エンタープライズ規模の運用機械学習
MLワークフローにDevOpsのようなスピードと俊敏性をもたらし、選択したML/DLフレームワークによるサンドボックスでの実験から、コンテナ化された分散型クラスターに対するモデルトレーニング、本番環境でのモデルの展開と追跡まで、機械学習のライフサイクルのすべての段階でサポートを提供します。
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データサイエンスの未来を切り開くにはどうすればいいのでしょうか。モデルの展開に必要な期間を数年から数か月にまで短縮することができるHPE Ezmeral ML Opsのサービスが登場しました。今こそデータと機械学習の可能性を引き出すべき時です。
MLライフサイクルに向けたコンテナベースのソリューション
MLライフサイクル全体のプロセスを標準化し、機械学習モデルを構築、トレーニング、展開、監視します。
モデル構築
モデルトレーニング
モデルの展開と監視
連携
セキュリティと制御性
ハイブリッド展開
- 53生産性の向上 1
- 52カスタマー・エクスペリエンスの向上 2
- 49データサイエンスのベストプラクティスの導入強化 3
AI/MLの価値実現時間を短縮
HPEソリューションでは、データサイエンスチームがワンクリックで分散型AI/ML環境を展開し、必要なデータに安全にアクセスできます。
Advisory Board (Optum) 、BlueDataを使用し、エンタープライズでAIとMLによるビジネス成果を短期間で実現
Advisory Board (Optum) は、HPEのBlueDataチームプラットフォームのコンテナベースプラットフォームを使用して、ビッグデータでの予測分析と機械学習を導入しています。米国の各医療機関で患者ケアを強化しながら、運用を簡素化しコストを削減した方法をご確認ください。
課題
米国の各医療機関で、ビジネス価値をもたらす、実行可能な有益な情報にビッグデータを変換することを支援します。
解決方法
分散型MLおよび分析アプリケーションの導入と、コンピュートとメモリのストレージからの分離
「BlueDataのコンテナ化ソリューションのおかげで、これらの課題に対応することができました。それによってインサイトを取得するまでの時間を短縮し、コストを削減し、スタッフにイノベーションに取り組むための時間を与えることができました。このソリューションは、組織にとって大いに役立っています。今後もこのソリューションを活用することを楽しみにしています」
結果
運用の効率化を進め、インフラストラクチャコストを削減し、患者ケアを強化するために必要なデータ主導の有益な情報。
HPE データストレージ 関連情報
HPE データストレージの各関連情報ページをぜひご活用ください。