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リード予測・分類のための強化された機械学習ソリューション
#ML, #automation
課題
クライアントはどのリードがオファーに応じるか、契約を結ぶかを予測するMLモデルを構築した。これらのモデルは目標精度に達していない。そのため、同社はMLソリューションの改善（またはゼロからの再実装）を必要としていた。
クライアント
保険や自動車など、金融サービス企業のダイレクト・マーケティングや広告施策を支援するアメリカのマーケティング会社。
テクノロジー
AWS Glue, Athena, AWS SageMaker, AWS SDK for Python (Boto3), S3
チーム
従来のプログラミング言語に関する豊富な知識と専門知識を持ち、AWS Glueの複雑な状況を巧みに操り、クラウドベースのデータ管理と機械学習における最先端のソリューションを確実に提供する熟練したソフトウェアエンジニア
業界
オートテック
ソリューション
プロジェクトでは、当社のチームは複数のMLモデルを開発、テスト、比較し、顧客分類のための最良の結果を決定した。
そのモデルをAmazon SageMakerにデプロイし、現在のソリューションと統合し、定期的な再トレーニングを実施した。
我々のソリューションでは、ビッグデータとAWS Stackを使用した。
成果
With Muteki Group's end-to-end solution, the client received a convenient platform with improved processes, including building workflow processes, building pipelines for training, and then building pipelines for operating models.
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会社
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Muteki Groupは、ソフトウェア開発企業であり、8年間でスタートアップや企業向けに100以上のAIプロジェクトを実行し、成功してきました。80名以上のメンバーで構成されるプロフェッショナルチームはプロジェクトの全段階をカバーします。拠点はウクライナ、ポーランド、エストニア、日本、カナダ、アラブ首長国連邦にあります。
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