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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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。

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    生産性の向上 1
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    カスタマー・エクスペリエンスの向上 2
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    データサイエンスのベストプラクティスの導入強化 3

テクニカルビデオ

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。

 

 

お客様導入事例

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」

Advisory Board (Optum)、エグゼクティブディレクター、Ramesh Thyagarajan氏

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。 

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