AWS Machine Learning Embark, şirketlerin makine öğrenimi yolculuklarına hızlıca başlamalarına yardımcı olan kapsayıcı bir makine öğrenimi (ML) destek programıdır. Ekiplerin makine öğrenimi becerilerini artırmak ve iş sonuçlarını hızlandırmak için gerekli olan eğitimi, koçluğu ve uygulama desteğini tek bir adreste birleştirir.
Makine öğrenimini kullanmaya başlama sürecinin yarısı teknolojiyi, diğer yarısıysa kültürel değişimi kapsar. İzlenecek tam olarak anlaşılmış düzenler bulunmadığından, pek çok kuruluş makine öğrenimi girişimlerini başlatma ve anlamlı şekilde hayata geçirme süreçlerinde zorluk yaşamaktadır. Ele alınacak en etkili projeleri belirlemek, doğru becerilere sahip bir iş gücü oluşturmak ve makine öğrenimi öncelikli yaklaşımı teşvik eden bir kültür yaratmak bu zorluklar arasında yer alır. AWS ML Embark programı, şirketlerin bu yaygın zorlukları aşmasına ve makine öğrenimi projelerini başarılı şekilde başlatmasına yardımcı olmak için tasarlanmıştır.
Amazon'un tüm iş alanlarında makine öğrenimine öncelik verme yolculuğunu ve kuruluşların makine öğrenimini benimsemesine yardımcı olma konusunda kanıtlanmış başarısını temel alan AWS ML Embark programı, kuruluşunuzda makine öğrenimini benimseme sürecini başarılı şekilde başlatmak ve hızlandırmak için ekibinize gerekli beceri, bilgi ve stratejileri sağlar.
"AWS ML Embark and AWS hizmetleri; kariyerinizi geliştirmenize, yeni beceriler edinmenize ve ustalığınızı ilerletmenize yardımcı olan kapsamlı bir destek hizmetleri ve araçları paketi sunuyor. Geriye baktığımda, bu sürece AWS ML Embark programının eğitmenleri tarafından sağlanan perspektifler olmadan girmemiz halinde, kullanmaya başlamamızın çok daha uzun süreceğini net olarak görebiliyorum. Program, yardımcı bilgiler sundu ve yeni makine öğrenimi uzmanlarımıza yapay zeka/makine öğrenimi projeleri üstlenmeleri, kariyerlerini ilerletmeleri ve yeni ufuklar keşfetmeleri konusunda ilham verdi."
- Mikael Graindorge
Satış Operasyonları Lideri, Thermo Fisher Scientific
"ML Embark programının bir parçası olarak Amazon Machine Learning Solutions Lab'deki meslektaşlarımızla birlikte çalışmaktan heyecan duyuyoruz. Dünya biyosferinin iklim değişikliğinden nasıl etkilenebileceğine ilişkin gelişmiş öngörüler sunan karmaşık bir kategorizasyon sorununu incelememiz için bize gereken teknik becerileri ve deneyimi sağladılar. İklim modellerimiz devasa veri hacimleri oluştururken, devletimize ve ticari paydaşlarımıza tavsiye sunmak için bu bilgilerden katma değer çıkarabilme becerisi büyük önem arz ediyor. Makine öğrenimi tekniklerinin araştırma projelerine uygulanmasının gösterilmesi, söz konusu becerilerin Met Office genelinde daha fazla gelişmesini destekledi."
- Prof. Albert Klein Tank
Met Office Hadley Centre İklim Bilimi ve Hizmetleri Yöneticisi
"Xactware, sigorta taleplerini işleme sürecinin verimliliğini artırmak amacıyla sistemimize makine öğrenimini dahil ederek operasyonlarımızı dönüştürme sürecinden geçiyor. Amazon Machine Learning Solutions Lab (MLSL) ekibiyle birlikte çalışarak, sigorta talepleri formuna girilen bilgilerin dahili bir ürün veritabanıyla eşleştirilmesini otomatik hale getirmeyi ve ayrıca veritabanındaki taleplerle eşleşen bilgilere yönelik arama sonuçlarını iyileştirmek için bir model oluşturmayı başardık. Amazon Comprehend ve Amazon SageMaker özel sınıflandırma modellerini kullanarak, sigortalanan bir ürünün en önemli kategorilerini %96 doğrulukla tahmin edebiliyor, genel arama sonuçlarını 5 kata kadar iyileştirebiliyor ve böylece talepleri işleme alırken sigorta eksperinin seçim yapma yükünü azaltmış oluyoruz."
