60+
Asia Pasifik & Jepang
Unduh e-book
Pahami lebih mendalam, kembangkan strategi yang efektif, dan mulai manfaatkan kekuatan penuh teknologi machine learning.
-
Percepat perjalanan AI/ML
-
Kasus penggunaan AI
-
Infrastruktur Machine learning
-
Percepat perjalanan AI/ML
-
Deloitte: Demystifying data report
Data bisa menjadi sumber yang tidak terhingga nilainya bagi pertumbuhan organisasi di Asia Pasifik (APAC). Kunci untuk memanfaatkan nilai data yang sesungguhnya adalah dengan menganalisisnya secara efektif dan menciptakan budaya yang didorong data. Memaksimalkan nilai data memang memiliki tantangannya tersendiri, tetapi organisasi bisa mengambil langkah-langkah kecil untuk mengungkap nilainya.
Kematangan data separuh organisasi APAC berada di tingkat menengah hingga master, dan mereka mendapatkan keuntungan finansial yang impresif. Apa arti hal ini dan apa yang dapat dilakukan organisasi untuk meningkatkan kematangan data mereka lebih lanjut? Dari membangun budaya analitik hingga mengubah analitik menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti, ada tiga langkah mudah yang dapat diambil bisnis untuk menjadi organisasi yang didorong data.
Unduh laporan dan dapatkan wawasan terbaru dari perspektif tingkat APAC dan negara sekarang.
6 langkah menuju kesuksesan machine learning
Bisnis dapat menyingkapkan nilai penting di seluruh organisasi dengan bantuan kecerdasan buatan (AI) dan machine learning (ML).
Ikuti panduan yang telah terbukti membawa kesuksesan dari penerapan machine learning. eBook 6 Langkah Menuju Kesuksesan Machine Learning akan menuntun perjalanan ML dan membantu Anda mencapai hasil yang terukur dalam setiap tahapnya. Baca eBook ini untuk mempelajari tentang:
- 6 langkah menuju perjalanan machine learning yang sukses
- Cara mengubah investasi ML menjadi keunggulan yang kompetitif
- Kisah inspiratif dari perusahaan terdepan di industri yang telah berhasil menerapkan machine learning
- Wawasan dari pakar machine learning AWS
7 kasus penggunaan machine learning terunggul
Beranjak dari sekadar publisitas dan temukan manfaat nyata dari machine learning. Dalam eBook ini, kami telah menguraikan tujuh kasus penggunaan machine learning terunggul saat bisnis sukses mencapai hasil yang terukur, efisien, dan cepat.
Baca eBook 7 Kasus Penggunaan Machine Learning Terunggul untuk mempelajari penggunaan dan persyaratan yang harus diperhatikan saat mengidentifikasi penerapan machine learning yang sesuai, seperti:
- Mengatasi masalah bisnis yang sesungguhnya
- Memanfaatkan sumber data yang belum dimanfaatkan
- Dapat diselesaikan dalam hitungan bulan
Mencapai hasil bisnis transformatif dengan machine learning
Dengan menyediakan layanan machine learning (ML) terluas dan terlengkap, AWS dapat memenuhi kebutuhan pelanggannya di tahap mana pun dalam perjalanan ML mereka dan membantu mencapai tujuan tertentu.
Baca eBook Mencapai Hasil Bisnis Transformatif dengan Machine Learning untuk mempelajari mengapa ratusan ribu organisasi menggunakan AWS ML untuk:
- Meningkatkan pengalaman pelanggan
- Mengoptimalkan operasi bisnis
- Mempercepat inovasi
Mempercepat inovasi machine learning melalui keamanan
Membangun model machine learning yang sukses sering kali memerlukan set data yang unik untuk bisnis Anda. Set data ini merupakan aset yang sangat berharga dan harus dijaga keamanannya dalam setiap langkah penerapan machine learning—termasuk persiapan data, pelatihan, validasi, dan inferensi.
Amazon SageMaker, layanan terkelola khusus untuk machine learning, menyediakan fitur keamanan komprehensif yang dapat membantu organisasi Anda:- Memenuhi persyaratan keamanan beban kerja machine learning yang ketat
- Mengamankan set data di setiap langkah proses
- Beranjak dari ide ke produksi lebih cepat, lebih aman, dan dengan tingkat keberhasilan lebih tinggi
Baca eBook Percepat Machine Learning Melalui Keamanan untuk mempelajari bagaimana fitur keamanan dari Amazon SageMaker dan AWS Cloud dapat membantu Anda beranjak dari ide ke produksi dengan lebih cepat.
