全球可用型人工智能（AI）和預置機器學習（ML）模型行業(yè)的領先型公司之一ElectrifAi今天宣布，其正在向Amazon SageMaker發(fā)布全球最大的預訓練和預架構ML模型集合之一，目前可供銷售。Amazon SageMaker是Amazon Web Services (AWS) 提供的全面管理式服務，為所有開發(fā)者和數(shù)據科學家賦能，幫助其快速建造、訓練和部署ML模型。
ElectrifAi欣然宣布，向Amazon SageMaker提供的36預訓練ML模型可以提供快速可靠的結果，目前已經進入AWS Marketplace。 ElectrifAis擁有多個垂直領域（包括銀行、金融服務和保險、通信、媒體、娛樂、保健和消費/零售行業(yè)）的專業(yè)知識，加上在ML領域長達16年的經驗，能夠提供可以快速部署的企業(yè)解決方案。這些解決方案可以將數(shù)據轉化為可行的分析意見，客戶只需幾天或者幾周時間即可看到結果，而不再需要等待12個月到18個月的時間。
AWS Marketplace用戶現(xiàn)在可以使用ElectrifAi基于行業(yè)具體用例的ML模型，從數(shù)據中得出分析意見。藉此可以進行快速部署、規(guī)?；@得復雜的分析意見，從而立即實現(xiàn)成本、利潤和性能方面的提升。從2004年開始，ElectrifAihas一直在推動快速的時間效益和業(yè)務成功。客戶已經收到了即時可用的解決方案，相比在本地構建模型節(jié)省了時間和金錢。
“我們從事機器學習超過16年時間，在很多垂直行業(yè)擁有深厚的專業(yè)知識。我們的機器學習模型幫助客戶推動在成本、利潤和性能方面的快速提升，”ElectrifAi首席執(zhí)行官Ed Scott說道。
通過與客戶的交流，我們幫助找到ElectrifAi的客戶試圖解決和希望解決的業(yè)務問題。在進行初期討論和數(shù)據分析后，ElectrifAi決定最精確符合客戶要求的適當?shù)挠美A訓練模型，實現(xiàn)客戶預期結果。在收到一般性數(shù)據模型后，ElectrifAi會使用客戶的數(shù)據在客戶所屬的環(huán)境中對模型進行訓練，從而得出與預期結果有關的信號。沒有任何模型是100%準確的；但是，借助ElectrifAi的經驗和在相關領域的專業(yè)知識，模型可以高度調節(jié)，以適應客戶的目標和風險程度。ElectrifAi將此類模型稱為“預架構”，因為它們只需要最低程度的修改和調整。這些“預架構”的模型可以照顧到具體行業(yè)中不同客戶之間的細微差別。以減少顧客流失為例，ElectrifAi為市場細分和顧客習性建模提供多個預架構模型。ElectrifAi在構建ML模型方面擁有長期的歷史，可以高度調節(jié)模型以取得準確的見解，精心設計多種模型來構建用例，從而實現(xiàn)業(yè)務成果。
ElectrifAi首席技術官Luming Wang說道，“我們有一套被稱作機器學習模型工廠的流程，該流程具有預訓練、預架構和全新的模型，幫助解決客戶的具體痛點。該模型可以進行解釋和偏差測試，得出的分析意見易于理解，便于實踐，可以幫助解決實際的業(yè)務問題?！?
ElectrifAi產品主管Jim McGowan說道，“當為你在某個行業(yè)的公司構建模型的時候，我們或許已經有了一部分可以快速提供，而且高度透明的內容，你可以以此為基礎，更快地實現(xiàn)自己的目標。同時，你還可以另外一個數(shù)據科學家團隊的支持，幫助你對這些模型進行再訓練和個性化設置。我們出售的不僅僅是軟件，因為我們了解相關領域，可以構建模型來解決最終的業(yè)務用例。在一個預算縮減但需求上升的世界中，我們可以提供即時可用的解決方案，讓你專注于其他對公司具有戰(zhàn)略重要性的問題?！?
ML在閱讀大量的數(shù)據后可以將人工操作轉為自動化，例如預判收入、預測需求、發(fā)現(xiàn)和減少顧客流失、確定高質量的消費者前景、探測欺詐行為、風險管理、高級分析和自然語言處理。這些ML模型可以幫助公司實現(xiàn)成功的數(shù)字轉型。ElectrifAi已經完成了最困難的工作?？蛻粜枰龅闹皇窃谒麄冏约旱纳虡I(yè)環(huán)境中，在這些預訓練或者預架構的ML模型中運算數(shù)據，然后將得出的結果融入他們自己的商業(yè)應用中。ElectrifAi向Amazon SageMaker提供的模型可在AWS Marketplace獲取，該模型經過用例的精心調試，可以解決實際的業(yè)務問題。
