Operacionaliza el aprendizaje automático

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Descripción general

El campo emergente de las operaciones de aprendizaje automático tiene como objetivo aportar agilidad y velocidad al ciclo de vida del aprendizaje automático, de forma parecida a lo que DevOps ha conseguido en el ciclo de vida de desarrollo de software. Un estudio reciente de Forrester, encargado por HPE e Intel, destaca cómo el 97 % de las organizaciones empresariales que ...

El campo emergente de las operaciones de aprendizaje automático tiene como objetivo aportar agilidad y velocidad al ciclo de vida del aprendizaje automático, de forma parecida a lo que DevOps ha conseguido en el ciclo de vida de desarrollo de software. Un estudio reciente de Forrester, encargado por HPE e Intel, destaca cómo el 97 % de las organizaciones empresariales que invierten en operaciones de aprendizaje automático creen que esto les dará una ventaja competitiva. Los participantes de este estudio esperan que las inversiones generen un aumento de la rentabilidad del 53 %, una mejora de la experiencia del cliente del 52 % y un incremento del 49 % en la adopción de mejores prácticas de ciencias de datos, así como mejores habilidades.

El aprendizaje automático es un componente fundamental para la inteligencia artificial en la empresa. En los últimos años, se ha observado un alto nivel de experimentación con el aprendizaje automático para una amplia gama de casos de uso.

Realizado por HPE e Intel®




HPE Ezmeral ML Ops

HPE presenta una plataforma basada en contenedores de nivel empresarial: HPE Ezmeral ML Ops. HPE Ezmeral ML Ops es compatible con todas las etapas del ciclo de vida del aprendizaje automático: preparación de datos, creación de modelos, formación del modelo, implementación del modelo, colaboración y supervisión. HPE Ezmeral ML Ops es una solución de ciencia de datos global que tiene la flexibilidad para ejecutar cargas de trabajo locales, en múltiples nubes públicas o en un modelo híbrido, además de responder a las necesidades dinámicas de negocio en una amplia gama de casos de uso.

Intel:
Para obtener información empresarial mediante el uso de análisis en tiempo real, las empresas necesitan una estrategia global para optimizar cada etapa del ciclo de vida de los datos, desde la ingesta hasta el archivado, y en toda la arquitectura, del extremo a la nube. El amplio portfolio de tecnologías de Intel, presentado en un ecosistema de soluciones amplio y altamente integrado, acelera los conocimientos impulsados por los datos. Las soluciones basadas en tecnología Intel® ofrecen el rendimiento necesario para gestionar grandes cantidades de datos en memoria, además de flexibilidad para escalar vertical y horizontalmente en la infraestructura que ya conoces y en la que confías.