Machine learning berskala besar
Machine learning (ML) telah menjadi teknologi inti bagi organisasi untuk mendorong inovasi di dunia nyata, tetapi banyak yang masih kesulitan untuk membawa lebih banyak model ML ke dalam produksi dengan cara yang dapat direplikasi ulang dan bertanggung jawab. Baca eBook kami, Machine Learning Dalam Skala Besar: Machine Learning Performa Tinggi Berbiaya Rendah untuk Segala Kasus Penggunaan, serta pelajari cara:
- Mendemokrasikan machine learning dengan memberdayakan lebih banyak pengguna untuk menghasilkan prediksi
- Memanfaatkan kisah pelanggan AWS untuk menginspirasi kesuksesan ML
- Menggunakan praktik MLOps untuk membawa model dari ide ke produksi
- Memproses segala jenis data dalam skala besar untuk membuat prediksi yang lebih akurat
Didemokratisasi, dioperasionalisasi, bertanggung jawab: 3 kunci untuk kesuksesan hasil AI dan ML
Semakin banyak perusahaan, mulai dari perusahaan rintisan baru hingga korporasi mapan, yang saat ini menerapkan kecerdasan buatan (AI) dan machine learning (ML) untuk meningkatkan inovasi dan keunggulan secara kompetitif. Jadi, meskipun investasi AI dan ML diprediksi akan melampaui 200 miliar USD pada tahun 2025, perusahaan menginginkan jaminan bahwa inisiatif mereka akan membuahkan hasil. eBook ini memperinci bagaimana demokratisasi, operasionalisasi, dan tanggung jawab—tiga kunci adopsi yang efektif—untuk meningkatkan kesuksesan Anda.
-
Kasus penggunaan AI
-
IDC MarketScape: Penilaian Vendor tentang Platform dan Alat Perangkat Lunak Siklus Hidup AI di Asia/Pasifik (Kecuali Jepang) tahun 2022
IDC MarketScape mengevaluasi delapan vendor dan menobatkan AWS sebagai Pemimpin untuk perangkat lunak siklus hidup AI di APEJ (Asia Pasifik kecuali Jepang). Laporan ini menjabarkan kapabilitas dan strategi vendor yang menawarkan solusi dalam hal perangkat lunak pembangunan (dan pelatihan) model AI, perangkat lunak operasi machine learning (MLOps), dan perangkat lunak AI yang tepercaya.
Baca kutipan laporan untuk:
- Mendapatkan wawasan terkait lanskap perangkat lunak siklus hidup AI di APEJ, termasuk tren yang berkembang, pola adopsi, dan kasus penggunaan baru yang banyak diminta.
- Memahami mengapa IDC MarketScape menobatkan AWS sebagai pemimpin
- Memahami faktor dan vendor yang dipertimbangkan oleh Data scientist dan developer ML guna mengidentifikasi solusi potensial untuk pengembangan Model ML, deployment, Ops, dan manajemen model AI yang tepercaya.
Bebaskan data dokumen Anda
Akhiri pemrosesan dokumen secara manual dan temukan solusi yang lebih baik menggunakan machine learning. Bekerja lebih efektif dengan pemrosesan dokumen yang efisien.
Baca eBook Bebaskan Data Dokumen Anda untuk mempelajari cara menggunakan machine learning untuk:- Mempercepat pemrosesan dokumen sehingga tugas yang sebelumnya diselesaikan dalam hitungan bulan atau minggu dipersingkat menjadi hitungan hari
- Meningkatkan kepuasan pelanggan dengan memberi klien Anda informasi yang lebih akurat dengan cara lebih cepat dan efisien
- Mendorong produktivitas dengan membantu karyawan mengalokasikan waktu untuk tugas yang bersifat lebih penting untuk bisnis
Percepat pertumbuhan bisnis dengan machine learning
Machine learning (ML) telah menjadi komponen inti dalam sistem operasional perusahaan yang berorientasi pada perkembangan untuk membuka peluang baru dan menyelesaikan tantangan utama.
Baca eBook Percepat Pertumbuhan Bisnis dengan Machine Learning dan pelajari bagaimana Anda dapat memanfaatkan solusi ML yang mudah digunakan untuk:- Meningkatkan pengalaman pelanggan dengan wawasan yang lebih akurat dan rekomendasi yang dipersonalisasi
- Mengoptimalkan operasi bisnis untuk meningkatkan produktivitas
- Mempercepat inovasi dengan otomatisasi
Meningkatkan pengalaman pelanggan dengan menambahkan AI ke pusat kontak Anda
Tinggalkan tantangan lama dari pusat kontak— seperti waktu tunggu yang lama, kesalahan pengalihan panggilan, dan lambatnya penyelesaian. Terapkan kemampuan machine learning dan berikan solusi yang diperlukan pelanggan.
