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Aspectos destacados de la conferencia
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Analice a fondo, desarrolle una estrategia eficaz y comience a aprovechar todo lo que ofrecen las tecnologías de Machine Learning.
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Libros electrónicos de AWS
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Casos de uso de AI/ML
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Libros electrónicos de AWS
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Aprenda cómo lograr el éxito en el recorrido por el machine learning
Las empresas tienen la oportunidad de descubrir valor significativo en la organización con
la ayuda del aprendizaje automático y la IA. Siga el camino comprobado para tener éxito en el aprendizaje automático. Lea el libro electrónico para descubrir:- El proceso entero de aprendizaje automático en 6 pasos
- Cómo transformar inversiones en soluciones empresariales diferenciadoras
- Historias que inspiran de líderes del sector que han implementado con éxito el aprendizaje automático
- Información de expertos de AWS en aprendizaje automático
7 maneras en las que el machine learning resuelve los problemas empresariales
Vaya más allá de las expectativas y descubra los beneficios tangibles del aprendizaje automático. En este libro electrónico, hemos descrito siete casos de uso principales en los que las empresas han aplicado de forma exitosa el aprendizaje automático para lograr resultados cuantificables, eficientes y rápidos. Lea el libro electrónico para obtener más información sobre estos casos de uso, así como acerca de los requisitos que debe tener en cuenta al identificar una aplicación adecuada para el aprendizaje automático, como los siguientes:
- Resuelve problemas empresariales
- Utiliza fuentes de datos sin aprovechar
- Se puede completar en cuestión de meses
Cómo la seguridad ofrece resultados de machine learning
Para crear modelos de aprendizaje automático exitosos, con frecuencia se necesitan conjuntos de datos exclusivos para el negocio. Estos conjuntos de datos son activos muy valiosos que se deben proteger en todos los pasos del proceso de aprendizaje automático, como la preparación de los datos, el entrenamiento, la validación y la inferencia. Amazon SageMaker, un servicio de aprendizaje automático completamente administrado, proporciona características de seguridad integrales que pueden ayudar a su organización a lograr lo siguiente:
- Cumplir los estrictos requisitos de seguridad de las cargas de trabajo de aprendizaje automático
- Proteger los conjuntos de datos en todas las etapas del proceso
- Pasar de tener una idea a la fase de producción de forma más rápida y segura, y con una tasa de éxito más alta
7 historias de éxito con el machine learning
Al proporcionar el conjunto más amplio y completo de servicios de machine learning (ML), AWS es capaz de satisfacer a sus clientes dondequiera que se encuentren en sus procesos de adopción del ML, así como de ayudarles a alcanzar objetivos específicos. Lea el libro AWS ML Customer Look para descubrir por qué cientos de miles de organizaciones utilizan AWS ML para lograr:
- Mejorar las experiencias de los clientes
- Optimizar las operaciones empresariales
- Acelerar la innovación
Modernice sus procesos de desarrollo de machine learning
El machine learning se ha impuesto y las organizaciones aprovechan todo su potencial para impulsar la innovación en el mundo real. Amazon SageMaker, el servicio en la nube del ML más completo, proporciona una infraestructura escalable y herramientas integradas que permiten a las organizaciones modernizar el desarrollo del ML y aprovechar sus beneficios con mayor rapidez. En este libro electrónico descubrirá los resultados empresariales de la modernización del desarrollo de ML mediante Amazon SageMaker, entre los que se encuentran:
- Aceleración del desarrollo del ML
- Uso responsable y seguro del ML
- La accesibilidad al machine learning para creadores de todos los niveles de habilidad en ML
- Reducción del costo total de propiedad
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Casos de uso de AI/ML
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Siete razones por las que su empresa necesita una búsqueda inteligente
Las organizaciones desean utilizar los datos para crecer y mejorar el rendimiento, pero en la actualidad las empresas experimentan dificultades a la hora de realizar búsquedas. La búsqueda inteligente basada en el machine learning puede ayudar a resolver estos desafíos al aprovechar la comprensión del lenguaje natural y el aprendizaje profundo. Lea 7 razones por las que su empresa necesita una búsqueda inteligente para identificar las áreas de transformación de la organización, lo que incluye:
- Aumentar la productividad del personal
- Mejorar el autoservicio y la satisfacción del cliente
- Acelerar la investigación y el desarrollo
Cree experiencias de cliente personales y coherentes basadas en machine learning
Personalizar el contenido para los clientes en línea es la clave para hacerse notar entre la multitud. Sin embargo, las marcas se enfrentan a desafíos que les impiden proporcionar estas experiencias fluidas y relevantes. El machine learning permite ofrecer recomendaciones más relevantes a los clientes y, en última instancia, mejorar la fidelidad a la marca. Lea Impulsar el crecimiento empresarial con la personalización para aprender lo siguiente:
- Cómo el machine learning puede superar los desafíos de los esfuerzos tradicionales de personalización para mejorar la interacción y la conversión.
