[PRNewswire] ElectrifAi가 Amazon SageMaker에 새 머신러닝 모델 제공
-- 빠르고 안정적인 머신러닝 비즈니스 솔루션 제공
(JERSEY CITY, N.J., 2020년 11월 12일 PRNewswire=연합뉴스) 실용적인 인공지능(AI)과 사전 구축된 머신러닝 (ML) 모델 분야의 글로벌 선도기업 중 하나인 ElectrifAi는 사전 교육되고 사전 구성된 세계 최대 규모의 ML 모델 중 하나를 출시하며 이를 Amazon SageMaker에 판매한다고 오늘 발표했다. Amazon SageMaker는 모든 개발자와 데이터 과학자가 ML 모델을 빠르게 제작, 훈련, 배치할 수 있도록 하는 Amazon Web Services (AWS)의 완전 관리형 서비스다.
빠르고 신뢰할 수 있는 결과를 전하는 ElectrifAi는 Amazon SageMaker를 위해 사전 훈련된 36개의 ML 모델이 AWS Marketplace에 추가되었음을 발표했다. 여러 업종(은행, 금융 서비스 및 보험, 통신, 미디어, 엔터테인먼트, 의료 및 소비자/소매 등)에 걸친 ElectrifAi의 도메인 전문지식과 16년간의 ML 경험이 결합되어 빠른 구현이 가능한 엔터프라이즈 솔루션을 제공한다. 고객은 이 솔루션이 데이터를 활용 가능한 인사이트로 전환하기까지 12개월에서 18개월이 걸리던 것을 불과 며칠에서 몇 주 만에 확인할 수 있다.
AWS Marketplace 사용자는 이제 산업별 사용 사례를 기반으로 한 ElectrifAi의 ML 모델을 사용하여 데이터에 대한 통찰력을 얻을 수 있다. 이를 통해 즉각적인 비용, 이익 및 성능 향상을 추진하는 복잡한 인사이트를 신속하게 구축, 확장하고 만들 수 있다. 2004년부터, ElectrifAi는 신속하게 가치를 창출하고 성공적으로 사업 성과를 내왔다. 고객은 자체적으로 모델을 구축하는 것에 비해 바로 사용 가능한 시간과 비용을 절약하는 솔루션을 제공받는다.
"우리는 16년 이상 머신러닝을 연구했고 다양한 분야에 심도 있는 전문지식을 가지고 있습니다. 우리의 머신러닝 모델은 고객이 비용, 수익 및 성능 향상을 빠르게 진행하도록 돕습니다."라고 ElectrifAi의 CEO인 Ed Scott이 말했다.
고객과의 깊은 대화를 통해 ElectrifAi 고객이 해결하고 달성하길 원하는 사업적 문제를 파악한다. ElectrifAi는 초반 대화와 데이터 분석을 거쳐 고객의 요구 사항에 가장 정확하게 맞는 적절한 사용 사례 사전 교육 모델을 결정해 예상 결과를 얻는다. 공통 데이터 모델이 제공되면, ElectrifAi는 예상 결과와 관련된 신호를 생성하기 위해 고객의 데이터와 함께 자체 환경에서 모델을 훈련시킨다. 100% 정확한 모델은 없다. 그러나 ElectrifAi의 경험과 도메인 전문지식을 통해 고객의 목표와 위험 감수도에 맞게 하이퍼 튜닝될 수 있다. ElectrifAi는 최소한의 수정과 튜닝이 필요하기 때문에 이러한 모델을 "사전 구조화"라고 부른다. 이런 사전 구조화 모델은 특정 산업 내에서 고객마다 다른 뉘앙스를 찾는다. ElectrifAi는 이탈 경감을 예로 들어 세분화 및 성향 모델링을 위해 몇 가지 사전 구조화된 모델을 적용한다. ElectrifAi는 오랜 역사를 통해 ML 모델을 제작하고, 모델을 하이퍼 튜닝하여 정확한 인사이트를 얻으며, 성공적인 사업 성과를 제공하기 위해 여러 모델을 조정하여 사용 사례를 구축했다.
