Machine learning operacional em escala empresarial
Leve velocidade e agilidade similares às de desenvolvimento e operações para os fluxos de trabalho de ML, com suporte a todos os estágios do ciclo de vida do machine learning: da experimentação sandbox, com sua opção de estrutura de ML/DL, ao modelo de treinamento sobre clusters distribuídos contentorizados, para implantar e acompanhar modelos em produção.
+ mostrar mais
UMA SOLUÇÃO BASEADA EM CONTÊINER PARA O CICLO DE VIDA DE ML
Padronize processos no ciclo de vida do ML, para elaborar, treinar, implantar e monitorar modelos de machine learning.
Elaboração do modelo
Treinamento do modelo
Implantação e monitoramento de modelos
Carga de trabalho
Segurança e controle
Implantação híbrida
- 53mais lucratividade 1
- 52de melhora na experiência do cliente 2
- 49de melhora na adoção de práticas recomendadas de ciência de dados 3
Vídeos técnicos
ACELERAÇÃO DO TEMPO PARA OBTENÇÃO DE VALOR PARA IA/ML
A HPE oferece às equipes de ciências de dados uma implantação de apenas um clique para ambientes de IA/ML distribuídos e acesso seguro aos dados de que precisam.
A ADVISORY BOARD (OPTUM) USA A BLUEDATA PARA ACELERAR OS RESULTADOS DE NEGÓCIOS COM IA E ML NA EMPRESA
A Advisory Board (Optum) implementa análise preditiva e machine learning em Big Data usando a plataforma baseada em contêineres da plataforma da equipe BlueData da HPE. Saiba como eles otimizaram as operações e cortaram custos enquanto aprimoraram o atendimento médico dos hospitais nos EUA.
Desafio
Ajudar hospitais nos EUA a transformar seu Big Data em insights úteis que entregam valor de negócios.
Solução
Implantação de aplicativos de análise e ML distribuídos e para a separação da computação e da memória do armazenamento.
“A BlueData nos ajudou a lidar com esses desafios através de sua solução contentorizada, que trouxe insights mais rápidos, reduziu nossos custos e liberou nossa equipe para inovar. Isso está gerando muitos dividendos para nossa organização e esperamos continuar juntos nessa jornada.”
Resultado
Insights conduzidos por dados necessários para melhorar a eficiência operacional, reduzir custos com infraestrutura e melhorar o atendimento médico.