企業規模的可營運機器學習

將類似 DevOps 的速度和敏捷性賦予 ML 工作流程,並為機器學習生命週期的各個階段提供支援:從沙箱實驗和 ML/DL 框架選擇,到針對容器化分散式叢集的模型訓練,再到部署和追蹤生產環境中的模型。

 

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HPE Ezmeral ML Ops:用事實說話

如何快速邁入資料科學的未來? 瞭解 HPE Ezmeral ML Ops,它能將模型部署時間從數年縮短為數月,並且現在以服務形式提供。是時候釋放資料潛能來實現機器學習的無限可能了。

容器型 ML 生命週期解決方案

將 ML 生命週期中的各項流程標準化,從而建立、訓練、部署並監控機器學習模型。

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    提高盈利能力 1
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    提升客戶體驗 2
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    提高資料科學最佳做法的採用率 3

技術影片

更快實現 AI/ML 的價值

 

慧與可以為資料科學團隊提供一鍵部署體驗,從而打造分散式 AI/ML 環境並確保安全存取所需資料。

 

 

邁向成功
Optum 標誌

ADVISORY BOARD (OPTUM) 在 BLUEDATA 的協助下運用企業 AI 和 ML 技術加快實現業務成果

Advisory Board (Optum) 使用 HPE BlueData 團隊的容器型平台,部署採用巨量資料技術的預測性分析和機器學習。瞭解他們如何精簡營運並削減成本,同時改善美國醫院的病患照護品質。

挑戰

協助美國各地醫院將巨量資料轉化為切實可行的洞察,從而實現業務價值。

解決方案

部署分散式 ML 和分析應用程式,並將運算和記憶體與儲存分隔開來。

「BlueData 容器化解決方案協助我們順利解決了這些挑戰,不僅加快了洞察速度、降低了成本,也讓我們的員工能夠全心投入創新。我們的組織從中獲益良多,並期待繼續與之攜手並進。」

Advisory Board (Optum) 執行總監 Ramesh Thyagarajan

結果

成功取得提高營運效率、降低基礎架構成本,以及改善病患照護品質所需的資料導向型洞察。 

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