ElectrifAi의 CTO인 Luming Wang은 "우리는 머신러닝 모델 공장이라고 불리는 프로세스를 고객별 고민을 해결하기 위해 사전 교육화, 사전 구조화된 새로운 모델들로 만들었습니다. 이 모델은 설명 가능하고 편견에 대한 테스트를 통해 실제 사업 문제를 해결하는 데 도움이 되는 이해하기 쉬운 실행 가능한 인사이트를 얻을 수 있습니다."라고 말했다.
ElectrifAi의 Head of Product인 Jim McGowan은 "귀사의 특정 산업별 모델을 구축할 때, 우리는 이미 매우 투명하고 빠르게 제공할 수 있는 부분을 가지고 있을 수 있으므로 이를 바탕으로 훨씬 더 빨리 목표에 도달할 수 있습니다. 또한 이러한 모델의 재교육 또는 맞춤화를 도울 또 다른 데이터 과학자의 지원을 받을 수도 있습니다. 우리는 도메인을 이해하고 최종 비즈니스 사용 사례를 해결하기 위한 모델을 만들 수 있기에 단순히 소프트웨어를 판매하는 곳이 아닙니다. 예산은 줄고 수요는 증가하는 시기에 우리는 당신이 회사에 전략적으로 중요한 다른 문제에 집중하는 동안 즉시 사용 가능한 해결책을 제공할 수 있습니다."라고 말했다.
ML은 매출 예측, 수요 예측, 고객 이탈 파악 및 감소, 고품질 고객 전망 파악, 사기 탐지, 리스크 관리, 심화 분석, 자연어 처리 등 대량의 데이터를 볼 때 사람들이 수동으로 수행하는 작업을 자동화한다. 이런 ML 모델은 회사의 디지털 트랜스 포메이션을 성공적으로 이룰 수 있도록 한다. ElectrifAi은 이미 이런 어려운 일을 해왔다. 고객이 해야 할 일은 사전 교육 또는 사전 구성된 ML 모델을 자신의 환경을 통해 데이터를 실행하고 그 결과물을 자신의 비즈니스 애플리케이션에 통합하는 것뿐이다. AWS Marketplace에서 이용할 수 있는 Amazon SageMaker용 ElectrifAi의 모델은 실제 비즈니스 문제를 해결하기 위한 사용 사례로 함께 조정된다.
AWS Marketplace 의 ML 모델은 전 세계에서 이용할 수 있다. 귀하의 조직 내에 신속하게 Ml을 선택할 수 있도록 사전 교육된 모델 및 관련 서비스에 접속하려면 여기를 클릭하세요[https://aws.amazon.com/marketplace/search/results?page=1&filters=VendorId&VendorId=f507ce4d-fe9c-4f8f-afd4-13bd15a14496&searchTerms=ELECTRIFAI ].
ElectrifAi 개요
ElectrifAi[https://electrifai.net/ ]는 비즈니스에 특화된 머신러닝 모델의 글로벌 리더다. ElectrifAi의 사명은 머신러닝을 통해 이익 및 성과 개선뿐만 아니라 원가 절감 추진 등 기업의 업무수행 방식의 변화를 돕는 것이다. 2004년 설립된 ElectrifAi는 숙련된 업계 리더십, 글로벌 도메인 전문가팀, 규모에 맞게 정형 및 비정형 데이터를 변환한 입증된 기록을 자랑한다. 대규모 AI 기반 제품 라이브러리가 비즈니스 기능, 데이터 시스템, 팀 전반에 걸쳐 영향을 미쳐 기록적인 시간 내에 우수한 결과를 끌어낸다. ElectrifAi는 대부분 Fortune 500대 기업을 대상으로 2,000건 이상의 고객 만족을 달성한 검증된 실적을 보유한 약 200명의 데이터 과학자, 소프트웨어 엔지니어 및 직원을 보유하고 있다. ElectrifAi의 사명의 핵심은 전 세계 기업과 산업계를 위해 Ai와 머신러닝을 보다 이해 가능하고 실용적이며 수익성 있게 만드는 것이다. ElectrifAi는 Jersey 시에 본사를 두고 있으며, Shanghai와 New Delhi에 지점을 두고 있다.