- Cómo sectores como el de los medios de comunicación y el entretenimiento (M&E) y el minorista aprovechan la personalización basada en el machine learning
Use el machine learning para mejorar la experiencia del cliente
Ha llegado el momento de superar los desafíos de los antiguos centros de contacto: largos tiempos de espera, llamadas mal dirigidas y retrasos en la resolución. En su lugar, implemente el poder del machine learning y ofrezca a los clientes las soluciones que necesitan. Lea el libro electrónico para descubrir cómo puede aprovechar los servicios de IA de AWS para:
- Reducir los costos con tecnologías de autoservicio
- Aumentar la productividad de los agentes mediante la reducción del volumen de llamadas
- Identificar las oportunidades de mejora del negocio mediante la captura de mejores datos de interacción
- Establecer centros de llamadas competentes y generar grandes experiencias para los clientes
Transforme los documentos en información más rápidamente con el machine learning
Abandone el procesamiento manual de documentos y descubra la libertad a través de una solución de machine learning. Trabaje de forma más eficiente con el procesamiento inteligente de documentos. Lea el libro electrónico Libere los datos de los documentos para descubrir cómo puede utilizar el machine
learning para:- Reducir o incluso eliminar los errores asociados a la introducción y el procesamiento manual de datos
- Permitir un procesamiento más rápido de los datos de los documentos para lograr en cuestión de días lo que antes llevaba meses o semanas
- Mejorar la satisfacción de los clientes al proporcionarles información más precisa de forma más rápida y eficiente
- Aumentar la productividad al ayudar a los trabajadores a dedicar más tiempo a las tareas empresariales críticas
Proteja su empresa de los agentes malintencionados con el machine learning de AWS
Cualquier organización que haga negocios en línea puede ser víctima del fraude en línea y debe considerar seriamente el riesgo de pérdida de ingresos y el daño a la marca. AWS ayuda a empresas como la suya a defenderse. Lea el libro electrónico Por qué el machine learning es esencial para combatir el fraude en línea y aprenda a:
- Desarrollar su propia solución en cuestión de días con Amazon SageMaker.
- Integrar Amazon Fraud Detector con las aplicaciones empresariales mediante una API
Más información sobre el machine learning en AWS
Líder en el cuadrante mágico de Gartner de servicios para desarrolladores de IA en la nube
Clientes destacados
Aprenda cómo estas organizaciones aceleran los resultados empresariales con la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
Elenium permite que los aeropuertos sean más seguros y ágiles con AWS
Beneficios: implementó rápidamente una herramienta de autoservicio y sin contacto para la detección temprana de enfermedades a fin de que los aeropuertos sean más seguros y un 60 % más eficientes.
.76ffceef2ee55486ba204aff15ef54acb04dda39.jpeg "Domino’s Pizza Enterprises")
Domino’s Pizza Enterprises entrega en tiempo récord con AWS para pedidos predictivos
Beneficios: entrega pizza en diez minutos o menos mediante una solución precisa de predicción de pedidos.
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Games 24x7 utiliza el aprendizaje automático en AWS para personalizar la experiencia de usuario en los videojuegos
Beneficios: mejora la experiencia de los usuarios e itera rápidamente para llevar nuevas características al mercado.
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USG Boral lanza un sistema de seguridad de IA en AWS
Beneficios: desarrolló un sistema de seguridad de almacén inteligente para evitar los accidentes con la capacidad de realizar un análisis en tiempo real que procesa por lo menos 12 imágenes por segundo.
