Más de cien mil clientes utilizan AWS para machine learning
Más de cien mil clientes eligieron AWS para que el machine learning mejore la calidad de la sanidad, brinde un mejor servicio al cliente, optimice sus negocios, cree nuevas experiencias para los clientes y mucho más.
Con la ayuda del aprendizaje profundo, Disney selecciona en un universo de contenido
Con el aprendizaje profundo en AWS, Disney está creando herramientas para etiquetar automáticamente casi un siglo de contenido con metadatos descriptivos para hacer que el proceso de archivo sea más eficiente.
Casos prácticos destacados
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Cada día, los clientes encuentran nuevas maneras de utilizar el aprendizaje automático para beneficio de la sociedad, desde un mejor diagnóstico de enfermedades hasta la protección de especies en extinción.
Casos prácticos
GE Healthcare utiliza el deep learning en AWS para mejorar la precisión de los procedimientos de imágenes de rayos X y, al mismo tiempo, reducir las tasas de reingreso.
Intuit utiliza el machine learning en AWS para identificar automáticamente las nuevas deducciones de impuestos para sus clientes, y así ahorrar a cada uno un promedio de USD 4300.
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Formula 1 usa Amazon SageMaker para analizar datos de carreras en tiempo real; luego, comparte la información con los espectadores.
Marinus Analytics utiliza Amazon Rekognition para encontrar víctimas de la trata de personas que pueden haber cambiado de apariencia y luego ayudar en el procesamiento de los traficantes.
CLIENTES DESTACADOS
CASOS PRÁCTICOS
Anodot ayuda a Lyft a utilizar algoritmos avanzados de machine learning para identificar posibles riesgos empresariales en tiempo real.
Marinus Analytics usa Amazon Rekognition para ayudar a las autoridades a identificar a las víctimas de la trata de personas y luego procesar a los traficantes.
Formula Uno usa Amazon SageMaker para analizar datos de carreras en tiempo real; luego, comparte la información con los espectadores.
Zocdoc utiliza TensorFlow para crear algoritmos de machine learning que combina pacientes con médicos, lo que reduce el tiempo de espera para las citas.
DataRobot ayuda a Lenovo Brasil a utilizar el machine learning en AWS para predecir el volumen de venta a escala.
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Curalate utiliza Apache MXnet para ayudar a los minoristas a hacer que los productos sean detectables en las redes sociales.
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Major League Baseball utiliza servicios de machine learning en AWS para impulsar Statcast AI.
Rue Gilt Groupe usa Databricks y AWS para crear motores de recomendación basados en machine learning.
Butterfleye utiliza Amazon Rekognition para ayudar a sus cámaras de seguridad inalámbricas a saber cuándo activarse o desactivarse.
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Royal FloraHolland trabaja con Xebia para crear aplicaciones de deep learning que impulsen nuevas eficiencias y mejoren las experiencias de los clientes.
Thorn colabora con Amazon Rekognition para ayudar a combatir la trata y el abuso sexual infantil.
BuildFax utiliza Amazon Machine Learning para proporcionar estimaciones de propiedades específicas para aseguradores y constructores.
HG Data utiliza el machine learning para procesar documentos sin procesar en datos.
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Crayon ayuda a TINE a utilizar el machine learning para mejorar la industria láctea noruega.
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Sunday utiliza el machine learning para ofrecer a sus clientes una gama más amplia de pólizas de seguro.
Upserve utiliza el machine learning para predecir los volúmenes de clientes de restaurantes.
Mawdoo3 usa el aprendizaje profundo para habilitar la búsqueda por voz que funciona en una variedad de dialectos árabes.
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LinkSquares y SFL Scientific utilizan el machine learning para automatizar las revisiones de contratos posteriores a la firma.
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Policy Bazaar utiliza Amazon Polly para personalizar su respuesta a las consultas de los clientes.
zipMoney utiliza el machine learning para ayudar a automatizar las decisiones de suscripción.
AdiMap utiliza el machine learning para extrapolar datos de anuncios financieros para todos los editores y anunciantes.
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Bigfinite utiliza AI para desbloquear el valor de los datos de fabricación de las ciencias de la vida.
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Haptik utiliza Amazon Polly para impulsar un asistente virtual personal.
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Astro mejora la eficiencia del correo electrónico utilizando un asistente de voz basado en Amazon Lex.
Fraud.net utiliza Amazon Machine Learning para identificar y protegerse continuamente de nuevas estrategias de fraude.
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EN AWS SE CREAN MÁS RECURSOS DE MACHINE LEARNING QUE EN CUALQUIER OTRA PARTE.
Amazon Machine Learning Solutions Lab sirve para que su equipo trabaje con los expertos en aprendizaje automático de Amazon para crear nuevas soluciones de aprendizaje automático para su negocio
Desde las empresas más grandes del mundo hasta las nuevas empresas emergentes, en AWS se crean más recurso de machine learning que en cualquier otro lugar.
Los clientes de AWS utilizan el machine learning para mejorar la calidad de la atención médica, combatir el tráfico de personas, brindar un mejor servicio al cliente y protegerlo contra el fraude. Con el conjunto más amplio y profundo de aprendizaje automático y servicios de inteligencia artificial, están creando nuevas perspectivas, lo que permite lograr nuevas eficiencias y hacer predicciones más precisas. Es por eso que más de 10 000 clientes eligieron utilizar AWS para el aprendizaje automático.
Los socios de ML de AWS ofrecen una gama de tecnologías y servicios de consultoría que lo ayudarán a explorar y crear las soluciones adecuadas y así hacer avanzar su compañía
Su empresa puede empezar a recorrer el camino hacia el éxito con el aprendizaje automático con el programa AWS Machine Learning Embark.