Les partenaires Amazon SageMaker aident les clients à résoudre leurs défis d’entreprise à l’aide du machine learning. Le Programme de compétences AWS a validé que les partenaires de services mis en évidence ci-dessous ont démontré leur expertise en matière de solutions de machine learning (ML) avec Amazon SageMaker.
Les offres de logiciels répertoriées ci-dessous comportent des intégrations de produits avec Amazon SageMaker qui ont été examinées et certifiées par les architectes de solutions AWS comme étant Amazon SageMaker Ready par le biais du Programme de préparation pour les services d’AWS. La spécialisation Amazon SageMaker Ready aide les clients d'AWS à identifier les solutions logicielles qui s'intègrent à Amazon SageMaker, ce qui leur permet de résoudre de manière transparente des cas d'utilisation et d'innover grâce au machine learning.
Connectez-vous avec les partenaires Amazon SageMaker
Stimulez l'innovation, atteignez vos objectifs commerciaux et tirez le meilleur parti de vos services AWS en vous associant à des partenaires AWS techniquement validés.
Merkle
« Chez Merkle, nous avons créé un flux de travail de bout en bout basé sur le machine learning pour prévoir le taux de désabonnement des clients, en tirant parti d’Amazon SageMaker Pipelines pour le traitement des données et l’entraînement et le déploiement de modèles à des fins d’inférence. Bien que des outils tels qu’Airflow constituent des orchestrateurs puissants et hautement configurables, leur apprentissage et la gestion de l’infrastructure représentent des frais opérationnels pour les scientifiques des données. Amazon SageMaker Pipelines est une solution pratique pour les scientifiques des données, car il n’implique aucune gestion d’infrastructure fastidieuse et offre une expérience utilisateur intuitive. En permettant aux utilisateurs de glisser-déposer facilement des tâches de machine learning et de transférer des données entre ces tâches dans un flux de travail, Amazon SageMaker Pipelines devient particulièrement accessible pour des expérimentations rapides. Avec toutes les étapes essentielles d’un flux de travail de machine learning parfaitement organisées, le concepteur visuel offre une expérience claire et conviviale. Cette commodité supplémentaire peut considérablement rationaliser les flux de travail et améliorer la productivité des équipes et des personnes. »
Dr. Lorenzo Valmasoni, responsable des solutions de données, Merkle