Amazon Machine Learning (ML) 解決方案實驗室將您的團隊與 ML 專家配對，以協助您確定和建置 ML 解決方案，抓住組織中最高投資回報率的 ML 機會。透過探索研討會和構想專題講座，ML Solutions Lab 可從您的業務問題中「逆向工作」，以提供按優先級排序的 ML 使用案例路線圖，以及解決這些問題的實作計劃。然後，我們將逐步為您的組織開發以機器學習為基礎的解決方案。此外，我們還提供培訓，以增強您團隊的 ML 專業知識水準，包括開發人員培訓、業務主管培訓以及，透過 ML Embark 計劃進行的實作活動。ML Solutions Lab 為每一位客戶帶來了 Amazon Machine Learning 20 多年來在創新方面的經驗教訓，包括配送和物流、個人化和推薦、電腦視覺和翻譯、防詐騙、預測和供應鏈最佳化。
運作方式
探索
構想專題講座可協助您從業務挑戰中「逆向工作」，以根據業務價值、資料可用性和品質以及工作水準，確定組織的首要 ML 使用案例並確定優先級。
開發
專家將指導您的團隊完成針對目標使用案例集的 ML 解決方案開發程序。
啟動
若要限制參與，我們的專家可協助將 ML 功能部署至生產中。
優勢
識別首要使用案例
利用我們豐富的經驗，ML Solutions Lab 將引導您的組織確定對組織至關重要，並且可透過 ML 解決的具體使用案例，從而協助您的組織從 ML 中尋找價值。
自訂建模
我們的資料科學家在電腦視覺、語音處理和自然語言處理等領域設計和開發進階 ML 模型，以解決客戶的問題。
擴展
我們的專家團隊採用最佳實務來建置用於資料管理以及模型訓練、調整和部署的 ML 生產管道，讓我們的客戶能夠在 AWS 上擴展新的或現有的 ML 模型。
知識轉移
ML Solutions Lab 的總體目標是「傳授客戶以漁」。 我們的 ML 專家將在整個專案中與您的團隊攜手合作，因此您的開發人員和資料科學家可以根據經驗來識別、建置和部署其他 ML 功能。
產業
ML Solutions Lab 已經成功為世界各地各行各業的客戶提供協助，包括生產製造、醫療保健和生命科學、金融服務、體育、公共部門和汽車，以建立採用機器學習技術的全新解決方案。
生產製造
ML Solutions Lab 專精於異常偵測、預測等方面的專業知識，可以協助製造公司改善其核心生產、維護、安全和品質，以及研發和供應鏈功能。例如，ML Solutions Lab 協助 Formosa Plastics 運用機器學習更準確地偵測缺陷，並將員工花費在手動檢查上的時間減少了一半。
醫療保健與生命科學
ML Solutions Lab 已使用 ML 協助醫療保健與生命科學領域的客戶降低成本並改善患者照護。例如，ML Solutions Lab 與 Cerner 合作建立解決方案，以便研究人員分析匿名患者資料，從而開發能在臨床表現之前最長 15 個月預測出充血性心力衰竭的演算法。
金融服務
ML Solutions Lab 與銀行、投資組織、保險公司和抵押公司等金融機構合作，以改善預測，讓監視系統能夠標記新的或正在出現的威脅，針對金融產品產生個人化建議，自動化文件處理，以及改善客戶使用聊天機器人和對話界面的體驗。
運動
ML Solutions Lab 擁有與 Formula 1、National Football League 和 Seattle Seahawks 等體育組織合作的豐富經驗，從而改善球迷的體驗並提高比賽品質。在 AWS 與 NFL 的合作中，ML Solutions Lab 確定並建立了一種全新的方式，讓球迷可以透過 Next Stats 參與運動賽事，並且目前正在運用 ML 來支援 NFL 的球員健康和安全計劃。
環境與社會影響
ML Solutions Lab 密切配合解決了一些全球最大的挑戰，從人口販運到飢荒，再到使用機器學習更充分地了解我們的世界。例如，ML Solutions Lab 與 Maxar 合作，透過機器學習更有效地分析衛星資料，讓組織能夠更快地採取行動以應對野火等災難，並向非洲村莊提供疫苗。
汽車
在汽車產業，ML Solutions Lab 與客戶在各領域密切合作，包括供應鏈最佳化、車載娛樂體驗和自動駕駛。這包括透過準確的道路情境感知和進階分析，來提高駕駛員和行人的安全。
AWS Machine Learning Embark 計劃
如需有關 ML Solutions Lab 提供的其他培訓和教育支援，請參閱我們的 AWS Machine Learning Embark 計劃。
Amazon ML Solutions Lab 的客戶成功案例
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