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.
Erstellung von Modellen
Training von Modellen
Implementierung und Monitoring von Modellen
Zusammenarbeit
Sicherheit und Kontrolle
Hybride Implementierung
Neuerungen
Neue Unternehmenslösung für maschinelles Lernen beschleunigt KI-Innovation
Neuerungen
Neue Unternehmenslösung für maschinelles Lernen beschleunigt KI-Innovation
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.
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.“
Ergebnis
GM Financial unterstützte verschiedene KI/ML-Anwendungsfälle, z. B. Predictive Modeling für das Kreditrisiko, durch eine zügige, automatisierte Implementierung für schnelleren Einblick.