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 CONTAINERBASIERTE 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.
Erstellung von Modellen
Training von Modellen
Implementierung und Monitoring von Modellen
Zusammenarbeit
Sicherheit und Kontrolle
Hybride Implementierung
- 53höhere Rentabilität 1
- 52besseres Kundenerlebnis 2
- 49bessere Anwendung von Best Practices für Data-Science 3
Technische Videos
SCHNELLERE TIME-TO-VALUE FÜR KI/ML
HPE ermöglicht Data-Science-Teams die Implementierung von verteilten KI-/ML-Umgebungen mit einem Klick sowie sicheren Zugriff auf die benötigten Daten.
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.
„BlueData half uns bei diesen Herausforderungen mit seiner containerisierten Lösung, die schnellere Erkenntnisse ermöglichte, unsere Kosten reduzierte und unseren Mitarbeitern mehr Zeit für Innovation gab. Unser Unternehmen profitiert erheblich davon und wir freuen uns auf die weitere Zusammenarbeit.“
Ergebnis
Datenorientierte Erkenntnisse wurden benötigt, um Betriebsabläufe effizienter zu gestalten, Infrastrukturkosten zu senken und die Patientenversorgung zu verbessern.