As sessões de idealização o ajudam a “trabalhar ao contrário” a partir de desafios de negócios para identificar e priorizar os principais casos de uso de ML da sua empresa, com base no valor de negócios, na disponibilidade e qualidade de dados e no nível de esforço.

Especialistas orientam a sua equipe durante o processo de desenvolvimento de soluções de ML para um conjunto direcionado de casos de uso.

Para coroar o envolvimento, nossos especialistas podem auxiliar a implantação de recursos de ML para a produção.

Aproveitando a nossa diversificada experiência ajudando empresas a encontrar valor com ML, o laboratório de soluções de ML orientará a sua empresa por meio do processo de identificação de casos de uso concretos que são importantes para a empresa e que podem ser abordados com ML.

Nossos cientistas de dados projetam e desenvolvem modelos de ML avançados em áreas como visão por computação, processamento de fala e processamento de linguagem natural para solucionar os problemas de clientes.

Nossa equipe de especialistas aplica as melhores práticas para construir pipelines de produção de ML para o gerenciamento de dados, bem como para o treinamento, ajuste e implantação de modelos para permitir que nossos clientes escalonem modelo de ML novos ou existentes na AWS.

Um objetivo abrangente do laboratório de soluções de ML é “ensinar o cliente a pescar”. Nossos especialistas em ML trabalharão de forma árdua acompanhando a sua equipe ao longo do projeto, de forma que seus desenvolvedores e cientistas de dados possam usar a experiência para identificar, criar e implantar recursos de ML adicionais, conforme desejado.

Aplicando competências em detecção de anomalias, previsões e mais, o laboratório de soluções de ML ajuda empresas de fabricação a aprimorar sua principal produção, manutenção, segurança e qualidade, além de suas funções de I&D e da cadeia de fornecimento. Por exemplo, o laboratório de soluções de ML ajudou a Formosa Plastics a aplicar ML para detectar defeitos de forma mais precisa e reduzir pela metade o tempo gasto por funcionários para inspeções manuais.

O laboratório de soluções de ML trabalha com instituições financeiras como bancos, organizações de investimentos, empresas de seguros e firmas hipotecárias para melhorar a previsão, permitir que os sistemas de vigilância sinalizem ameaças novas ou emergentes, gerar recomendações personalizadas para produtos financeiros, automatizar o processamento de documentos e melhorar a experiência do cliente com o uso de chatbots e interfaces de conversação.

O laboratório de soluções de ML tem ampla experiência trabalhando com organizações esportivas como a Formula 1, a National Football League e a Seattle Seahawks, para aprimorar a experiência dos fãs e a qualidade dos jogos. Na parceria da AWS com a NFL, o laboratório de soluções de ML identificou e criou uma forma totalmente nova para que os fãs interajam com o esporte por meio de estatísticas da próxima geração. E atualmente está aplicando ML para oferecer suporte às iniciativas de saúde e segurança dos jogadores da NFL.

O laboratório de soluções de ML trabalhou lado a lado no combate de alguns dos maiores desafios mundiais, desde o tráfico de seres humanos até a fome, para compreender melhor o nosso universo utilizando machine learning. Por exemplo, o laboratório de soluções de ML trabalhou com a Maxar para analisar de forma mais eficiente os dados de satélite utilizando machine learning – permitindo que empresas reajam mais rapidamente a desastres, incêndios florestais, assim como entregar vacinas em vilarejos na África.

No setor automotivo, o laboratório de soluções de ML trabalhou com clientes em áreas que incluem a otimização da cadeia de suprimentos, experiências de entretenimento no automóvel e direção autônoma. Isso inclui aprimorar a segurança de condutores e pedestres por meio de percepção e análises avançadas de cenas precisas da estrada.