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Elinar加速AI解決方案開發通過沃森建立挑戰

Elinar是 2017 沃森建立通配符冠軍. 這家芬蘭公司贏得了現場通配符其Elinar AI礦工的解決方案, 它採用人工智能從IBM沃森從大量非結構化數據的識別和提取敏感信息.

我們參加了第一個沃森新建廠房和作出的決定馬上參與沃森建立挑戰. Elinar一直與IBM自從1990年代中期, 所以我們非常熟悉的資源類型IBM可以提供. 我們知道我們可以通過在深人工智能繪圖加強我們開發了數據保密解決方案 (AI) 從沃森能力.

我們的重點溶液Elinar AI礦工,是隱私數據. 今天的企業必須存儲和管理大量的敏感信息, 從信用卡號碼到生日. 這些組織必須首先保護這些信息,並遵守嚴格的規定, 如通用數據保護條例 (GDPR) 最近參加了歐盟的影響. 在同一時間, 組織希望的方式來挖掘的見解,可以幫助產生有針對性的促銷並提供更強的用戶體驗隱私數據.

不幸, 找到並從非結構化數據中提取敏感信息是不容易. 傳統的文本分析可以有所幫助. 但是,這些工具通常拉閘生成大量誤報.

我們對AI礦工開始工作超過三年前,旨在幫助組織的目標更容易找到和提取海量數據的敏感信息. 該計劃是建立一個基於人工智能的解決方案,可以加強傳統的分析, 使計算機能夠理解數據及其上下文更像人類做.

沃森建立挑戰幫顯著加快進程. 我們能夠把我們的早期原型,並利用來自IBM的指導,使一個非常強大的解決方案,一個是我們贏得了最終入圍中通配符點 2017 沃森建立挑戰冠軍.

攻到深資源,通過構建沃森

我們從指導受益匪淺,我們在沃森挑戰構建的每個階段獲得. 尤其是, 我們在原型開發階段,從我們的導師收到了非常有用的技術援助. 我們有幾乎每週電話與她. 我們討論了如何設計解決方案, 使用這些API,提高性能. 與導師合作有助於大大加快了原型設計過程.

這也是非常有益的整個沃森構建挑戰IBM雲免費訪問. 我們能夠進行試驗而不必擔心費用問題.

當我們穿過的挑戰進展, 我們也獲得了在解決方案開發的少技術方面的指導. 舉個例子, 我們對微調我們的商業計劃建設性的反饋意見. 我們還就如何推銷我們的解決方案,所以我們可以在最好的一面呈現它的偉大培訓.

大思考

在總決賽中勝出的一個通配符點是非常令人興奮. 我在英國在吃飯的時候,我聽到這個消息, 我跳起來,告訴大家在我的球隊. 我們感到非常興奮.

現在面臨的挑戰是在, 我們正在努力擴大我們的銷售渠道. 我們通過沃森獲得了建設挑戰的知名度和高品質的潛在客戶正在幫助我們建立在歐洲和美洲的新的合作夥伴關係,為銷售解決方案. 在同一時間, 我們正在探索的方式來包裝我們與IBM解決方案的解決方案抓住新機遇.

我們強烈推薦沃森建立挑戰其他組織. 我對於那些考慮參加會的建議: 大處著眼. 如果你認為你也許可以賣出500萬台, 問你自己, 為什麼不是5億? 使用IBM Cloud, 你可以建立一個可擴展的解決方案,使您能夠擴展到全球市場中. 作為一個小公司從芬蘭, 我們已經看到了巨大的價值是IBM, IBM雲和沃森建立挑戰在開發一個強大的解決方案,並獲得新客戶提供.

阿里Juntunen
首席技術官, Elinar Oy公司有限公司.

 

要了解更多關於Elinar, 請拜訪: https://www.elinar.com/artificial-intelligence/gdpr-solution-ai/

阿里Juntunen是Elinar Oy公司有限公司的CTO, IBM業務合作夥伴公司,專門從事人工智能,總部設在芬蘭. Elinar被評為 2017 沃森建立通配符冠軍.

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