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    ElectrifAi展示預構建機器學習模型

    2021-11-19 17:35 來源:美通社 作者:電源網

    新澤西州澤西市2021年11月18日 /美通社/ -- ElectrifAi是實用人工智能(AI)和預構建機器學習(ML)模型領域的全球領先公司之一。該公司今天在迪拜智能數據峰會上與SquareOne一起展示了預構建機器學習模型。

    ElectrifAi擁有最大的預結構ML模型庫之一,自2004年建立以來已經過實踐的嚴格檢驗。我們還開發了先進的計算機視覺模型,可促進工作場所安全并降低成本。結合我們提供的機器學習即服務(MLaaS),我們正在幫助公司快速實現AI和ML帶來的裨益。

    大多數公司都認識到,他們掌握的數據是一項強大但尚未得到利用的資產。但是,公司僅僅是為了訪問和清理數據就已經遇到重重困難。其中許多公司認為,機器學習是一個與他們距離遙遠的機會,只適合那些最大、最完善的頂級企業。這種情況如今已經改變。憑借ElectrifAi的MLaaS,各種規模的公司都可以從其數據中提取價值,并將數據轉化為戰略武器,以推動收入、降低成本和/或風險。MLaaS為在處理數據方面遇到困難或缺乏強大數據科學和數據工程團隊的公司簡化了相關工作。

    MLaaS可提高ML的效率和便利性。它由ElectrifAi開發、維護和運營。作為由AI和ML驅動的完整業務功能,它可無縫連接到我們客戶的云或本地工作負載,客戶無需任何ML經驗。我們確保MLaaS為客戶提供更快、更好、更便宜和風險大幅降低的方式以實現ML。通過ElectrifAi的MLaaS,客戶可以快速獲得ML解決方案,免去從頭開始構建ML的費時煩憂及相關開支。

    我們的MLaaS中包含以下預構建ML模型:計算機視覺、需求預測、庫存優化、動態定價、排程優化、預測性維護、客戶參與、應收賬款收款和發票,以及SpendAi和ContractAi。計算機視覺模型包括面向上游、中流和下游石油和天然氣公司的解決方案。

    ElectrifAi的預構建ML模型具備業務就緒屬性,并已在現實世界中經過驗證。憑借快速部署和較低的項目風險,我們為客戶完成所有的繁重工作。客戶向我們描述他們的業務用例,我們告知客戶需要哪些數據來運行最佳ML解決方案以解決他們的業務問題。我們進行模型的訓練、操作和部署,并快速交付成果。

    “我們很高興在智能數據峰會上展示我們的預構建機器學習模型和MLaaS。這一切的核心就是價值實現用時以及將數據轉化為具有高投資回報的戰略武器。憑借我們的預構建模型,處理數據問題遇到困難或缺乏深度數據工程和數據科學專業知識的公司可以迅速享受到機器學習和計算機視覺帶來的益處和力量。同樣,使用ElectrifAi的MLaaS和預架構模型,那些已進行平臺投資或擁有強大內部技術團隊的大型企業可以進一步加快進程。實現機器學習何須等待? 借助我們提供的MLaaS,您可以在8-12周內實現機器學習,而構建新模型則需要8到12個月。”– ElectrifAi首席執行官Edward Scott

    關于  ElectrifAi

    ElectrifAi是業務就緒型機器學習模型領域的全球領先機構。 ElectrifAi的使命是幫助各組織通過機器學習改變工作方式:推動收入增長、成本降低、利潤提升和性能優化。ElectrifAi成立于2004年,是業內資深領先企業,擁有一支全球性的行業專家隊伍,在大規模轉化結構性和非結構性數據方面擁有良好往績。公司基于人工智能的大型產品庫可觸達不同的企業職能部門、數據系統和團隊,在最短時間內推動取得卓越成果。 ElectrifAi擁有約200名數據科學家、軟件工程師和員工,擁有處理超過2000例客戶實施的優良記錄,其中大多是《財富》世界500強公司。ElectrifAi的核心使命是致力于?讓人工智能和機器學習更易于理解、實用并帶來盈利,服務于全球各地的企業和行業。 ElectrifAi是一家全球性公司,在邁阿密、澤西市、上海和新德里設有辦事處。 

    關于Square One 

    SquareOne通過與解決方案領域的業內領先機構合作,幫助各組織發揮潛力,為我們的客戶提供采用最新科技和由我們專家團隊全面實施的完整數字愿景。Square One以經驗豐富、專注于客戶滿意度的專業團隊提供支持,通過富有遠見的世界級軟件應用來幫助組織實現數字化轉型。Squone One能夠在早期識別數字方案領域的全球技術趨勢,與業內最優秀機構結成合作伙伴,積極學習了解這些平臺和解決方案并將其引入所在地區。SquareOne是該地區領先的業務轉型技術提供商,以一流的軟件解決方案和通過十余年經驗獲得的對本地企業需求的深刻了解作為依托,并擁有一支掌握多個行業專業知識的熱忱的專業人員團隊。

    ElectrifAi 機器學習

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