Votre entreprise à l’ère du machine learning
Introduisez dans vos workflows de ML des capacités en vitesse et agilité comparables à celles des DevOps, et bénéficiez d’une assistance à chaque étape du cycle de vie du machine learning : l’expérimentation en sandbox avec votre choix de structures ML/DL, la formation de modèle sur des clusters distribués conteneurisés, le déploiement et le suivi de modèles en production.
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Comment accéder au futur de la science des données ? Découvrez HPE Ezmeral ML Ops, une solution as-a-service qui ramène le temps de déploiement des modèles de plusieurs années à quelques mois. Il est temps de libérer le potentiel de vos données et de prendre toute la mesure des possibilités du machine learning.
UNE SOLUTION SUR CONTENEUR POUR LE CYCLE DE VIE DU ML
Standardisez les processus durant le cycle de vie du ML pour créer, former, déployer et surveiller des modèles de machine learning.
Création de modèle
Apprentissage par les modèles
Déploiement et surveillance de modèle
La collaboration
Sécurité et contrôle
Déploiement hybride
- 53rentabilité accrue 1
- 52meilleure expérience client 2
- 49meilleure adoption des meilleures pratiques en matière de sciences de données 3
Vidéos techniques
DÉLAI DE RENTABILISATION RACCOURCI POUR L’IA/LE ML
En un clic, HPE offre aux équipes de scientifiques de données un déploiement des environnements IA/ML distribués et un accès sécurisé aux données requises.
ADVISORY BOARD (OPTUM) CHOISIT BLUEDATA POUR ACCÉLÉRER LES RÉSULTATS QUELLE A OBTENU AVEC L’IA ET ML
Advisory Board (Optum) déploie des analyses prédictives et le machine learning en les appliquant au Big Data sur la plateforme de conteneurs, dérivée de la plateforme de l'équipe BlueData de HPE. Découvrez comment ils ont rationalisé les opérations et réduit les coûts tout en améliorant les soins assurés aux patients dans les hôpitaux américains.
Défi
Aider les hôpitaux des États-Unis à convertir leur big data en informations exploitables, génératrices de valeur commerciale.
Solution
Déploiement d'applications de ML et d'analyse distribuées, et assurant l’indépendance du calcul et de la mémoire du stockage.
« BlueData nous a aidés à résoudre ces difficultés via sa solution en conteneurs, qui nous a permis d’obtenir des informations plus rapidement, de réduire nos coûts et de dégager du temps pour innover. Les bénéfices pour notre organisation sont importants et nous souhaitons poursuivre notre collaboration. »
Résultat
En effet, il a fallu des informations centrées sur les données pour améliorer l'efficacité opérationnelle, réduire les coûts d'infrastructure et améliorer les soins aux patients.