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출처: ElectrifAi
ElectrifAi Offers New Machine Learning Models for Amazon SageMaker
-- Delivering fast and reliable machine learning business solutions
JERSEY CITY, N.J., Nov. 11, 2020 /PRNewswire/ -- ElectrifAi, one of the global leading companies in practical artificial intelligence (AI) and pre-built machine learning (ML) models, today announced that it is releasing one of the world's largest collections of pre-trained and pre-structured ML models for Amazon SageMaker to offer for sale. Amazon SageMaker is a fully managed service from Amazon Web Services (AWS) that provides every developer and data scientist with the ability to build, train, and deploy ML models quickly.
Delivering fast and reliable results, ElectrifAi is pleased to announce that 36 pre-trained ML models for Amazon SageMaker have been added to AWS Marketplace. ElectrifAi's domain expertise across several verticals (including Banking, Financial Services and Insurance, Communications, Media, Entertainment, Healthcare and Consumer/Retail) coupled with 16 years of ML experience provide quick-to-deploy enterprise solutions. Clients can now see results in just days and weeks as opposed to taking 12 to 18 months since these solutions turn data into actionable insights.
AWS Marketplace users are now able to unlock insights on data using ElectrifAi's ML models that are based on industry specific use cases. This allows for rapid deployment, scaling, and generation of complex insights that drive immediate cost, profit, and performance improvement. Since 2004, ElectrifAi has been driving quick time-to-value and successful business outcomes. Customers have received out-of-the-box solutions that save them time and money compared to building models in-house.
"We've been doing machine learning for 16+ years and have deep expertise across many verticals. Our machine learning models help our clients drive rapid cost, profit, and performance improvement," said ElectrifAi Chief Executive Officer Ed Scott.
Through discovery conversations with clients, we help identify business problems that ElectrifAi clients are trying to solve and hope to achieve. After initial discussions and analyzing the data, ElectrifAi determines the appropriate use-case pre-trained model that most accurately fits the customer's requirements to achieve an expected outcome. Once a common data model is provided, ElectrifAi trains the model with client's data in their own environment to generate the signals related to the expected outcome. No model is 100% accurate; but with ElectrifAi's experience and domain expertise, the model can be hyper-tuned to fit the client's goals and risk tolerance. ElectrifAi calls such models "Pre-structured", as they require minimal modification and tuning. These Pre-structured models navigate the nuances that vary from client to client within a given industry. For churn mitigation as an example, ElectrifAi applies several pre-structured models for segmentation and propensity modelling. ElectrifAi has a long history of building ML models, hyper-tuning the models to achieve accurate insights, and orchestrating multiple models to build use cases to deliver successful business outcomes.
Luming Wang, CTO, ElectrifAi says "We have a process we call the machine learning model factory with pre-trained, pre-structured, and brand-new models made to address client specific pain points. The model is explainable and tests for bias, resulting in easy-to-understand actionable insights that help solve real business problems."
Jim McGowan, Head of Product, ElectrifAi says "When building a model for your company specific to an industry, we may already have some of the parts that we can provide very quickly with a lot of transparency so you can build on top of that and get where you're going much faster. You would also have the support of an additional team of data scientists who can help with re-training or customizations of these models. We're not just selling software, because we understand the domain and can build the models to solve for an end business use case. In a world of decreasing budgets and increasing demands, we can provide ready-to-go solutions while you work on other problems strategically important for your company."
