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
GM Financial

GM Financial fördert mit BlueData die Innovation durch KI/ML im Unternehmen

GM Financial implementiert Machine Learning und Deep Learning mithilfe der containerbasierten BlueData-Plattform. Erfahren Sie mehr über die KI-Einführung des Unternehmens und insbesondere, wie es sofortige geschäftliche Vorteile erreichte, während die Kosten unter Kontrolle blieben.

 

Herausforderung

GM Financial sah sich mit der Herausforderung konfrontiert, die Operationalisierung für KI/ML zu optimieren, um den Anforderungen seiner Data-Science-Teams gerecht zu werden.

Lösung

GM Financial wählte BlueData für die Containerisierung seiner KI/ML- und Analyseworkloads.

„BlueData ist eine wichtige Plattform für das maschinelle Lernen bei GM Financial. Damit können wir containerisierte Cluster für TensorFlow, H2O, Spark, Jupyter und mehr erstellen.“

Lynn Calvo, EVP, GM Financial

Ergebnis

GM Financial unterstützte verschiedene KI/ML-Anwendungsfälle, z. B. Predictive Modeling für das Kreditrisiko, durch eine zügige, automatisierte Implementierung für schnelleren Einblick.