Artificial Intelligence & ML yang ditunjukkan pelanggan

Blip adalah perusahaan yang mengutamakan AI dan memiliki hubungan yang kuat dengan Microsoft karena kepemimpinan lama terakhir di AI. Jadi, untuk membantu mendorong strategi dan memberikan skalabilitas, Blip memilih solusi yang mencakup Microsoft Azure OpenAI Service, .NET, dan Azure Kubernetes Service.

.NET adalah "peluang seumur hidup" bagi para pengembang, kata Arsitek Utama H&R Block.

SigParser mengonversi tanda tangan email ke kontak dan menghilangkan pemasukan data manual; SigParser menggunakan ML.NET untuk memprediksi apakah pengirim email adalah manusia atau sistem otomatis.

Asgard Systems menggunakan prakiraan permintaan di toko bahan makanan untuk mengurangi limbah makanan dan emisi rumah kaca.

endjin menggunakan ML.NET dengan AutoML untuk meningkatkan proses penggolongan artikel untuk buletin Azure mereka dan merevolusi tugas sederhana sehari-hari.

Microsoft Real Estate & Security menggunakan ML.NET untuk mendeteksi dan mengklasifikasikan kesalahan sistem HVAC di kampus Microsoft dan mengonversinya ke pesanan kerja.

Visma Spcs adalah perusahaan perangkat lunak terkemuka yang menyediakan layanan modern untuk menyederhanakan akuntansi, SDM, penggajian, dan banyak lagi. Mereka telah berhasil mengintegrasikan AI dan Semantic Kernel dengan .NET untuk merevolusi pengalaman pelanggan mereka. Pelanggan kini dapat menemukan informasi yang tepat dengan cepat dan mudah, mengajukan pertanyaan dan mendapatkan jawaban yang akurat, serta menemukan referensi ke dokumentasi yang benar.

Hunter Medical Research Institute (HMRI) membuat kerangka kerja ML Human-In-The-Loop untuk riset medis menggunakan ML.NET.

Power BI menggunakan ML.NET untuk membantu pengguna mengidentifikasi pemberi pengaruh utama dan segmen pelanggan sehingga mereka dapat memahami faktor yang mendorong metrik bisnis mereka.

Williams Mullen menggunakan ML.NET untuk klasifikasi dokumen sehingga pengacara mereka dapat fokus pada klien daripada mencari jutaan dokumen hukum.

ATP Microsoft Defender menggunakan ML.NET untuk menghasilkan berbagai model pembelajaran mesin guna menjaga komputer setengah miliar pengguna mereka tetap aman dari malware.

AVEVA menggunakan ML.NET mendigitalkan proses rekayasa dan operasi untuk skenario industri.

Kamera Futura menggunakan ML.NET untuk membantu fotografer menyiapkan ribuan gambar untuk pasca-pemrosesan.

VoodooShield menggunakan model keamanan dinamis dan ML.NET untuk mendeteksi malware.

Brenmor menggunakan ML.NET untuk mengategorikan komentar dari survei pasien sehingga umpan balik dapat ditangani dengan cepat oleh personel yang tepat, sehingga meningkatkan kualitas perawatan pasien.

Perangkat Lunak Evolusi menggunakan ML.NET untuk memprediksi tingkat kelembapan hazelnut selama proses pengeringan komersial dan operator peringatan ketika mencapai tingkat ideal.

Scancam menggunakan ML.NET untuk mendeteksi kendaraan di pompa stasiun bahan bakar dan memberikan peringatan bagi pelanggar yang diketahui sebelumnya pergi tanpa membayar bahan bakar mereka.