ML automates what people do manually when looking at large volumes of data, such as forecasting revenue, predicting demands, identifying and reducing customer churn, identifying high-quality customer prospects, fraud detection, risk management, advanced analytics, and natural-language-processing. These ML models can help companies achieve a successful digital transformation. ElectrifAi has done the hard work already. All that is left for the client to do is to run the data through these pre-trained or pre-structured ML models in their own environment and integrate the output into their own business applications. ElectrifAi's models for Amazon SageMaker available in AWS Marketplace are orchestrated together in a use-case to solve real business problems.
The ML models in AWS Marketplace are available worldwide. Please click here [https://aws.amazon.com/marketplace/search/results?page=1&filters=VendorId&VendorId=f507ce4d-fe9c-4f8f-afd4-13bd15a14496&searchTerms=ELECTRIFAI ] to access our pre-trained models and our associated services to help accelerate ML adoption within your organization.
About ElectrifAi
ElectrifAi [https://electrifai.net/ ] is a global leader in business-ready machine learning models. ElectrifAi's mission is to help organizations change the way they work through machine learning: driving cost reduction as well as profit and performance improvement. Founded in 2004, ElectrifAi boasts seasoned industry leadership, a global team of domain experts, and a proven record of transforming structured and unstructured data at scale. A large library of Ai-based products reaches across business functions, data systems, and teams to drive superior results in record time. ElectrifAi has approximately 200 data scientists, software engineers and employees with a proven record of dealing with over 2,000 customer implementations, mostly for Fortune 500 companies. At the heart of ElectrifAi's mission is a commitment to making Ai and machine learning more understandable, practical and profitable for businesses and industries across the globe. ElectrifAi is headquartered in Jersey City, with offices located in Shanghai and New Delhi.
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Source: ElectrifAi
[편집자 주] 본고는 자료 제공사에서 제공한 것으로, 연합뉴스는 내용에 대해 어떠한 편집도 하지 않았음을 밝혀 드립니다.
(끝)
출처 : PRNewswire 보도자료
-- 빠르고 안정적인 머신러닝 비즈니스 솔루션 제공
(JERSEY CITY, N.J., 2020년 11월 12일 PRNewswire=연합뉴스) 실용적인 인공지능(AI)과 사전 구축된 머신러닝 (ML) 모델 분야의 글로벌 선도기업 중 하나인 ElectrifAi는 사전 교육되고 사전 구성된 세계 최대 규모의 ML 모델 중 하나를 출시하며 이를 Amazon SageMaker에 판매한다고 오늘 발표했다. Amazon SageMaker는 모든 개발자와 데이터 과학자가 ML 모델을 빠르게 제작, 훈련, 배치할 수 있도록 하는 Amazon Web Services (AWS)의 완전 관리형 서비스다.
빠르고 신뢰할 수 있는 결과를 전하는 ElectrifAi는 Amazon SageMaker를 위해 사전 훈련된 36개의 ML 모델이 AWS Marketplace에 추가되었음을 발표했다. 여러 업종(은행, 금융 서비스 및 보험, 통신, 미디어, 엔터테인먼트, 의료 및 소비자/소매 등)에 걸친 ElectrifAi의 도메인 전문지식과 16년간의 ML 경험이 결합되어 빠른 구현이 가능한 엔터프라이즈 솔루션을 제공한다. 고객은 이 솔루션이 데이터를 활용 가능한 인사이트로 전환하기까지 12개월에서 18개월이 걸리던 것을 불과 며칠에서 몇 주 만에 확인할 수 있다.
AWS Marketplace 사용자는 이제 산업별 사용 사례를 기반으로 한 ElectrifAi의 ML 모델을 사용하여 데이터에 대한 통찰력을 얻을 수 있다. 이를 통해 즉각적인 비용, 이익 및 성능 향상을 추진하는 복잡한 인사이트를 신속하게 구축, 확장하고 만들 수 있다. 2004년부터, ElectrifAi는 신속하게 가치를 창출하고 성공적으로 사업 성과를 내왔다. 고객은 자체적으로 모델을 구축하는 것에 비해 바로 사용 가능한 시간과 비용을 절약하는 솔루션을 제공받는다.