- Aaron Brunko
Üründen Sorumlu Kıdemli Başkan Yardımcısı, Xactware (Bir Verisk işletmesi)
"AWS ML Solutions Lab, iş kullanım örneklerinin tanımlanmasına yönelik bir keşif atölyesinden uygun makine öğrenimi modellerinin seçilerek oluşturulmasına ve fiili dağıtıma kadar sürecin her adımında bizimle birlikte çalıştı. Amazon SageMaker'ı kullanan makine öğrenimi çözümü, çalışanların manuel denetim için harcadığı zamanı yarıya indirdi. Solutions Lab'in yardımıyla, ileride koşullar değiştikçe SageMaker modelini kendi başımıza optimize edebilecek duruma geldik."
- Bill Lee
İkinci Başkan Yardımcısı, Formosa Plastics Corporation
"ML Embark programı, makine öğrenimi çözümü temelli ürün girişimleri başlatmak için harika bir lansman platformuydu ve bu ürün girişimleri, Wolters Kluwer Legal & Regulatory US bünyesinde kurumsal sınırları aşmamızı sağladı. Makine öğrenimi temelli ürün geliştirme yolculuğunu uçtan uca deneyimleyen paydaşlar, karar vericiler ve değer akışındaki mühendislik ve ürün ekipleri, engellerin aşılıp gelecekteki inovasyon ve dönüşüm süreçlerinde yapay zeka/makine öğreniminin benimsenmesi için güçlü bir dayanak oluşturdu. Çok yetenekli ve heyecan dolu MLSL ekibi ile AWS hesabı ekibine, bu kavram kanıtı (POC) sürecinde bizimle iş birliği yaptıkları ve ürün mimarimizi şekillendirmemize yardımcı oldukları için teşekkür ederiz."
- Roopa Sudheendra
Ürün Mühendisliği Yöneticisi, Wolters Kluwer Legal & Regulatory US
Program teklifleri
Keşif
Programın bu aşaması, "mümkün ve pratik kılma sanatı"nın incelendiği bire bir keşif atölyesinde şirketinizin teknik, operasyon ve iş liderlerini bir araya getirerek makine öğrenimi aracılığıyla çözümlenebilecek yüksek değerli iş sorunlarını hep birlikte belirlemelerini ve bunları detaylandırmalarını sağlıyor. Deneyimli AWS Machine Learning Strateji Uzmanları tarafından düzenlenen bu etkileşimli atölye, çözümlere ulaşmanız için iş zorluklarını başlangıç noktası alarak "geriye doğru çalışmanıza" yardımcı olacak koçluk ve beyin fırtınası oturumları içerir.
İş Desteği
İş liderleri ve karar vericiler için tasarlanan bu hizmet, esnek bir dijital kendi kendine çalışma modeli içerir ve bunun yanı sıra AWS Machine Learning Strateji Uzmanları ile gerçekleştirilen, makine öğrenimi projelerini başarılı şekilde yürütmeye ve yapay zekayı işletmenize dahil etmeye ilişkin hem temel faktörleri hem de iş süreçlerini derinlemesine inceleyen canlı bir etkileşimli makine öğrenimi stratejisi oturumunu kapsar. Katılımcılar, makine öğrenimi hakkında temel bilgilere sahip olur, çok geniş skaladaki potansiyel kullanım örneklerini daha iyi anlar ve makine öğrenimine daha geniş bir açıdan bakarak işletmenin büyümesinde nasıl bir rol oynayabileceğini öğrenirler.
