엔터프라이즈 규모의 운영 기계 학습

선택한 ML/DL 프레임워크로 진행하는 샌드박스 실험에서부터 배포된 컨테이너화 클러스터의 모델 교육과 생산 단계의 모델 배포 및 추적까지 기계 학습 수명 주기의 각 단계를 위한 지원과 함께 DevOps 같은 속도와 민첩성을 ML 워크플로에 제공하십시오.

 

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ML 수명 주기용 컨테이너 기반 솔루션

ML 수명 주기에 걸쳐 절차를 표준화하여 기계 학습 모델을 구축, 교육, 배포 및 모니터링하십시오.

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    수익 증대 1
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    고객 경험 향상 2
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    데이터 과학 성공 사례 도입 증가 3

기술 동영상

AI/ML을 위한 더욱 빠른 수익 창출 시간

 

HPE는 데이터 과학 팀에 분산된 AI/ML 환경을 위한 원클릭 배포와 필요한 데이터에 대한 안전한 액세스를 제공합니다.

 

 

성공 사례
Optum 로고

Optum 이사회는 BlueData를 사용하여 엔터프라이즈에서 AI와 ML을 통해 비즈니스 성과를 빠르게 끌어올립니다.

Optum 이사회는 HPE의 BlueData 팀 플랫폼의 컨테이너 기반 플랫폼을 사용하여 빅 데이터에서 예측 분석 및 기계 학습을 구축합니다. Optum이 운영을 간소화하고 비용을 절감하면서 미국 내 병원의 환자 치료 수준을 향상한 방법을 알아보십시오.

과제

미국 내 병원이 보유한 빅 데이터를 비즈니스 가치를 제공하는 실제 사용 가능한 인사이트로 변환할 수 있도록 지원합니다.

해결책

분산 ML과 분석 애플리케이션을 배포하고 스토리지에서 컴퓨팅과 메모리를 분리합니다.

“BlueData는 컨테이너화 솔루션으로 더욱 빠른 인사이트 창출 시간을 제공하고 비용을 절감했으며 혁신에 집중할 수 있도록 인력 투입을 줄여 당사가 이 문제를 해결하는 데 도움을 제공했습니다. 이는 당사 조직에 큰 도움이 되었으며 앞으로도 당사와 계속 함께할 것으로 기대하고 있습니다.”

Ramesh Thyagarajan, Optum 이사회, 전무 이사

결과

데이터 중심 인사이트의 경우 운영 효율성을 개선하고 인프라 비용을 절감하며 환자 간호 치료 수준을 향상해야 했습니다. 

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