Le sessioni creative permettono di partire dalle sfide aziendali per identificare i casi d'uso di ML principali dell'organizzazione e classificarli in base al valore aziendale, alla disponibilità dei dati, alla qualità e agli sforzi richiesti.

Gli esperti guidano il team nel processo di sviluppo delle soluzioni di ML per la serie di casi d'uso definita.

Per raggiungere il coinvolgimento, i nostri esperti possono assistere nella distribuzione delle funzionalità di ML nei processi di produzione.

Grazie alla nostra grande esperienza nell'assistere le organizzazioni che vogliono scoprire il valore del machine learning, ML Solutions Lab guiderà le aziende nel processo di identificazione dei casi d'uso completi più importanti per l'organizzazione e più raggiungibili con il ML.

I nostri data scientist creano e sviluppano modelli avanzati di ML in aree come la visione artificiale, l'elaborazione vocale e l'elaborazione del linguaggio naturale per risolvere i problemi dei clienti.

Il nostro team di esperti applica le best practice per creare pipeline di produzione di ML per la gestione dei dati, la formazione, la messa a punto e la distribuzione dei modelli per permettere ai clienti di dimensionare i modelli di ML nuovi o già esistenti su AWS.

L'obiettivo principale di ML Solutions Lab è quello di insegnare il lavoro ai clienti per permettere loro di farlo in autonomia. I nostri esperti di ML lavorano a stretto contatto con il team del cliente durante il progetto, in modo che gli sviluppatori e i data scientist possano utilizzare questa esperienza per identificare, creare e distribuire sempre più funzionalità di ML quando necessarie.

Applicando le competenze a operazioni di rilevamento delle anomalie, previsione e molto altro, ML Solutions Lab aiuta le aziende del settore manifatturiero a migliorare la produzione, la manutenzione, la sicurezza e la qualità, così come le funzioni di ricerca e sviluppo e della catena di approvvigionamento. Ad esempio, ML Solutions Lab ha aiutato Formosa Plastics a utilizzare il ML per rilevare in modo accurato i difetti e dimezzare le tempistiche delle ispezioni manuali dei dipendenti.

ML Solutions Lab lavora con gli enti finanziari come le banche, le aziende di investimenti, le assicurazioni e gli istituti di credito ipotecario per migliorare le previsioni, abilitare sistemi di sorveglianza contro le minacce nuove o in corso, generare suggerimenti personalizzati per i prodotti finanziari, automatizzare l'elaborazione dei documenti e migliorare l'esperienza dei clienti con chatbot e interfacce per la comunicazione.

ML Solutions Lab ha grande esperienza nella collaborazione con le organizzazioni sportive come la Formula 1, la National Football League e i Seattle Seahawks per migliorare l'esperienza dei tifosi e la qualità del gioco. Nelle partnership di AWS con la NFL, ML Solutions Lab ha identificato e creato un modo totalmente nuovo per coinvolgere i tifosi grazie a Next Gen Stats e continua ad applicare il machine learning per supportare le iniziative mirate alla salute e alla sicurezza dei giocatori della NFL.

ML Solutions Lab lavora passo dopo passo per affrontare le maggiori sfide a livello mondiale, da quelle legate al traffico di esseri umani a quelle della fame nel mondo, per comprenderle meglio utilizzando il machine learning. Ad esempio, ML Solutions Lab ha lavorato con Maxar per analizzare in modo più efficace i dati del satellite con il machine learning, permettendo alle organizzazioni di reagire più rapidamente a disastri come gli incendi e per fornire vaccini ai villaggi africani.

Nel settore automobilistico, ML Solutions Lab ha lavorato con i clienti in diverse aree, come l'ottimizzazione della catena di approvvigionamento, l'esperienza di intrattenimento in auto e la guida autonoma. Tra gli obiettivi c'era il miglioramento della sicurezza del guidatore e dei pedoni grazie ad analisi accurate e avanzate della percezione della strada.