ElectrifAi erreicht AWS Machine Learning Kompetenzstatus in angewandter KI
JERSEY CITY, New Jersey, 10. März 2021 /PRNewswire/ -- ElectrifAi, eines der weltweit führenden Unternehmen für praktische künstliche Intelligenz (KI) und vorgefertigte Machine Learning (ML) Modelle, gab heute bekannt, dass es Amazon Web Services (AWS) erreicht hat Machine Learning Kompetenzstatus in der neuen Kategorie Applied Artificial Intelligence (Applied AI). Mit dieser Auszeichnung wird anerkannt, dass ElectrifAi langjährige Erfahrung und Expertise in der Entwicklung oder Integration praktischer ML-Lösungen auf AWS unter Beweis gestellt hat.
AWS Partner, die als Teil der AWS Machine Learning Kompetenzerweiterung anerkannt sind, helfen Kunden, intelligente Lösungen zu nutzen, um die Geschäftsoptimierung, das Wachstum der Kundenumsätze und die Kostensenkung voranzutreiben. Dies geschieht durch die Erstellung, Automatisierung und Verwaltung von End-to-End-ML-Workflows mit Maschinenintelligenz.
Die KI- und ML-basierten Anwendungen reifen schnell heran und stellen neue Anforderungen an Unternehmen. AWS hält Schritt und entwickelt AWS Kompetenzprogramme kontinuierlich weiter, um Kunden die Möglichkeit zu geben, verbesserte AWS Partner Technologie- und Beratungsangebote zu nutzen. AWS hat zwei neue Kategorien innerhalb der AWS Machine Learning Competency, Applied AI und ML Operations (ML Ops), eingeführt, um Kunden zu helfen, hochspezialisierte AWS Partner mit Applied AI und/oder ML Ops Fähigkeiten einfach und sicher zu identifizieren und zu binden. Mit dieser Programmerweiterung können Kunden über die aktuellen Funktionen der Datenverarbeitungs- und Data-Science-Plattform hinausgehen und erfahrene AWS-Partner finden, die bei der Produktion erfolgreicher Modelle (ML Ops) helfen und Standardpakete für ihre Geschäftsprobleme finden (Angewandte KI).
Das Erreichen der AWS Machine Learning Kompetenz in der Kategorie Applied AI unterscheidet ElectrifAi als AWS Partner mit Deep Domain Expertise und nachgewiesenem Kundenerfolg.
Mehr denn je wollen sich Unternehmen mit den neuesten ML- und KI-Lösungen auf AWS transformieren. Um Kunden bei der Suche nach dem qualifiziertesten AWS Partner zu helfen, haben wir die AWS Machine Learning Kompetenz erweitert, um Kunden zu helfen, AWS Partner in den Bereichen Applied AI und ML Ops zu identifizieren,", sagte Julien Simon, Global AI & ML Evangelist, AWS. "Diese AWS-Partner werden von AWS auf ihre technologischen Fähigkeiten überprüft und verfügen über eine solide Erfolgsbilanz, und wir freuen uns, ElectrifAi in die Einführung der neuen AWS Kompetenzkategorien für maschinelles Lernen aufzunehmen. Wir freuen uns darauf, gemeinsam zu innovieren und unsere Kunden weiterhin mit innovativen und validierten AWS Partner Technologie- und Beratungsangeboten zu bedienen."
"Wir sind stolz und begeistert, die AWS Machine Learning Competency Designation für Applied AI zu erhalten - eines der ersten Unternehmen, das diesen prestigeträchtigen Status erlangt hat. Als Marktführer in vorgefertigten Machine-Learning-Modellen betrachten wir uns als Vorreiter der praktischen Enterprise-KI, worum es bei Applied AI im Wesentlichen geht", sagte Jim McGowan, SVP von Cloud Partners, ElectrifAi.
AWS ermöglicht skalierbare, flexible und kostengünstige Lösungen für Start-ups bis hin zu globalen Unternehmen. Um die nahtlose Integration und den Einsatz dieser Lösungen zu unterstützen, richtete AWS das AWS Competency Program ein, um Kunden bei der Suche nach Beratungs- und Technologie-AWS-Partnern mit fundierter Branchenerfahrung und Fachkenntnis zu unterstützen.
Amazon SageMaker bietet AI/ML-Funktionen, die sich nahtlos in jede AWS-Umgebung einfügen. ElectrifAi wurde entwickelt, um die Fähigkeiten von Amazon SageMaker zu verbessern, indem es die Time-to-Value eines Kunden mit vorgefertigten (einschließlich vortrainierter, vorstrukturierter und brandneuer) maschineller Lernmodelle beschleunigt. Kunden können Machine-Learning-Modelle in einem Bruchteil der Zeit zum Laufen bringen, in der sie Modelle selbst bauen müssten, ohne zusätzliche Infrastruktur aufbauen zu müssen. Als AWS Partner können ElectrifAi-Kunden ihre Daten über ElectrifAi's ML Model Factory auf Amazon SageMaker laufen lassen, ohne ihre Daten aus der aktuellen Umgebung migrieren zu müssen. ElectrifAi's vorgefertigte Modelle treiben Umsatzwachstum und Kostensenkung sowie Gewinn- und Leistungssteigerung voran.
"Mit den Lösungen von ElectrifAi wird OXIO in der Lage sein, seine Kunden mit den besten Data-Science- und KI-Funktionen zu bedienen, die heute in der Telekommunikationsbranche unerreicht sind. Die KI-Fähigkeiten von ElectrifAi werden OXIO helfen, die Telekommunikationsbranche, wie wir sie kennen, umzugestalten, indem sie die Tür zu völlig neuen Geschäftsmodellen öffnen, und wir freuen uns darauf, diese Zusammenarbeit in anderen Bereichen zu erweitern,", sagte Gilles Louwerens, Head of Customer & Business Intelligence, OXIO.
Über ElectrifAi
ElectrifAi ist ein weltweit führender Anbieter von geschäftsfähigen ML-Modellen. ElectrifAi hat es sich zur Aufgabe gemacht, Organisationen dabei zu unterstützen, ihre Arbeitsweise durch maschinelles Lernen zu verändern, wodurch Kostensenkungen sowie Gewinn- und Leistungssteigerung erzielt werden. ElectrifAi wurde 2004 gegründet und verfügt über eine langjährige Branchenführerschaft, ein globales Team von Domänenexperten und eine nachgewiesene Erfolgsbilanz bei der maßstabsgetreuen Transformation strukturierter und unstrukturierter Daten. Eine große Bibliothek von KI-basierten Produkten erstreckt sich über Unternehmensfunktionen, Datensysteme und Teams, um in Rekordzeit hervorragende Ergebnisse zu erzielen. ElectrifAi beschäftigt etwa 200 Datenwissenschaftler, Software-Ingenieure und Mitarbeiter, die nachweislich mit über 2.000 Kundenimplementierungen, meist für Fortune-500-Unternehmen, zu tun hatten. Im Mittelpunkt der Mission von ElectrifAi steht die Verpflichtung, KI und maschinelles Lernen für Unternehmen und Branchen auf der ganzen Welt verständlicher, praktischer und profitabler zu machen. ElectrifAi hat seinen Hauptsitz in Jersey City und Büros in Shanghai und Neu-Delhi.
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