"우리는 16년 이상 머신러닝을 연구했고 다양한 분야에 심도 있는 전문지식을 가지고 있습니다. 우리의 머신러닝 모델은 고객이 비용, 수익 및 성능 향상을 빠르게 진행하도록 돕습니다."라고 ElectrifAi의 CEO인 Ed Scott이 말했다.
고객과의 깊은 대화를 통해 ElectrifAi 고객이 해결하고 달성하길 원하는 사업적 문제를 파악한다. ElectrifAi는 초반 대화와 데이터 분석을 거쳐 고객의 요구 사항에 가장 정확하게 맞는 적절한 사용 사례 사전 교육 모델을 결정해 예상 결과를 얻는다. 공통 데이터 모델이 제공되면, ElectrifAi는 예상 결과와 관련된 신호를 생성하기 위해 고객의 데이터와 함께 자체 환경에서 모델을 훈련시킨다. 100% 정확한 모델은 없다. 그러나 ElectrifAi의 경험과 도메인 전문지식을 통해 고객의 목표와 위험 감수도에 맞게 하이퍼 튜닝될 수 있다. ElectrifAi는 최소한의 수정과 튜닝이 필요하기 때문에 이러한 모델을 "사전 구조화"라고 부른다. 이런 사전 구조화 모델은 특정 산업 내에서 고객마다 다른 뉘앙스를 찾는다. ElectrifAi는 이탈 경감을 예로 들어 세분화 및 성향 모델링을 위해 몇 가지 사전 구조화된 모델을 적용한다. ElectrifAi는 오랜 역사를 통해 ML 모델을 제작하고, 모델을 하이퍼 튜닝하여 정확한 인사이트를 얻으며, 성공적인 사업 성과를 제공하기 위해 여러 모델을 조정하여 사용 사례를 구축했다.
ElectrifAi의 CTO인 Luming Wang은 "우리는 머신러닝 모델 공장이라고 불리는 프로세스를 고객별 고민을 해결하기 위해 사전 교육화, 사전 구조화된 새로운 모델들로 만들었습니다. 이 모델은 설명 가능하고 편견에 대한 테스트를 통해 실제 사업 문제를 해결하는 데 도움이 되는 이해하기 쉬운 실행 가능한 인사이트를 얻을 수 있습니다."라고 말했다.
ElectrifAi의 Head of Product인 Jim McGowan은 "귀사의 특정 산업별 모델을 구축할 때, 우리는 이미 매우 투명하고 빠르게 제공할 수 있는 부분을 가지고 있을 수 있으므로 이를 바탕으로 훨씬 더 빨리 목표에 도달할 수 있습니다. 또한 이러한 모델의 재교육 또는 맞춤화를 도울 또 다른 데이터 과학자의 지원을 받을 수도 있습니다. 우리는 도메인을 이해하고 최종 비즈니스 사용 사례를 해결하기 위한 모델을 만들 수 있기에 단순히 소프트웨어를 판매하는 곳이 아닙니다. 예산은 줄고 수요는 증가하는 시기에 우리는 당신이 회사에 전략적으로 중요한 다른 문제에 집중하는 동안 즉시 사용 가능한 해결책을 제공할 수 있습니다."라고 말했다.
ML은 매출 예측, 수요 예측, 고객 이탈 파악 및 감소, 고품질 고객 전망 파악, 사기 탐지, 리스크 관리, 심화 분석, 자연어 처리 등 대량의 데이터를 볼 때 사람들이 수동으로 수행하는 작업을 자동화한다. 이런 ML 모델은 회사의 디지털 트랜스 포메이션을 성공적으로 이룰 수 있도록 한다. ElectrifAi은 이미 이런 어려운 일을 해왔다. 고객이 해야 할 일은 사전 교육 또는 사전 구성된 ML 모델을 자신의 환경을 통해 데이터를 실행하고 그 결과물을 자신의 비즈니스 애플리케이션에 통합하는 것뿐이다. AWS Marketplace에서 이용할 수 있는 Amazon SageMaker용 ElectrifAi의 모델은 실제 비즈니스 문제를 해결하기 위한 사용 사례로 함께 조정된다.
