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HPE acelera la innovación en Inteligencia Artificial

Nueva solución HPE Machine Learning Ops acelera el ciclo de vida del modelo de aprendizaje automático de meses a días.

Hewlett Packard Enterprise (HPE) dio a conocer HPE ML Ops, una solución de software basada en contenedor que soporta todo el ciclo de vida del modelo de aprendizaje automático para los ambientes locales, de nube pública y de nube híbrida.

De acuerdo con la empresa, HPE ML Ops amplía las capacidades de la plataforma del software de contenedores BlueData EPIC, lo que brinda a los equipos de ciencia de datos acceso bajo demanda a los ambientes en contención para análisis e IA/ML distribuidos.

La inteligencia artificial aplicada a entornos empresariales se ha duplicado en los últimos cuatro años y las empresas continúan invirtiendo tiempo y recursos en el desarrollo de modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo para una amplia variedad de casos de uso de IA, tales como detección de fraudes, medicina personalizada y análisis predictivo de clientes.

Sin embargo, el reto más grande que enfrentan los profesionales es asegurar la operatividad del ML, también conocida como “la última milla”, para implementar y gestionar con éxito estos modelos y desencadenar su valor empresarial.

De acuerdo con Gartner, en el 2021, al menos el 50% de los proyectos de aprendizaje automático no se implementarán por completo debido a la falta de operatividad.

Ante este panorama, HPE ML Ops transforma las iniciativas de IA, desde experimentación y proyectos piloto hasta producción y operaciones empresariales, ya que se enfoca en todo el ciclo de vida del aprendizaje automático, desde la preparación de datos y el diseño de modelos hasta la capacitación, implementación, monitoreo y colaboración.   

“Prácticamente todas las industrias están adoptando o investigando la IA/ML para desarrollar productos y servicios innovadores y obtener una ventaja competitiva. A pesar de que muchas empresas apenas se encuentran en la etapa de desarrollo e implementación de los proyectos de IA/ML, están luchando por asegurar la operatividad de todo el ciclo de vida del ML, desde la prueba de concepto y el piloto hasta la implementación de producción y el monitoreo”, dijo Ritu Jyoti, vicepresidente del programa de Estrategias de Inteligencia Artificial en IDC.

En este sentido, agregó el directivo, “HPE está cerrando esta brecha mediante un enfoque en todo el ciclo de vida de ML con su oferta basada en contenedor e independiente de plataforma, a fin de soportar los diferentes requerimientos operativos de ML, acelerar el tiempo de obtención de perspectivas y generar resultados empresariales superiores”.   

La solución HPE ML Ops funciona con una amplia variedad de procesos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo de código abierto, incluyendo Keras, MXNet, PyTorch y TensorFlow, así como con las aplicaciones de aprendizaje automático comerciales de los socios en software como Dataiku y H2O.ai.

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