企业规模的运营机器学习

赋予 ML 工作流程 DevOps 般的速度和敏捷性,并为机器学习生命周期的各个阶段提供支持:从沙盒实验和 ML/DL 框架选择,到针对容器化分布式群集的模型培训,再到在生产中部署和跟踪模型,所有环节无一遗漏。

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用于 ML 生命周期的基于容器的解决方案

在 ML 生命周期中标准化各个流程,以构建、培训、部署和监控机器学习模型。

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    盈利能力提升 53% 1
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    客户体验优化 52% 2
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    数据科学最佳实践的采用效果增强 49% 3

技术视频

更快实现 AI/ML 的价值

慧与为数据科学团队的分布式 AI/ML 环境提供一键部署,并确保安全访问所需数据。

成功案例展示
Optum 徽标

ADVISORY BOARD (OPTUM) 使用 BLUEDATA,借助企业中的 AI 和 ML 改善业绩

Advisory Board (Optum) 使用来自慧与 BlueData 团队平台的基于容器的平台,部署了基于大数据的预测性分析和机器学习。了解他们如何优化运营并削减成本,同时改善美国医院的患者护理。

挑战

帮助美国各地医院将其大数据转化为可付诸行动的见解,从而实现业务价值。

解决方案

分布式 ML 和分析应用的部署,以及计算和内存与存储的分隔。

“BlueData 通过其容器化解决方案帮助我们应对了这些挑战,该解决方案可加快获取深刻见解的速度、降低我们的成本并使我们的员工专注于创新。这给我们的组织带来了巨大的回报,我们期待着继续与慧与携手并进。”

Advisory Board (Optum) 执行董事 Ramesh Thyagarajan

结果

公司要提高运营效率、降低基础设施成本并改善患者护理,就迫切需要数据驱动型深刻见解。 

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