AWS Marketplace 의 ML 모델은 전 세계에서 이용할 수 있다. 귀하의 조직 내에 신속하게 Ml을 선택할 수 있도록 사전 교육된 모델 및 관련 서비스에 접속하려면 여기를 클릭하세요[https://aws.amazon.com/marketplace/search/results?page=1&filters=VendorId&VendorId=f507ce4d-fe9c-4f8f-afd4-13bd15a14496&searchTerms=ELECTRIFAI ].
ElectrifAi 개요
ElectrifAi[https://electrifai.net/ ]는 비즈니스에 특화된 머신러닝 모델의 글로벌 리더다. ElectrifAi의 사명은 머신러닝을 통해 이익 및 성과 개선뿐만 아니라 원가 절감 추진 등 기업의 업무수행 방식의 변화를 돕는 것이다. 2004년 설립된 ElectrifAi는 숙련된 업계 리더십, 글로벌 도메인 전문가팀, 규모에 맞게 정형 및 비정형 데이터를 변환한 입증된 기록을 자랑한다. 대규모 AI 기반 제품 라이브러리가 비즈니스 기능, 데이터 시스템, 팀 전반에 걸쳐 영향을 미쳐 기록적인 시간 내에 우수한 결과를 끌어낸다. ElectrifAi는 대부분 Fortune 500대 기업을 대상으로 2,000건 이상의 고객 만족을 달성한 검증된 실적을 보유한 약 200명의 데이터 과학자, 소프트웨어 엔지니어 및 직원을 보유하고 있다. ElectrifAi의 사명의 핵심은 전 세계 기업과 산업계를 위해 Ai와 머신러닝을 보다 이해 가능하고 실용적이며 수익성 있게 만드는 것이다. ElectrifAi는 Jersey 시에 본사를 두고 있으며, Shanghai와 New Delhi에 지점을 두고 있다.
로고 - https://mma.prnewswire.com/media/1331976/ElectrifAi_Logo.jpg
출처: ElectrifAi
ElectrifAi Offers New Machine Learning Models for Amazon SageMaker
-- Delivering fast and reliable machine learning business solutions
JERSEY CITY, N.J., Nov. 11, 2020 /PRNewswire/ -- ElectrifAi, one of the global leading companies in practical artificial intelligence (AI) and pre-built machine learning (ML) models, today announced that it is releasing one of the world's largest collections of pre-trained and pre-structured ML models for Amazon SageMaker to offer for sale. Amazon SageMaker is a fully managed service from Amazon Web Services (AWS) that provides every developer and data scientist with the ability to build, train, and deploy ML models quickly.
Delivering fast and reliable results, ElectrifAi is pleased to announce that 36 pre-trained ML models for Amazon SageMaker have been added to AWS Marketplace. ElectrifAi's domain expertise across several verticals (including Banking, Financial Services and Insurance, Communications, Media, Entertainment, Healthcare and Consumer/Retail) coupled with 16 years of ML experience provide quick-to-deploy enterprise solutions. Clients can now see results in just days and weeks as opposed to taking 12 to 18 months since these solutions turn data into actionable insights.
AWS Marketplace users are now able to unlock insights on data using ElectrifAi's ML models that are based on industry specific use cases. This allows for rapid deployment, scaling, and generation of complex insights that drive immediate cost, profit, and performance improvement. Since 2004, ElectrifAi has been driving quick time-to-value and successful business outcomes. Customers have received out-of-the-box solutions that save them time and money compared to building models in-house.
