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

Операционное 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

Новости и предстоящие вебинары

Предстоящий вебинар
Неограниченные аналитические возможности

Присоединяйтесь к нам 17 марта, чтобы узнать, как превратить аналитическую фабрику в гипердвигатель с помощью HPE Ezmeral.

Видео
HPE Ezmeral ML Ops: только факты

Как приблизить будущее обработки и анализа данных? Встречайте решение HPE Ezmeral ML Ops, которое ускоряет развертывание моделей (теперь для этого нужно несколько месяцев, а не лет) и доступно как услуга. Пришло время раскрыть потенциал ваших данных и реализовать возможности машинного обучения.

Контейнерное решение для жизненного цикла МО

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

Создание модели

Контейнеризированная 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 нормы прибыли 1
  • 52
    повышение качества обслуживания
  • 49
    более широкое применение рекомендаций в области обработки данных 2

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 контейнеризированное 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

ОБУЧЕНИЕ ML OPS ПО ЗАПРОСУ

Пройдите обучение по HPE Ezmeral ML Ops, выбрав курсы обучения по запросу, на которых можно получить базовые знания по технологиям искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО), а также практический технический опыт. Согласно оценкам, лишь 20 % проектов в области МО доходят до этапа внедрения в производственную среду. Познакомьтесь с базовыми концепциями ИИ и МО, а также принципами работы алгоритмов обучения.