Forrester: Внедрение машинного обучения
Forrester: Внедрение машинного обучения
Компания Forrester провела интерактивный опрос, чтобы выяснить сложности машинного обучения, а также понять, как можно использовать метод ML Ops для развертывания машинного обучения в широком масштабе на предприятии.
Читать отчет Forrester

Рабочее машинное обучение в масштабе предприятия

Обеспечение скорости и гибкости DevOps в рабочих процессах МО с поддержкой каждого этапа жизненного цикла машинного обучения: от экспериментов с желаемыми платформами МО/ГО в изолированной среде до обучения модели по контейнеризированным распределенным кластерам, развертывания и отслеживания моделей в производственной среде.

 

+ Развернуть

КОНТЕЙНЕРНОЕ РЕШЕНИЕ ДЛЯ ЖИЗНЕННОГО ЦИКЛА МО

Стандартизация процессов на протяжении жизненного цикла МО для создания, обучения, развертывания и мониторинга моделей машинного обучения.

Создание модели

Контейнеризованная изолированная среда («песочница») с различными приложениями и инструментами машинного обучения и глубокого обучения.

Обучение модели

Масштабируемые среды обучения с безопасным доступом к большим данным

Развертывание и мониторинг моделей

Развертывание гибких и масштабируемых оконечных точек с комплексным мониторингом

Сотрудничество

Поддержка процессов DevOps с помощью хранилищ кодов, моделей и проектов

Безопасность и контроль

Безопасная поддержка нескольких пользователей благодаря интеграции с механизмами проверки подлинности предприятия

Гибридное развертывание

Создание и развертывание моделей в локальной среде, в облаке или в гибридной модели
  • 53
    повышение производительности 1
  • 52
    повышение качества обслуживания заказчиков 2
  • 49
    более эффективное применение передовых методик изучения данных 3

Технические видеообзоры

УСКОРЕНИЕ ПОЛУЧЕНИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ ОТ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ТЕХНОЛОГИЙ ИИ и МО

 

Решения HPE позволяют специалистам по обработке данных выполнять развертывание распределенных сред ИИ/МО одним нажатием кнопки мыши и обеспечить безопасный доступ к необходимым данным.

 

 

УСПЕХ В ДЕЙСТВИИ
Логотип Optum

ADVISORY BOARD (OPTUM) ИСПОЛЬЗУЕТ BLUEDATA ДЛЯ УСКОРЕННОГО ДОСТИЖЕНИЯ БИЗНЕС-РЕЗУЛЬТАТОВ С ПОМОЩЬЮ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

Advisory Board (Optum) развертывает средства прогнозной аналитики и машинного обучения на основе больших данных, используя платформу на базе контейнеров от специалистов HPE BlueData. Узнайте о том, как компании удалось оптимизировать операции и сократить затраты, повысив при этом качество лечения пациентов в больницах США.

Задача

Помощь лечебным учреждениям США в преобразовании больших данных в практически значимую аналитическую информацию, приносящую преимущества в сфере бизнеса

Решение

Развертывание распределенных приложений машинного обучения и аналитики и отделение ресурсов вычислений и памяти от ресурсов хранения.

«Компания BlueData помогла нам предложила контейнеризованное решение для этих проблем, которое обеспечила более быструю аналитику, позволила сократить расходы и освободить специалистов для инноваций. Это решение оказалось очень выгодным и эффективным для нашей компании, мы надеемся на продолжение сотрудничества».

Рамеш Тягарян, исполнительный директор, Advisory Board (Optum)

Результат

Аналитика на основе данных, необходимая для повышения эффективности работы, сокращения затрат на инфраструктуру и улучшения лечения пациентов. 

Смотреть видео