I partner Amazon SageMaker aiutano i clienti a risolvere le sfide aziendali con il machine learning. Il Programma AWS di validazione delle competenze ha confermato che i partner di servizi elencati di seguito hanno dimostrato competenze nella fornitura di soluzioni di machine learning (ML) con Amazon SageMaker.
Le offerte di software elencate di seguito dispongono di integrazioni di prodotti con Amazon SageMaker che sono state esaminate da solutions architect di AWS e insignite della certificazione Amazon SageMaker Ready attraverso il Programma di preparazione ai servizi AWS. La specializzazione Amazon SageMaker Ready aiuta i clienti AWS a individuare le soluzioni software che si integrano con Amazon SageMaker, consentendo loro di risolvere senza difficoltà i casi d'uso e innovare con il machine learning.
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Promuovi l'innovazione, raggiungi gli obiettivi aziendali e ottieni il massimo dai tuoi servizi AWS collaborando con partner AWS tecnicamente convalidati.
Merkle
"In Merkle, abbiamo creato un flusso di lavoro di machine learning end-to-end per prevedere il tasso di abbandono dei clienti, sfruttando Pipeline Amazon SageMaker per l'elaborazione dei dati, l'addestramento dei modelli e l'implementazione dei modelli per l'inferenza. Sebbene strumenti come Airflow siano orchestratori potenti e altamente configurabili, impararli e gestire l'infrastruttura è un sovraccarico operativo per i data scientist. Pipeline Amazon SageMaker è utile per i data scientist perché non richiede una gestione onerosa dell'infrastruttura e offre un'esperienza utente intuitiva. Consentendo agli utenti di trascinare facilmente i lavori di ML e di passare i dati tra di loro in un flusso di lavoro, Pipeline Amazon SageMaker diventa particolarmente accessibile per una rapida sperimentazione. Con tutti i passaggi essenziali di un flusso di lavoro di ML ben organizzati, il visual designer offre un'esperienza pulita e intuitiva. Questa maggiore comodità può semplificare notevolmente i flussi di lavoro e migliorare la produttività sia per i team che per i singoli individui."
Dott. Lorenzo Valmasoni, Data Solutions Manager, Merkle