Baca eBook Meningkatkan Pengalaman Pelanggan dengan Menambahkan AI ke Pusat Kontak Anda untuk mempelajari bagaimana Anda dapat memanfaatkan layanan AWS AI untuk:- Memberdayakan pelanggan dengan teknologi layanan mandiri
- Meningkatkan produktivitas agen dengan memberikan bantuan AI selama panggilan langsung
- Mengidentifikasi peluang peningkatan bisnis dengan memperoleh wawasan yang dapat ditindaklanjuti dari data percakapan
- Membangun pusat panggilan yang efisien dan menciptakan pengalaman pelanggan yang lebih baik
Mengapa bisnis Anda memerlukan pencarian yang didukung ML
Banyak organisasi sangat ingin menggunakan data untuk menumbuhkan dan meningkatkan performa, tetapi saat ini korporasi mengalami kesulitan dengan pencarian data. Pengetahuan adalah kunci untuk wawasan bisnis, dan ada biaya serta risiko yang terkait dengan waktu yang dihabiskan untuk mencari informasi atau keputusan yang dibuat berdasarkan informasi yang tidak akurat.
Pencarian dengan proses yang lebih cerdas didukung oleh machine learning dapat membantu mengatasi tantangan ini dengan memanfaatkan pemahaman bahasa alami dan deep learning. Baca eBook Mengapa Bisnis Anda Membutuhkan Pencarian yang Didukung Machine Learning guna mengidentifikasi area untuk transformasi organisasi, termasuk:
- Meningkatkan produktivitas karyawan
- Meningkatkan layanan mandiri dan kepuasan pelanggan
- Mempercepat riset dan pengembangan
Dorong pertumbuhan bisnis dengan personalisasi
Personalisasi konten untuk konsumen online adalah kunci untuk unggul dalam persaingan. Namun, banyak perusahaan menghadapi tantangan yang menghalangi mereka untuk memberikan pengalaman yang lancar dan relevan tersebut. Hasilnya adalah komunikasi yang terputus dan visibilitas yang terbatas terhadap kebutuhan pelanggan.
Machine learning memungkinkan Anda untuk memberikan rekomendasi yang relevan kepada pelanggan dan meningkatkan loyalitas merek Anda. Baca eBook Dorong Pertumbuhan Bisnis dengan Personalisasi untuk mempelajari:- Bagaimana machine learning dapat mengatasi tantangan personalisasi tradisional untuk meningkatkan interaksi dan konversi
- Bagaimana industri seperti Media dan Hiburan (M&E) dan Retail memanfaatkan personalisasi yang didukung oleh machine learning
- Bagaimana perusahaan berhasil menggunakan personalisasi yang didukung machine learning untuk melipatgandakan tingkat respons mereka untuk rekomendasi konten
- Mendapatkan wawasan terkait lanskap perangkat lunak siklus hidup AI di APEJ, termasuk tren yang berkembang, pola adopsi, dan kasus penggunaan baru yang banyak diminta.
-
Infrastruktur Machine learning
-
Percepat inovasi machine learning dengan layanan dan infrastruktur cloud yang tepat
Machine learning sudah merambah ke arus utama, memberdayai berbagai manfaat bisnis—seperti prakiraan bisnis yang lebih akurat, pengalaman yang lebih personal untuk pelanggan, dan efisiensi operasional yang lebih besar.
Baca Mempercepat inovasi machine learning dengan infrastruktur dan layanan cloud yang tepat dan ketahui bagaimana layanan dengan tujuan khusus dan infrastruktur andal dari AWS dapat membantu Anda mempercepat setiap langkah dalam siklus hidup machine learning. Pelajari bagaimana Anda dapat:
- Menyiapkan data untuk machine learning dengan cepat dan mudah
- Membangun model machine learning yang akurat di lebih dari satu kerangka kerja
- Melatih model machine learning dengan lebih cepat
- Men-deploy model machine learning dengan biaya serendah mungkin
Unduh eBook sekarang—dan ketahui cara untuk membangun landasan yang kuat agar organisasi Anda dapat menggunakan machine learning dengan baik.
Mulai inovasi dengan machine learning
Machine learning (ML) sedang mentransformasikan industri, dengan kasus penggunaan di dunia nyata seperti:
- AI percakapan
- Pemrosesan dokumen
- Penglihatan komputer
- Rekomendasi yang dipersonalisasi
Ini semua dimungkinkan berkat cloud. Dengan penyimpanan cloud yang hampir tidak terbatas, jaringan yang dapat diskalakan, dan model biaya bayar sesuai penggunaan yang hemat, organisasi tidak perlu berinvestasi dalam semua kemungkinan opsi di awal.