Teknik Destek
Bu 3 günlük uygulamalı eğitim, Amazon'un kendi mühendislerini eğitmek için kullandığı Amazon'un "Makine Öğrenimi Üniversitesi" müfredatını temel almaktadır. Teknik ekibinizi makine öğrenimi uygulayıcıları haline getirmek için becerilerini artırmak üzere tasarlanmıştır. Makine öğrenimi sorununun türünü tanıma, doğal dil işleme, görüntü işleme, klasik makine öğrenimi ve derin öğrenmenin de dahil olduğu konuları kapsar. Katılımcılar, makine öğrenimi hakkında temel bilgilere sahip olur ve makine öğrenimi döngüsünü, makine öğrenimi geliştirme araçlarını ve yaygın makine öğrenimi metodolojilerini kuruluşunuzda uygulamayı öğrenirler.
Kavram Kanıtı
AWS'nin kendi makine öğrenimi uzmanları, kavram kanıtı aracılığıyla bir projeyi gerçeğe dönüştürmek için bir ML Solutions Lab'de ekibinizle birlikte çalışacaktır. Ekibiniz; veri hazırlığı, özellik mühendisliği, model geliştirme, eğitme ve test etme dahil, çalışan bir makine öğrenimi uygulaması geliştirme sürecinin tamamı boyunca adım adım ilerleyecektir. Sonunda, kuruluşunuz genelinde ölçeklenebilen bir makine öğrenimi yaklaşımına ve ekibinizin, işletmeye olumlu etkiler sağlamak üzere üretime dağıtabileceği işe yarayan bir kavram kanıtına (POC) sahip olacaksınız.
Avantajlar
İş ekipleri ile teknik ekipleri uyumlu hale getirin
AWS ML Embark, sorunu birlikte incelemek ve çözüm bulmak için teknik ekiplerle iş ekiplerini bir topluluk altında birleştirir. Topluluk, programın başında kuruluş üzerinde önemli etkisi olan ve hızlıca uygulamaya geçirilebilecek iş fırsatlarını belirler. Bu ortaklığın oluşturulması, çözümün gerçek iş etkileri yaratmasını ve benimsenen makine öğreniminin kuruluş içinde gelişmeye devam etmesini sağlamanın en iyi yoludur.
Makine öğrenimi konusunda ilerleme hızınızı artırın
AWS ML Embark, ekiplerinizin hızla ilerlemesini sağlamak için her biri öncekini temel alarak oluşturulan ve ihtiyaçlarınıza göre özelleştirilen programlarla makine öğrenimi yolculuğunuzu hızlandırmak için tasarlanmıştır. Yüz yüze teknik eğitim, Amazon'un kendi dahili geliştirici eğitimine dayalıdır ve hemen başarıya ulaştırdığı kanıtlanmış bir yaklaşımdır. İş desteği oturumu aynı zamanda, makine öğrenimi projelerini yönetmek ve kuruluşlarında hem iş uyumu hem de daha hızlı makine öğrenimi benimseme süreci sağlamak üzere bir makine öğrenimi stratejisi şekillendirmek için gereken temel bilgilerle işletme liderlerinizi destekler.
Başarıya uzanan yolu benimseyin
AWS ML Embark, en yenilikçi AWS müşterilerinin bazılarına faydalı olan program ve stratejilerden doğmuştur. Ayrıca Amazon'un kendi dahili ekipleri, gerçek iş sonuçlarını hızlıca elde etmek için makine öğrenimi girişimlerini hızlandırmaktadır. "Geriye doğru çalışma" sürecinden yüksek etkisi olan sorunların belirlenmesine ve kavram kanıtı (POC) için AWS ML uzmanlarıyla ortaklık kurarken model geliştirme konusundaki en iyi uygulamaları öğrenmeye kadar programın tamamı, işe yarayan program ve stratejilerden meydana gelmiştir.
Daha fazla bilgi edinin
Machine Learning Solutions Lab
ML Embark, Amazon makine öğrenimi uzmanları ile AWS müşterileri ve çözüm ortakları arasında bağlantı kuran iş birliği ve eğitim programı Amazon Machine Learning Solutions Lab tarafından sunulmaktadır.
Bu özel program için şu anda adayları kabul ediyoruz.
Aday olmak için lütfen hesap yöneticinize başvurun. Bir AWS Hesap Yöneticiniz yoksa lütfen satış birimine başvurun.