伊克罗德荣获 AWS 机器学习能力认证，助力客户构建“智慧型”企业

伊克罗德（eCloudrover）于 8 月 20 号荣获了Amazon Web Services的机器学习（Machine Learning）能力认证，这也是继物联网、大数据、迁移和托管能力认证后的第 5 张能力认证。能够获此认证，无论是从技术能力还是服务客户的案例，从整体到细节都需要经过Amazon Web Services的严格过审，最终 Amazon Web Services对于我们在机器学习方面的技术能力和实践给与了高度认可。

获此认证是建立在丰富的机器学习客户案例经验的基础之上，同时运用我们机器学习团队的专业技术能力，贴近情境量身为客户打造快速落地的解决方案，协助客户逐步完成各项关于机器学习的实践。

伊克罗德获此认证，源于很多企业已经开始关注机器学习，甚至已经利用机器学习技术发展自己的业务，但是实现过程对企业来说有诸多挑战。

更多企业开始关注机器学习

如今，企业数字化趋势日益明显。ML（机器学习） 技术已经参与企业管理流程与生产流程，部分企业已实现了较为成熟的智慧化应用。这些企业已能够通过各类技术手段对多维度用户信息数据进行收集和分析，从而向消费者提供针对性的产品与服务，同时通过对数据进行优化洞察发展趋势，满足消费者潜在需求。

企业痛点

然而，人才稀缺、技术难度大、时间长费用高以及未知的性价比、易用性和拓展性等是企业在实行 ML 落地过程中的主要挑战。

Amazon Web Services 的 AI/ML服务

Amazon Web Services针对企业的这些痛点，提供了广泛而深入的 AI/ML 服务，解决每位开发人员在掌握机器学习的路上面临的艰巨挑战。

Amazon Web Services提供了适合企业与开发者的 AI/ML 训练开发平台，比如 Amazon SageMaker，凭借Amazon Web Services机器学习服务堆栈的全面、深入、兼容与集成，可以快速地支持企业业务创新、避免重复的平台工作、避免资产浪费。

伊克罗德可以为企业做些什么？

伊克罗德（eCloudrover）运用Amazon Sagemaker 平台加速企业导入行业 AI 解决方案，针对客户实际遇到的商业问题，量身打造真正解决问题的端到端AI应用。

精选案例

某营销科技公司，为其客户提供数字营销解决方案，过程中面临以下挑战：

1. 数亿笔文字数据多元不一致，难以撷取重要信息

2. 旧方法分类须仰赖大量人工、不符合时间与成本效益

3. 数据增长速度快，需要实时处理的有效解决方案

伊克罗德提供的解决方案

针对客户面临的挑战，伊克罗德协助客户开启 AI 旅程：

1. 以AI协助将文字有效分类：让模型从数据中学习分类方法，分类大量商品文字信息。

2. 自动化标注再训练流程：建立自动化人工标注后再训练流程。

3. 在线实时预测：运用Sagemaker内建高效能算法BlazingText进行文字特征向量化与分类预测，协助客户进行参数调整与模型优化，并建立实时的在线分析模型。

客户获得的效益

1. AI 自动将文字有效分类，准确率达85%。

2. 节省潜在的大规模人工标注成本，标注效率提升，减少约70%数据标签成本。

3. 数据分析时间由数月降低至数小时。