Publicado 11/11/2020 20:45

ElectrifAi ofrece nuevos modelos de aprendizaje por máquina para Amazon SageMaker (1)

Despliega soluciones rápidas y fiables de negocios de aprendizaje por máquina

JERSEY CITY, N.J., 11 de noviembre de 2020 /PRNewswire/ -- ElectrifAi, una de las principales compañías mundiales de inteligencia artificial (AI) práctica y modelos de aprendizaje de máquina (ML) preconstruidos, ha anunciado hoy el lanzamiento de una de las mayores colecciones del mundo de modelos ML pre-formados y pre-estructurados para Amazon SageMaker en oferta para su venta. Amazon SageMaker es un servicio completamente gestionado de Amazon Web Services (AWS) que proporciona a cada desarrollador y científico de datos la capacidad para construir, formar y desplegar modelos ML de forma rápida.

https://mma.prnewswire.com/media/1331976/ElectrifAi_Logo.jpg [https://mma.prnewswire.com/media/1331976/ElectrifAi_Logo.jpg]

Desplegando resultados rápidos y fiables, ElectrifAi se complace al anunciar que los 36 modelos pre-formados ML para Amazon SageMaker se han añadido para AWS Marketplace. La experiencia de dominio de ElectrifAi en varios verticales (incluyendo la banca, servicios financieros y seguros, comunicaciones, medios, entretenimiento, cuidado de la salud y consumo/venta al por menor), junto a los 16 años de experiencia ML proporcionan soluciones empresariales rápidas de desplegar. Los clientes ya pueden ver los resultados en solo unos días y semanas, en lugar de tener que esperar entre 12 y 18 meses desde que estas soluciones convierten sus datos en visiones accionables.

Los usuarios de AWS Marketplace ya pueden desvelar las visiones en los datos utilizando los modelos ML de ElectrifAi que se han basado en los casos de uso específicos de la industria. Esto permite un despliegue rápido, escala y generación de las visiones complejas que impulsan los costes inmediatos, mejorando el perfil y el rendimiento. Desde el año 2004, ElectrifAi ha impulsado unos resultados de negocios de éxito y con un tiempo de valor rápido. Los clientes han recibido soluciones listas para su uso que les ahorran tiempo y dinero en comparación con construir modelos de forma interna.

"Llevamos realizando aprendizaje por máquina desde hace más de 16 años, y tenemos una experiencia destacada en muchos de los sectores verticales. Nuestros modelos de aprendizaje por máquina ayudan a nuestros clientes a impulsar un coste rápido, perfil y mejora de rendimiento", comentó el consejero delegado de ElectrifAi, Ed Scott.

A través de las conversaciones de descubrimiento con los clientes, ayudamos a identificar los problemas de los negocios que los clientes de ElectrifAi intentan resolver y que esperan conseguir. Tras debates iniciales y con el análisis de los datos, ElectrifAi determina el uso adecuado de un modelo de pre-formación de caso de uso que es más adecuado y que encaja en los requisitos de los clientes para conseguir el resultado esperado. Cuando se suministra el modelo de datos habitual, ElectrifAi forma el modelo con los dato de los clientes en su propio entorno para generar las señales relacionadas con los resultados esperados. No hay ningún modelo que 100% preciso; pero con la experiencia de ElectrifAi y su conocimiento del dominio, el modelo se puede híper-afinar para encajar con los objetivos de los clientes y con su tolerancia de riesgo. ElectrifAi llama a estos modelos "pre-estructurados", ya que no necesitan de apenas modificaciones y puesta a punto. Estos modelos pre-estructurados navegan por los matices que podrían variar de un cliente a otro dentro de una industria dada. Para la mitigación de las cancelaciones como ejemplo, ElectrifAi aplica varios modelos pre-estructurados para la segmentación y propensión del modelado. ElectrifAi cuenta con un largo historial de construcción de modelos ML, híper-afinación de los modelos para conseguir visiones precisa, además de orquestar múltiples modelos para construir los casos de uso que despliegan resultados de negocios de éxito. Luming Wang, responsable tecnológico de ElectrifAi, explicó: "Contamos con un proceso que denominamos fábrica de modelo de aprendizaje por máquina con modelos nuevos, pre-formados y pre-estructurados creados para ocuparse de los puntos de conflicto específicos de los clientes. El modelo se explica y se pone a prueba por preferencia, consiguiendo una visión de acción sencilla de comprender que ayuda a resolver los problemas de los negocios reales".

Jim McGowan, responsable de productos de ElectrifAi, comentó: "Cuando se construye un modelo para nuestra compañía que sea específico para una industria, debemos contar con algunas de las partes que podemos proporcionar de forma muy rápida con mucha transparencia para poder construir lo que vamos a logar con más rapidez. También contaremos con el apoyo de un equipo adicional de científicos que podrán ayudar con la re-formación o las personalizaciones de estos modelos. No solo estamos vendiendo software, ya que conocemos el dominio y podemos construir los modelos para resolver el caso de uso de los negocios. En un mundo con unos presupuestos cada vez más bajos, podemos proporcionar soluciones listas para su uso al tiempo que trabajamos en otros problemas de forma estratégica para la compañía".

ML automatiza lo que las personas hacen de forma manual cuando buscan grandes volúmenes de datos, como la previsión de ingresos, predicción de demandas, identificación y reducción de la cancelación de clientes, identificación de los prospectos de clientes de alta calidad, detección de fraude, gestión de riesgo, analítica avanzada y procesamiento del idioma natural. Estos modelos ML pueden ayudar a las compañías a conseguir un éxito en la transformación digital. ElectrifAi ya ha llevado a cabo el trabajo más complicado. Todo lo que se deja para el cliente es poner en marcha los datos por medio de estos modelos ML pre-formados y pre-estructurados para que tengan su propio entorno e integren el rendimiento de sus propias aplicaciones de negocios. Los modelos de ElectrifAi para Amazon SageMaker disponibles en AWS Marketplace se han orquestado de forma conjunta en un caso de uso para resolver los problemas de los negocios reales.

Los modelos ML en AWS Marketplace están disponibles en todo el mundo. Haga clic aquí [https://c212.net/c/link/?t=0&l=es&o=2978169-1&h=29959850&u=h...] si desea acceder a nuestros modelos pre-formados y nuestros servicios asociados para ayudar a acelerar la adopción ML dentro de nuestra organización.

(CONTINUA)