Operacionaliza el aprendizaje automático
- Informe de analista
- PDF 503 KB
- 10
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 98% 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 % y un 49 % prevé una mejora en la adopción de mejores prácticas de data science, así como un aumento de las capacidades.
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.