Operacjonalizacja uczenia maszynowego

  • Raport analityczny
  • PDF 503 KB
  • 10

Informacje ogólne

Nowa dziedzina MLOps ma na celu uzyskanie elastyczności i szybkości w całym cyklu uczenia maszynowego — podobnie jak metodologia DevOps w cyklu tworzenia oprogramowania. Ostatnie badanie przeprowadzone przez firmę Forrester na zlecenie firm HPE i Intel wykazało, że 97% przedsiębiorstw inwestujących w modele MLOps uważa, że zapewnią im przewagę nad konkurencją. Uczestnicy ...

Nowa dziedzina MLOps ma na celu uzyskanie elastyczności i szybkości w całym cyklu uczenia maszynowego — podobnie jak metodologia DevOps w cyklu tworzenia oprogramowania. Ostatnie badanie przeprowadzone przez firmę Forrester na zlecenie firm HPE i Intel wykazało, że 97% przedsiębiorstw inwestujących w modele MLOps uważa, że zapewnią im przewagę nad konkurencją. Uczestnicy badania przewidują, że inwestycje przyniosą im wzrost rentowności o 53%, usprawnienie obsługi klienta o 52% oraz poprawę skuteczności wdrażania najlepszych praktyk i podniesienie poziomu kwalifikacji w zakresie analityki danych o 49%.

Uczenie maszynowe (ML) to podstawowy element sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwie. W ciągu ostatnich kilku lat zaobserwowano wiele prób wykorzystania uczenia maszynowego w rozmaitych zastosowaniach.

Dzięki uprzejmości firm HPE i Intel®.




HPE Ezmeral ML Ops

HPE udostępnia platformę kontenerową klasy biznesowej — HPE Ezmeral ML Ops. HPE Ezmeral ML Ops obsługuje każdy etap cyklu uczenia maszynowego — przygotowanie danych, tworzenie modelu, rozwijanie modelu, wdrażanie modelu, współpracę i monitorowanie. HPE Ezmeral ML Ops to kompleksowe rozwiązanie do analityki danych, którego elastyczność umożliwia działanie w infrastrukturze lokalnej, w wielu chmurach publicznych lub w modelu hybrydowym, a także reagowanie na dynamicznie zmieniające się wymagania biznesowe w różnorodnych zastosowaniach.

Intel:
Aby uzyskiwać wnioski biznesowe z analityki danych w czasie rzeczywistym, przedsiębiorstwa potrzebują kompleksowej strategii optymalizującej każdy etap cyklu obsługi danych od wprowadzenia do archiwizacji i na poziomie całej architektury — od brzegu sieci do chmury. Bogata oferta technologii firmy Intel, tworząca kompleksowy i wysoce zintegrowany ekosystem rozwiązań, przyspiesza uzyskiwanie wniosków analitycznych na podstawie danych. Rozwiązania oparte na technologiach firmy Intel® zapewniają wydajność niezbędną do obsługi ogromnych ilości danych w pamięci oraz elastyczność umożliwiającą płynną modernizację (skalowanie w górę) i rozbudowę (skalowanie na zewnątrz) już znanej i sprawdzonej infrastruktury.