Manfaat ML tersedia untuk semua orang.
Percepatan Pengembangan Machine Learning
AWS dan NVIDIA membantu ilmuwan data dan developer untuk melakukan deployment model machine learning dengan lebih cepat dan mudah. Baca laporan resmi IDC untuk mengetahui bagaimana AWS dan NVIDIA dapat membantu organisasi Anda menghadirkan aplikasi cerdas ke pasar secara lebih cepat dengan:
- Layanan AI siap pakai untuk gambar, ucapan, teks, dan lainnya
- Amazon SageMaker, layanan terkelola penuh untuk menyiapkan data serta membangun, melatih, dan melakukan deployment model ML dalam skala besar
- Kerangka kerja dan sumber daya infrastruktur sumber terbuka untuk mengembangkan, menerapkan, dan menskalakan model ML untuk kebutuhan bisnis
T&J: Memilih infrastruktur komputasi yang tepat untuk machine learning
Setelah machine learning berada dalam jangkauan organisasi besar dan kecil, banyak eksekutif bertanya, “Faktor apa saja yang harus saya pertimbangkan ketika memilih infrastruktur dan layanan machine learning yang tepat?” Untuk jawabannya, kita tanyakan kepada Dr. Bratin Saha, Wakil Presiden (VP) layanan AI/ML di Amazon. Akses Tanya Jawab untuk melihat lebih dekat:
- Cara mengatasi berbagai tantangan utama yang dihadapi developer dan organisasi
- Panduan dan praktik terbaik untuk mengevaluasi persyaratan infrastruktur beban kerja ML
- Instans komputasi Amazon EC2 untuk pelatihan model dan inferensi ML
Terapkan 4 kasus penggunaan machine learning umum dalam produksi
Membuat keputusan infrastruktur yang tepat sangatlah penting untuk menerapkan model ML Anda ke dalam produksi dalam skala besar dan dengan biaya yang optimal. Namun, bagaimana cara memastikan sepenuhnya bahwa Anda memiliki infrastruktur yang memadai untuk mendukung kebutuhan komputasi, jaringan, dan penyimpanan dalam kasus penggunaan ML umum? Baca Dorong 4 Kasus Penggunaan Machine Learning Umum ke dalam Produksi guna mendapatkan wawasan praktis dalam menyiapkan infrastruktur Anda untuk penglihatan komputer, deteksi penipuan, pemrosesan bahasa alami, dan rekomendasi.- Pelajari tentang hasil sukses dari pelanggan AWS setelah melakukan deployment aplikasi ML
- Dapatkan panduan nyata dalam mengevaluasi infrastruktur Anda dan menjelajahi solusi infrastruktur ML AWS
- Temukan solusi praktis untuk tantangan umum yang mungkin Anda hadapi saat tim Anda beralih dari konsep model ke produksi
Pelanggan utama
Pelajari bagaimana organisasi-organisasi ini mempercepat hasil bisnis dengan kecerdasan buatan dan machine learning.
Kartu Prakerja meningkatkan proses verifikasi identitas dan mendeteksi pendaftaran palsu dalam skala besar menggunakan Amazon Textract.
Lion Parcel membangun “end to end data pipeline” di AWS hanya dalam enam minggu untuk mempercepat pelaporan dan mengintegrasikan “machine learning” untuk meningkatkan pengalaman pelanggan.
Dengan menggunakan AWS, F1 memanfaatkan teknologi inovatif, seperti model “machine learning” dan komputasi performa tinggi, untuk mengubah olahraga secara digital.
Halodoc menghubungkan jutaan pasien dengan lebih dari 22.000 dokter dan 1.000 apotek mitra di seluruh Indonesia dengan menggunakan AWS.
Hyundai mengakselerasi inovasi dan mengurangi waktu pelatihan model ML untuk sistem pengemudian otonom menggunakan Amazon SageMaker.
Pelajari selengkapnya tentang AI & machine learning di AWS
AWS dinobatkan sebagai Pemimpin dalam IDC MarketScape untuk platform dan alat perangkat lunak siklus hidup AI APEJ (Asia Pasifik kecuali Jepang)
AWS dinobatkan sebagai Pemimpin dalam Magic Quadrant Gartner untuk Layanan Developer AI Cloud
Mulai membangun solusi pembelajaran mesin dengan AWS Free Tier