Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
Hasil bisnis yang ditargetkan
Hasil bisnis utama adalah mengadopsi proses yang dioptimalkan yang dapat mengubah data organisasi Anda menjadi nilai bisnis. Secara khusus, strategi ini dapat membantu Anda mencapai hasil bisnis yang ditargetkan berikut:
Skala kemampuan pembelajaran dan operasi mesin (MLOP) di seluruh organisasi Anda dan kembangkan platform ML untuk mendukung ratusan ilmuwan data dan insinyur data untuk menjalankan alur kerja ML di organisasi Anda.
Menerapkan penyebaran infrastruktur yang terukur, aman, hemat biaya, dan berkelanjutan dengan menggunakan AWS Service Catalog untuk membuat infrastruktur terkelola sesuai permintaan dengan Amazon AI. SageMaker
Standarisasi proses pengembangan dan penerapan model ML di beberapa tim.
Kurangi hutang teknis model yang ada dan buat artefak yang dapat digunakan kembali untuk mempercepat pengembangan model masa depan.
Kurangi waktu idea-ke-nilai untuk kasus penggunaan data dan analitik hingga 12-16 minggu.
Kurangi waktu pembuatan untuk lingkungan kasus penggunaan ML menjadi 1—2 hari.
Ketika Anda menskalakan penggunaan analitik tingkat lanjut di perusahaan, perlu waktu terlalu lama untuk mengembangkan dan merilis model dan solusi ML ke dalam produksi. Dengan bermitra dengan AWS, Anda menerima bimbingan dan dukungan yang dapat membantu Anda dengan cepat merancang, membangun, dan meluncurkan platform swalayan yang modern, aman, terukur, dan berkelanjutan untuk mengembangkan dan memproduksi layanan untuk mendukung bisnis dan pelanggan ML-based Anda. AWS Layanan Profesional
Kolaborasi ini memberikan yang berikut:
Sebuah federasi, layanan mandiri, dan DevOps-driven pendekatan untuk infrastruktur dan kode aplikasi, dengan rute hidup yang jelas yang dapat mengurangi waktu penyebaran dari minggu ke menit
Lingkungan yang aman, terkendali, dan tersusun untuk mempercepat inovasi dengan model dan wawasan yang menggunakan praktik terbaik industri dan artefak bersama di seluruh bank
Kemampuan untuk mengakses dan berbagi data dengan lebih mudah dan konsisten di seluruh organisasi Anda
Perangkat modern berdasarkan arsitektur terkelola sesuai permintaan yang dapat meminimalkan persyaratan komputasi, menurunkan biaya, dan memungkinkan pengembangan dan operasi ML yang berkelanjutan, dengan fleksibilitas untuk mengakomodasi AWS produk dan layanan baru untuk memenuhi kasus penggunaan dan persyaratan kepatuhan yang sedang berlangsung
Dukungan adopsi, keterlibatan, dan pelatihan yang memungkinkan tim ilmu data dan teknik di seluruh organisasi Anda menjadi mandiri dan menskalakan produk ML di seluruh organisasi Anda