DXC transforma los centros de soporte y mejora la experiencia de los clientes con Amazon Connect
Beneficios: reduce los costes operativos en un 30 - 40 %. Además, los agentes dedican 20 % menos tiempo a las llamadas de seguimiento.
Lotte Mart utiliza Amazon Personalize para aumentar la interacción y las tasas de compras, así como para la fidelización de clientes.
Beneficios: genera recomendaciones personalizadas a escala en un 50 % del tiempo de desarrollo.
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ViSenze permite experiencias de compra visuales con AWS.
Beneficios: creó un motor de recomendaciones para productos visualmente similares y etiquetado de productos que produjo un aumento del 50 % en el número de clics y una tasa de conversión cinco veces más alta.
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Deliveroo utiliza el aprendizaje automático en AWS para prever y predecir pedidos.
Beneficios: desarrolló un sistema que predice el tiempo de preparación de las comidas, así como el tiempo que tardan los conductores en recogerlas y entregarlas para garantizar el uso eficiente de los conductores.
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Intuit mejora la experiencia del cliente gracias a Amazon Connect, el centro de contacto omnicanal con tecnología de IA.
Beneficios: implementa un centro de contacto en dos semanas, en lugar de seis meses, y escala para admitir 11 000 agentes en cuestión de minutos.
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Urbanbase lanza servicios 20 veces más rápido con Amazon SageMaker.
Beneficios: desarrollo acelerado 100 veces más rápido y lanzamientos de servicios 20 veces más rápido.
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CoinJar crea intercambios de alcance mundial de criptomonedas en AWS.
Beneficios: reducción de costes del 50 % y verificación de identidad más rápida con Amazon Rekognition.
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Disney utiliza el aprendizaje automático para clasificar un universo de contenido.
Beneficios: etiqueta el contenido automáticamente con metadatos descriptivos para que el proceso de archivado sea más eficiente.
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ZS ayuda a las compañías farmacéuticas a gestionar el cambio con análisis en AWS.
Beneficios: acelera el tiempo de lanzamiento al mercado en un 20 % mediante Amazon SageMaker, a la vez que disminuye los costes de procesamiento de datos en un 30 %.
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NTT DOCOMO utiliza AWS para crear una herramienta de inspección de torre celular que reduce los costes y mejora la seguridad.
Beneficios: desarrolló un sistema de reconocimiento de imágenes que ahorró más de 2000 horas y 100 000 USD en 2020, con cero accidentes relacionados con la torre celular.
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Yanolja ofrece experiencias personalizadas a los viajeros con AWS.
Beneficios: utiliza Amazon Rekognition para ejecutar predicciones de los perfiles de los visitantes y crea experiencias personalizadas para impulsar la interacción y la fidelización.
BGL aplica el aprendizaje profundo en los grandes fondos con AWS
Beneficios: mediante Tensorflow en AWS, BGL logró aplicar el aprendizaje profundo a tareas como la categorización de la conformidad y el reconocimiento de patrones transaccionales para administrar 300 millones de transacciones.
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Baker Tilly utiliza las búsquedas inteligentes de Amazon Kendra para mejorar la productividad y la toma de decisiones
Beneficios: ayuda a los clientes a encontrar información relevante diez veces más rápido.
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Biz2Credit mejora la eficiencia del proceso de solicitud de créditos al lograr un tiempo entre tres y cinco veces menor mediante AWS
Beneficios: mediante la IA y el aprendizaje automático, Biz2Credit redujo el tiempo de entrega de resultados de aprobaciones de solicitudes de préstamos de entre siete y diez días a entre 24 y 48 horas.
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Parcel Platform utiliza AWS para aumentar el valor vitalicio de los clientes en un 40 %
Beneficios: redujo el coste de servir por cliente a la vez que permitió a los clientes rastrear de manera independiente sus parcelas.
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Fórmula 1 acelera la transformación en la nube con el aprendizaje automático
Beneficios: gracias a Amazon SageMaker, F1 entrena modelos de aprendizaje profundo con 65 años de datos históricos de carreras para extraer estadísticas clave de desempeño, realizar predicciones y dar a las seguidores la oportunidad de conocer las decisiones tomadas en segundos y las estrategias que adoptan los equipos y conductores.
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Introducción a Amazon SageMaker