实施机器学习

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概述

新出现的 ML Ops 旨在为整个 ML 生命周期提供敏捷性和速度,与 DevOps 对软件开发周期的作用类似。在慧与和英特尔最近委托执行的 Forrester 研究中,突显了投资 ML Ops 的 97% 的企业组织为何认为这样会给他们带来竞争优势。这次研究的参与者预计,投资将使盈利率增长 53%;客户体验提升 52%;数据科学最佳实践和增强技能采用率提高 49%。

机器学习 (ML) 是企业人工智能的基本要素。过去几年,ML 在广泛用例中进行了深入实验。

由慧与和英特尔® 共同为您呈现




HPE Ezmeral ML Ops

慧与提供企业级容器型平台 — HPE Ezmeral ML Ops。从数据准备、模型构建、模型培训、模型部署,一直到协作和监控,HPE Ezmeral ML Ops 可为机器学习生命周期的各个阶段提供支持。HPE Ezmeral ML Ops 是一款端到端数据科学解决方案,可以灵活地在本地、多个公有云或一个混合模型中运行,并响应各种用例中的动态业务需求。

英特尔:
为利用实时分析提供业务洞察,企业需要利用端到端策略优化数据生命周期的各个阶段 — 在整个架构中,从吸收到存档,从边缘到云。英特尔拥有广泛的技术组合,蕴含在全面且高度集成的解决方案生态系统中,可加速获取数据驱动深刻见解。基于英特尔® 技术的解决方案可提供处理大量内存数据所需的性能,以及在已经了解和信任的基础设施上无缝向上、向外扩展的灵活性。