"We've been doing machine learning for 16+ years and have deep expertise across many verticals. Our machine learning models help our clients drive rapid cost, profit, and performance improvement," said ElectrifAi Chief Executive Officer Ed Scott.
Through discovery conversations with clients, we help identify business problems that ElectrifAi clients are trying to solve and hope to achieve. After initial discussions and analyzing the data, ElectrifAi determines the appropriate use-case pre-trained model that most accurately fits the customer's requirements to achieve an expected outcome. Once a common data model is provided, ElectrifAi trains the model with client's data in their own environment to generate the signals related to the expected outcome. No model is 100% accurate; but with ElectrifAi's experience and domain expertise, the model can be hyper-tuned to fit the client's goals and risk tolerance. ElectrifAi calls such models "Pre-structured", as they require minimal modification and tuning. These Pre-structured models navigate the nuances that vary from client to client within a given industry. For churn mitigation as an example, ElectrifAi applies several pre-structured models for segmentation and propensity modelling. ElectrifAi has a long history of building ML models, hyper-tuning the models to achieve accurate insights, and orchestrating multiple models to build use cases to deliver successful business outcomes.
Luming Wang, CTO, ElectrifAi says "We have a process we call the machine learning model factory with pre-trained, pre-structured, and brand-new models made to address client specific pain points. The model is explainable and tests for bias, resulting in easy-to-understand actionable insights that help solve real business problems."
Jim McGowan, Head of Product, ElectrifAi says "When building a model for your company specific to an industry, we may already have some of the parts that we can provide very quickly with a lot of transparency so you can build on top of that and get where you're going much faster. You would also have the support of an additional team of data scientists who can help with re-training or customizations of these models. We're not just selling software, because we understand the domain and can build the models to solve for an end business use case. In a world of decreasing budgets and increasing demands, we can provide ready-to-go solutions while you work on other problems strategically important for your company."
ML automates what people do manually when looking at large volumes of data, such as forecasting revenue, predicting demands, identifying and reducing customer churn, identifying high-quality customer prospects, fraud detection, risk management, advanced analytics, and natural-language-processing. These ML models can help companies achieve a successful digital transformation. ElectrifAi has done the hard work already. All that is left for the client to do is to run the data through these pre-trained or pre-structured ML models in their own environment and integrate the output into their own business applications. ElectrifAi's models for Amazon SageMaker available in AWS Marketplace are orchestrated together in a use-case to solve real business problems.
The ML models in AWS Marketplace are available worldwide. Please click here [https://aws.amazon.com/marketplace/search/results?page=1&filters=VendorId&VendorId=f507ce4d-fe9c-4f8f-afd4-13bd15a14496&searchTerms=ELECTRIFAI ] to access our pre-trained models and our associated services to help accelerate ML adoption within your organization.
About ElectrifAi
ElectrifAi [https://electrifai.net/ ] is a global leader in business-ready machine learning models. ElectrifAi's mission is to help organizations change the way they work through machine learning: driving cost reduction as well as profit and performance improvement. Founded in 2004, ElectrifAi boasts seasoned industry leadership, a global team of domain experts, and a proven record of transforming structured and unstructured data at scale. A large library of Ai-based products reaches across business functions, data systems, and teams to drive superior results in record time. ElectrifAi has approximately 200 data scientists, software engineers and employees with a proven record of dealing with over 2,000 customer implementations, mostly for Fortune 500 companies. At the heart of ElectrifAi's mission is a commitment to making Ai and machine learning more understandable, practical and profitable for businesses and industries across the globe. ElectrifAi is headquartered in Jersey City, with offices located in Shanghai and New Delhi.
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Source: ElectrifAi
[편집자 주] 본고는 자료 제공사에서 제공한 것으로, 연합뉴스는 내용에 대해 어떠한 편집도 하지 않았음을 밝혀 드립니다.
(끝)
출처 : PRNewswire 보도자료
