Las sesiones de desarrollo de ideas lo ayudan a “trabajar retrospectivamente” en los desafíos empresariales para identificar y priorizar los principales casos de uso de ML de la organización en función del valor empresarial, la disponibilidad de datos y la calidad y el nivel de esfuerzo.

Los expertos guían a su equipo a través del proceso de desarrollo de soluciones de aprendizaje automático mediante un conjunto de casos de uso específicos.

Para concluir la interacción, nuestros expertos pueden ayudar a implementar las capacidades de aprendizaje automático para la producción.

Al aprovechar nuestra variada experiencia ayudando a organizaciones a encontrar valor con el aprendizaje automático, ML Solutions Lab guiará a su empresa a través del proceso de identificación de casos de uso concretos que son importantes para la organización y posibles de abordar con el aprendizaje automático.

Nuestros científicos de datos diseñan y desarrollan modelos de aprendizaje automático avanzados, en áreas como visión artificial, procesamiento de voz y procesamiento del lenguaje natural a fin de resolver los problemas del cliente.

Nuestro equipo de expertos aplica las prácticas recomendadas a fin de crear canalizaciones de producción de aprendizaje automático para la administración de datos, así como también modelos de formación técnica, ajustes e implementaciones que permitan a los clientes escalar modelos de ML nuevos o existentes en AWS.

Un objetivo general de ML Solutions Lab es “enseñarle al cliente a pescar”. Nuestros expertos en aprendizaje automático trabajarán en colaboración con su equipo a lo largo del proyecto, por lo tanto sus desarrolladores y científicos de datos pueden utilizar la experiencia para identificar, crear e implementar capacidades de ML adicionales, si lo desea.

Al aplicar la experiencia en la detección de anomalías, previsiones y otras, ML Solutions Lab ayuda a las empresas de fabricación a mejorar su producción principal, el mantenimiento, la seguridad y la calidad, así como también las funciones de Investigación y Desarrollo y la cadena de suministro. Por ejemplo, ML Solutions Lab ayudó a Formosa Plastics a aplicar el aprendizaje automático para detectar defectos de manera más precisa y reducir a la mitad el tiempo que los empleados dedicaban a la inspección manual.

ML Solutions Lab trabaja con instituciones financieras, como bancos, organizaciones de inversiones, empresas aseguradoras y firmas hipotecarias a fin de mejorar la previsión, permitir los sistemas de vigilancia para señalar amenazas nuevas o emergentes, generar recomendaciones personalizadas para los productos financieros, automatizar el procesamiento de documentos y mejorar la experiencia del cliente mediante chatbots e interfaces de conversación.

ML Solutions Lab posee una extensa experiencia de trabajo con las organizaciones deportivas, como la Fórmula 1, la liga nacional de fútbol y los Seahawks de Seattle, para mejorar la experiencia de los fanáticos y la calidad del juego. Al asociarse AWS con la liga nacional de fútbol, ML Solutions Lab identificó y creó una forma completamente nueva para que los fanáticos se integren con el deporte mediante estadísticas de próxima generación y actualmente está aplicando el aprendizaje automático a fin de dar soporte a las iniciativas de seguridad y salud de los jugadores de la NFL.

ML Solutions Lab trabajó de manera colaborativa para combatir algunos de los mayores desafíos del mundo, desde el tráfico de personas hasta la hambruna, y poder comprender mejor nuestro universo con el aprendizaje automático. Por ejemplo, ML Solutions Lab trabajó con Maxar para analizar los datos satelitales de manera más eficiente con el aprendizaje automático, permitiendo que las organizaciones reaccionaran más rápidamente ante los desastres, como los incendios fuera de control, y entregar vacunas en aldeas de África.

En el sector automotriz, ML Solutions Lab trabajó con clientes en áreas como la optimización de la cadena de suministro, experiencias de entretenimiento en el automóvil y conducción autónoma. Esto incluye la mejora en la seguridad de los conductores y peatones, con una percepción precisa de la calle y análisis avanzados.