftadan 16 haftaya indirdi.

AstraZeneca
"Birçok manuel süreç oluşturmak yerine, makine öğrenimi geliştirme sürecinin büyük bir kısmını Amazon SageMaker Stüdyosu'nun içinde otomatikleştirebiliyoruz."
Cherry Cabading, Küresel Kıdemli Kurumsal Mimar, AstraZeneca

Janssen
Amazon SageMaker Yapay Zekâ dâhil AWS hizmetlerini kullanan Janssen, model tahminlerinin doğruluğunu yüzde 21 iyileştirip özellik mühendisliğinin hızını yaklaşık yüzde 700 artırarak Janssen'in verimliliğini yükseltirken maliyetleri düşürmesine yardımcı olan otomatik bir MLOps süreci uyguladı.

Qualtrics
"Amazon SageMaker Yapay Zekâ, makine öğrenimi modellerini uygun ölçekte test etmek ve dağıtmak için gereken araçlarla MLOps ekiplerimizin verimliliğini artırıyor."
Samir Joshi, Makine Öğrenimi Mühendisi, Qualtrics

Deloitte
"Amazon SageMaker Data Wrangler, yeni ürünleri pazara ulaştırmak için gereken makine öğrenimi verilerini hazırlama sürecini hızlandıran zengin bir dönüşüm araçları koleksiyonuyla veri hazırlama ihtiyaçlarımızı gidererek işimizi yapmamıza yardımcı oluyor. Böylece müşterilerimizin ihtiyaçlarını aylar yerine günler içinde karşılayan ölçülebilir ve sürdürülebilir sonuçlar sunmamıza olanak tanıyan dağıtılmış modellerimizi ölçeklendirme hızımızdan müşterilerimiz de yararlanıyor."
Frank Farrall, Müdür, Yapay Zekâ Ekosistemleri ve Platformları Lideri, Deloitte

NRI
"AWS Premier Danışmanlık Hizmetleri Çözüm Ortağı olarak, mühendislik ekiplerimiz, AWS ile yakından çalışarak müşterilerimize operasyonlarının verimliliğini sürekli olarak iyileştirmede yardımcı olacak yenilikçi çözümler oluşturuyor. Makine öğrenimi, yenilikçi çözümlerimizin merkezinde yer alıyor ancak veri hazırlama iş akışımız karmaşık veri hazırlama teknikleri içerdiğinden bir üretim ortamında operasyonel hâle geçmesi için çok uzun süre gerekiyor. Amazon SageMaker Data Wrangler, veri bilimcilerimizin veri seçme, temizleme, keşfetme ve görselleştirme dâhil olmak üzere veri hazırlama iş akışının her adımını tamamlamasını sağlayarak veri hazırlama sürecimizi hızlandırmaya ve verilerimizi makine öğrenimi için kolayca hazırlamaya yardımcı oluyor. Amazon SageMaker Data Wrangler ile verilerimizi makine öğrenimi için daha hızlı hazırlayabiliyoruz."
Shigekazu Ohmoto, Kıdemli Genel Müdür, NRI Japonya

Equilibrium
"Nüfus sağlığı yönetimi pazarındaki ayak izimiz daha fazla sağlık hizmeti ödeyici, sağlayıcı, eczane yardımı yöneticisi ve diğer sağlık hizmeti kuruluşlarıyla genişlemeye devam ettikçe talep verileri, kayıt verileri ve eczane verileri dâhil olmak üzere makine öğrenimi modellerimizi besleyen veri kaynaklarına yönelik uçtan uca süreçleri otomatik hâle getirmek için bir çözüme ihtiyacımız oldu. Amazon SageMaker Data Wrangler ile artık doğrulaması ve yeniden kullanımı daha kolay olan bir dizi iş akışı kullanarak verileri makine öğrenimi için toplama ve hazırlama süresini kısaltabiliyoruz. Bu da modellerimizin teslim süresini ve kalitesini büyük ölçüde iyileştirdi, veri bilimcilerimizin verimliliğini artırdı ve veri hazırlama süresini neredeyse %50 oranında azalttı. SageMaker Data Wrangler aynı zamanda eczane, teşhis kodları, acil ziyaretleri, yatan hasta ve hem demografik hem de diğer sosyal belirleyici faktörler dâhil olmak üzere binlerce özellikle veri reyonları oluşturmamıza olanak sağladığından müşterilerimiz için tüm uçtan uca süreci hızlandırarak birçok makine öğrenimi yinelemesinden kurtulmamıza ve GPU süresini büyük ölçüde azaltmamıza yardımcı oldu. SageMaker Data Wrangler sayesinde eğitim veri kümeleri oluşturmak, makine öğrenimi modellerini çalıştırmadan önce veri kümeleriyle ilgili veri öngörüleri ortaya çıkarmak ve uygun ölçekte çıkarım/tahmin için gerçek dünyadan veriler hazırlamak üzere verilerimizi olağanüstü bir verimlilikle dönüştürebiliyoruz."
Lucas Merrow, CEO, Equilibrium Point IoT

iCare Insurance and Care NSW
iCare, NSW Avustralya'daki 329.000'den fazla kamu ve özel sektör işverenine ve bunların 3,2 milyon çalışanına işçi tazminatı sigortası sağlayan bir NSW Devlet kurumudur. Buna ek olarak, iCare inşaatçıları ve ev sahiplerini sigortalıyor, NSW yollarında ağır yaralanan kişilere tedavi ve bakım sağlıyor ve Sidney Opera Binası, Sidney Liman Köprüsü, okullar ve hastaneler de dâhil olmak üzere 266,6 milyar dolardan fazla NSW Devlet varlığını koruyor.
"Insurance and care (iCare) NSW olarak vizyonumuz, insanların sigorta ve bakım hakkındaki düşüncelerini değiştirmektir. Amazon SageMaker Yapay Zekâ, iCare'in uzun süreli toz hastalığı hastalarının erken teşhisi için derin öğrenme modelleri oluşturmasına ve eğitmesine olanak tanıdı. Bu erken teşhis, hayati tehlike oluşturan koşulları önleyebilir. Önceki çalışmalara göre hastaların %39'unda silikozis belirtileri atlanıyordu veya tespit edilemiyordu. Yapay zekâ destekli tanı, doktorların vakaların %80'ini doğru bir şekilde teşhis etmesini sağlarken yardımsız tanılamada bu oran %71'dir. Bu projeyi uyguladıktan sonra, hiç olmadığı kadar hızlı ve kolay olduğunu kanıtladığı için diğer projelerde çözüm ve süreçler geliştirmek üzere Amazon SageMaker Yapay Zekâ'ya kaynak sağlıyoruz ve NSW halkına bakım sağlama çalışmalarımızı kolayca ölçeklendirebiliyoruz."
Atul Kamboj, Kıdemli Veri Bilimcisi, iCare, NSW Government Insurance and Care, Avustralya