Fikir oluşturma oturumları, kuruluşunuzun en önemli makine öğrenimi kullanım örneklerini iş değerine, veri erişilebilirliği ve kalitesine, ayrıca çaba düzeyine göre tanımlayıp önceliklendirmek amacıyla iş zorluklarını başlangıç noktası olarak alıp "geriye doğru çalışmanıza" yardımcı olur.

Uzmanlar, hedeflenen kullanım örnekleri kümesi için makine öğrenimi çözümleri geliştirme süreci boyunca ekibinizi yönlendirir.

Uzmanlarımız, etkileşimi taçlandırmak üzere makine öğrenimi özelliklerinin üretime dağıtılmasına yardımcı olabilir.

ML Solutions Lab, kuruluşların makine öğrenimiyle işlerine değer katmasına yardımcı olduğumuz çok çeşitli deneyimlerimizden faydalanarak, kuruluşunuz için önem arz eden ve makine öğrenimi ile ele alınabilen somut kullanım örneklerini belirleme sürecinde kuruluşunuza rehberlik sağlar.

Veri bilimcilerimiz, müşteri sorunlarını çözmek için görüntü işleme, konuşma işleme ve doğal dil işleme gibi alanlarda gelişmiş makine öğrenimi modelleri tasarlar ve geliştirir.

Uzmanlardan oluşan ekibimiz, müşterilerimizin yeni veya mevcut makine öğrenimi modellerini AWS üzerinde ölçeklendirmesine imkan tanımak üzere veri yönetiminin yanı sıra model eğitme, ayarlama ve dağıtma süreçleri için makine öğrenimi üretim işlem hatları oluşturmaya yönelik en iyi uygulamaları hayata geçirir.

ML Solutions Lab'in kapsayıcı hedeflerinden biri de tabiri caizse "müşteriye balık tutmayı öğretmektir". Makine öğrenimi uzmanlarımız, projenin tamamı boyunca ekibinizle omuz omuza çalışır. Böylece geliştiricileriniz ve veri bilimcileriniz, istediğinizde ek makine öğrenimi özellikleri belirlemek, oluşturmak ve dağıtmak için gereken deneyimden faydalanabilir.

Uzmanlığını anormallik algılama, tahmin ve daha birçok alanda uygulayan ML Solutions Lab; ana üretim, bakım, güvenlik ve kalitenin yanı sıra AR-GE ve tedarik zinciri işlevlerini iyileştirmelerinde üretim şirketlerine yardımcı olmaktadır. Örneğin ML Solutions Lab, kusurları daha hassas bir şekilde tespit etmek ve çalışanların manuel denetime harcadığı zamanı yarıya indirmek için Formosa Plastics'in makine öğrenimini hayata geçirmesine yardımcı oldu.

ML Solutions Lab; tahmini iyileştirmek, yeni veya yaygınlaşmakta olan tehditleri belirlemeye yönelik gözetim sistemlerini etkinleştirmek, finansal ürünler için kişiselleştirilmiş öneriler oluşturmak, belge işleme süreçlerini otomatikleştirmek ve müşteri deneyimini chatbot'lar ve konuşma tabanlı arabirimlerle iyileştirmek amacıyla bankalar, yatırım kuruluşları, sigorta şirketleri ve ipotek firmaları gibi finansal kurumlarla birlikte çalışmaktadır.

Formula 1, National Football League ve Seattle Seahawks gibi spor kuruluşlarıyla çalışan ML Solutions Lab, taraftar deneyimini ve maç kalitesini iyileştirme konusunda kapsamlı deneyime sahiptir. AWS'nin NFL ile kurduğu ortaklıkta ML Solutions Lab, Next Gen Stats aracılığıyla taraftarların bu sporla etkileşim kurmalarının yepyeni bir yolunu bulup oluşturdu ve şu anda NFL'nin oyuncu sağlığı ve güvenlik girişimlerini desteklemek üzere makine öğrenimini hayata geçiriyor.

ML Solutions Lab, insan kaçakçılığından kıtlığa ve evrenimizi daha iyi anlama çabalarına kadar dünyanın en büyük zorluklarından bazılarını makine öğrenimini kullanarak ele almak için insanlarla omuz omuza çalışmaktadır. Örneğin ML Solutions Lab, uydu verilerini makine öğrenimiyle daha etkili şekilde analiz etmek üzere Maxar'la birlikte çalıştı ve böylece kuruluşların kontrol edilemeyen yangınlar gibi felaketlere daha hızlı müdahale etmelerine ve Afrika'daki köylere aşı sağlamalarına olanak tanıdı.

Otomotiv sektöründe de çalışma yürüten ML Solutions Lab; tedarik zinciri optimizasyonu, araç içi eğlence deneyimleri ve otonom sürüş dahil olmak üzere birçok alanda müşterilerle birlikte çalışmaktadır. Buna doğru yol görünümü algısı ve gelişmiş analiz ile hem sürücülerin hem de yayaların güvenliğini artırma dahildir.