Operatives maschinelles Lernen für Unternehmen

Statten Sie ML-Workflows mit DevOps-ähnlicher Geschwindigkeit und Agilität für jede Phase des Machine-Learning-Lebenszyklus aus: von Sandbox-Experimenten mit den ML/DL-Frameworks Ihrer Wahl über das Modell-Training in containerisierten verteilten Clustern bis hin zur Implementierung und Verfolgung von Modellen in der Produktion.

 

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EINE CONTAINER-BASIERTE LÖSUNG FÜR DEN ML-LEBENSZYKLUS

Standardisieren Sie Prozesse im gesamten ML-Lebenszyklus, um Machine-Learning-Modelle zu erstellen, zu trainieren, zu implementieren und zu überwachen.

Neuerungen

Neue Unternehmenslösung für maschinelles Lernen beschleunigt KI-Innovation

Durch den Einsatz der neuen Lösung HPE Machine Learning (ML) Ops können Sie die Time-to-Value bei KI-Projekten von Monaten auf Tage verkürzen und für DevOps-Agilität im Lebenszyklus Ihrer ML-Modelle sorgen. Mit ML Ops verwandeln sich Ihre KI-Initiativen von Pilotprojekten in Prozesse der Enterprise-Klasse, da der gesamte Machine-Learning-Lebenszyklus einbezogen wird.

Neuerungen

Neue Unternehmenslösung für maschinelles Lernen beschleunigt KI-Innovation

Durch den Einsatz der neuen Lösung HPE Machine Learning (ML) Ops können Sie die Time-to-Value bei KI-Projekten von Monaten auf Tage verkürzen und für DevOps-Agilität im Lebenszyklus Ihrer ML-Modelle sorgen. Mit ML Ops verwandeln sich Ihre KI-Initiativen von Pilotprojekten in Prozesse der Enterprise-Klasse, da der gesamte Machine-Learning-Lebenszyklus einbezogen wird.

SCHNELLERE TIME-TO-VALUE FÜR KI/ML

Mit Lösungen von BlueData ermöglicht HPE den Data-Science-Teams die Implementierung von verteilten KI/ML-Umgebungen mit einem Klick sowie sicheren Zugriff auf die benötigten Daten.

 

ERFOLGREICHE UMSETZUNG

ADVISORY BOARD (OPTUM) KANN DURCH DEN EINSATZ VON BLUEDATA MIT KI UND ML IM UNTERNEHMEN GESCHÄFTLICHE ZIELE SCHNELLER ERREICHEN

Advisory Board (Optum) implementiert vorausschauende Analysen und maschinelles Lernen für Big Data mithilfe der containerbasierten BlueData Teamplattform von HPE. Erfahren Sie, wie das Unternehmen Betriebsabläufe optimierte, Kosten senkte und zugleich die Patientenversorgung in US-Krankenhäusern verbesserte.

Herausforderung

Unterstützung von Krankenhäusern in den USA bei der Umwandlung von Big Data in praxisrelevante Informationen, die für einen geschäftlichen Nutzen sorgen.

Lösung

Bereitstellung von verteilten ML- und Analyseanwendungen und Trennung von Datenverarbeitung und Arbeitsspeicher vom Datenspeicher.

„Als Unternehmen im Gesundheitswesen verfügen wir über Unmengen an Daten. Die Data-Science-Teams hatten jedoch Schwierigkeiten, Zugriff auf diese Daten zu gewinnen und ihre Analyse- und Machine-Learning-Pipelines zu operationalisieren. BlueData half uns bei diesen Herausforderungen mit seiner containerisierten Lösung, die schnellere Erkenntnisse ermöglichte, unsere Kosten reduzierte und unseren Mitarbeitern mehr Zeit für die Innovation gab. Unser Unternehmen profitiert erheblich davon und wir freuen uns auf die weitere Zusammenarbeit.“

Ramesh Thyagarajan, Executive Director, Advisory Board (Optum)

Ergebnis

Datenorientierte Erkenntnisse wurden benötigt, um Betriebsabläufe effizienter zu gestalten, Infrastrukturkosten zu senken und die Patientenversorgung zu verbessern. 

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