Partner AWS del programma Competency per il machine learning
Promuovi l'innovazione e sblocca un maggiore valore aziendale con i partner specializzati AWS che hanno una profonda conoscenza tecnica e un successo comprovato con i clienti
I partner AWS del programma Competency per il machine learning hanno dimostrato una certa esperienza nell'offrire soluzioni di machine learning (ML) nel cloud AWS. Questi partner offrono una gamma di servizi e tecnologie pensate per aiutarti a creare soluzioni aziendali intelligenti, che vanno dall'abilitazione di flussi di lavoro di data science al potenziamento di applicazioni tramite intelligenza artificiale.
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Elaborazione dei dati, ad esempio importazione, consolidamento, rimozione di record duplicati, imputazione di valori mancanti, dimensionamento/normalizzazione dei valori, eliminazione di funzionalità correlate, ingegneria delle funzionalità e altro ancora.
Piattaforme senza codice e con poco codice per il machine learning, di solito con un'interfaccia prevalentemente visiva, che consentono lo sviluppo di modelli end-to-end.
Soluzioni ad alto codice, API RESTful, GraphQL e algoritmi che forniscono l'accesso a modelli e componenti addestrati utilizzati per addestrare i modelli.
I partner AWS del programma Competency per il ML hanno una comprovata esperienza nell'aiutare le organizzazioni a risolvere i problemi più complessi legati all'intelligenza artificiale, tra cui ingegneria dei dati, data science, machine learning, deep learning e implementazione di produzione per l'inferenza su larga scala.
Sviluppo, implementazione e manutenzione di applicazioni di ML che influiscono positivamente sui risultati aziendali dei clienti e aggiungono valore ai servizi AWS, in particolare ai servizi di AWS AI, per risolvere esigenze specifiche dei clienti.
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Media & Entertainment
Cloudar Helps Ladrokes.live Transform The Sports Fan Experience With Cloud-Native Scalability
BelgiumLadbrokes.live, a provider of streaming sports entertainment content operating in Belgium, was grappling with critical challenges that hindered their ability to attract and retain users. Partnering with AWS Partner, Cloudar—also based in Belgium—the company transitioned to a cloud-native architecture powered by Amazon Web Services (AWS) technologies. This transformation enabled Ladbrokes.live to deliver a seamless, personalized user experience featuring avatars that can be customized to deliver information and statistics relevant to the viewers’ interests, in their language of choice. The solution also helped Ladbrokes.live optimize operational costs and set the stage for continuous innovation in a highly competitive industry.
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General Public Services
Wildlife-Centered AI: How AWS and Tehanu Use Generative AI to Give Wildlife a Voice in Global Conservation
RwandaThe Tehanu project in Rwanda’s Volcanoes National Park has demonstrated groundbreaking use of generative AI to infer and act on the interests of mountain gorillas. Leveraging technology solutions from Amazon Web Services (AWS), AWS Partner Anthropic, and with the support of AWS Partner Adastra, Tehanu created an automated pipeline to process behavioral data of gorillas, enabling the first-ever digital financial transactions by a non-human species. The AI solution synthesized vast academic and observational data, aligning conservation actions with species-specific preferences while supporting biodiversity efforts. This scalable, innovative approach sets a precedent for using AI to foster coexistence across species worldwide.
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Gli esperti di intelligenza artificiale (IA) di Appen spiegano come identificare e implementare iniziative di machine learning e IA di successo.
Machine learning a portata di mano
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Blog
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Channy Yun (윤석찬), 03/12/2024Easily transfer knowledge from a large, complex model to a smaller one.
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Shreyas Subramanian, Adewale Akinfaderin, Ishan Singh, Jesse Manders, 06/05/2025Now with Amazon Bedrock, you can develop custom evaluation metrics for both model and RAG evaluations. This capability extends the LLM-as-a-judge framework that drives Amazon Bedrock Evaluations. In this post, we demonstrate how to use custom metrics in Amazon Bedrock Evaluations to measure and improve the performance of your generative AI applications according to your specific business requirements and evaluation criteria.
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David Marsh, Evence Edoun, 06/05/2025Nonprofit organizations face unique security challenges due to their resource constraints and prioritization of mission-focused initiatives. In this blog post, we discuss Amazon Web Services (AWS) security best practices to accelerate mission impact and demonstrate how upfront security investments can both improve security and save time on redundant processes in the long run.
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Sim Yuanwei Aaron, Hardeep Arora, 06/05/2025In this post, we discuss Health Kaki, a generative AI health companion using the Amazon Bedrock foundation model (FM), and highlight how the team that developed Health Kaki navigated the challenges of scaling from concept to real-world implementation.
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Ghandi Nader, Hari Radhakrishnan, Alex Rees, Umesh Kalaspurkar, 06/05/2025Hyper-personalization is transforming digital marketing and enhancing customer experience. This blog post explains how the Braze customer engagement platform, augmented by Amazon Web Services (AWS) Generative AI services, revolutionizes your brand-customer interactions. By integrating Braze with AWS’s advanced AI capabilities, you can forge more meaningful, real-time connections with your customers. Using Amazon Bedrock, Braze creates highly personalized content that adapts to your customers’ individual preferences and behaviors in real time. This approach facilitates tailored messaging, recommendations, and interactions that resonate deeply with each user, driving immediate engagement, long-term loyalty, and revenue growth. In this post, we’ll explore how strategically integrating Braze and AWS transformed customer engagement strategies, fostering a more personalized and profitable customer journey.
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