Skip to main content Skip to footer
AWS maskinlæring
Kontakt

Skaper suksess med sanntidsdata

Cognizant & AWS Machine Learning (ML)/MLOps henter ut sanntidsdata og leverer interessant innsikt som forbedrer beslutningstaking, øker konkurransefortrinn og forbedrer kundeopplevelsen.
Å realisere alle fordelene med ML og MLOps krever ikke bare en kostnadseffektiv, skalerbar infrastruktur, men også muligheten til å administrere hele livssyklusen til maskinlæring gjennom dokumentert beste praksis. Vellykket implementering av begge disse kravene gjør at du raskt kan ta i bruk maskinlæring og generere bærekraftige ML- og MLOps-integrerte modeller som kan orkestreres og styres effektivt.  
Vår MLOps-praksis øker automasjon og sikrer den beste kvaliteten på produksjonsmodeller som kjører på AWS ML-infrastruktur, samtidig som den fokuserer på forretningskrav og regulatoriske krav som reduserer kompleksiteten og øker effektiviteten. 

Tilbud

Maksimer ML-innsikten på AWS

Som AWS-partner med omfattende bransjekunnskap og teknisk ekspertise tilbyr Cognizant kunnskap, rammeverk, akseleratorer og støtte for å sikre at våre ML- og MLOps-løsninger gir maksimal verdi til hver utvikler, dataforsker og bruker.

Cognizant leverer ML/MLOps-tjenester gjennom 23 000 data-, analyse- og AI-rådgivere, 7000 spesialister, 800 dataforskere, unike AI/ML-patenter og hundrevis av ML-ingeniører. 

Identifiser use caser og vurder databeredskap

Selv om det forventes at kundene investerer mer enn 77 milliarder dollar i ML innen 2022, blir bare 10 % av modellene faktisk distribuert, og bare 7 % av bedriftene kan skalere modeller på tvers av virksomhetene sine. Som et resultat prøver bedrifts- og IT-ledere å omfavne maskinlæring, verdilevering og hvordan man best kan skalere teknologier for å realisere alle de potensielle fordelene.

Cognizants rådgivningstjenester og AI Maturity Assessment Framework opprettholder prioriteringen av intelligente forretningsstyrte resultater og distribusjonen av AWS-drevne modeller utover testlaboratoriet, noe som sikrer at intelligens skaleres og integreres effektivt i hele organisasjonen.

Forberede, beregne og fremme

Cognizants sett med MLOps-teknikk, vedlikeholds- og administrasjonspraksis sikrer pålitelig og effektiv implementering og vedlikehold av maskinlæringsmodeller innen produksjon. Vi tester og utvikler maskinlæringsmodeller i isolerte eksperimentelle systemer inntil algoritmer er klare til å overføres til produksjonsmiljøer. Med hjelp av Cognizants unike ressurser – Quick Start Model Builder, LEAFTM , RAMP, RO «AI»-kalkulatoren og Insights Marketplace – støtter vi prosjekter gjennom hele den tekniske livssyklusen.

  • Gå utover prediksjoner med LEAF, en evolusjonær tilnærming for å analysere og forbedre modeller over tid. LEAF gjør det mulig å lage nye læringsmodeller ved å bruke tidligere konklusjoner og resultater, nye instruksjoner for beslutningstaking kan brukes i nye kontekster, og fremtidige modellgenerasjoner kan oppnå flere mål.
  • Rapid Analytics & ML Platform (RAMP) hjelper kunder med raskt å bruke prediktiv analyse på dataene sine. Denne plattformen forkorter tiden som trengs for å distribuere et dataoppdagelsesmiljø, samtidig som den beskytter og sikrer dataene som introduseres, selv i store kvanta. Og RAMP er en plattform klar for skyen, sertifisert for å operere i AWS Cloud.
  • RO «AI»-kalkulatoren gjør det mulig å beregne virkningen av maskinlæringsmodeller og å fremme deling og samarbeid på tvers av AWS-intelligenslandskapet.

Bygg, integrer og styr

Den kontinuerlige distribusjonen av maskinlæringsmodeller resulterer naturligvis i kontinuerlige integrasjonsutfordringer. Etter hvert som antallet distribuerte modeller vokser, øker også behovet for å støtte det daglig økende volumet av modeller, samtidig som prediksjonstjenester er svært tilgjengelige. ML-forhold som lasting og nedlasting av modeller og restart av trafikkmønstre for eldre modeller må eksistere side om side med styringskrav og etiske krav.  

Cognizants MLOps Accelerator er et personstyrt, UI-basert verktøy som er designet for å lette industrialiseringen av modeller, og dekker alle aspekter av livssyklusadministrasjonen for modeller. 

  • Bygg, tren, overvåk og distribuer modeller raskt og i stor skala på optimal AWS-infrastruktur og SageMaker.
  • Lever forklarlige og objektive prediksjoner, samtidig som du sikrer repeterbar og konsistent ytelse.
  • Dra nytte av omfattende overvåking og automatiserte lagringsmuligheter.
  • Gi alle brukere – dataforskere, forretningsbrukere, ML-ingeniører og dataingeniører – personstyrte informasjonspaneler og målinger.
Maskinlæring som en tjeneste (MLaaS) med automatisert funksjonsutvikling

Les mer om vår tilnærming til maskinlæringsprosjekter som løser utfordringene knyttet til data i kontinuerlig utvikling, konvolusjon av både globale og lokale data og deling av datafunksjoner på tvers av en rekke modeller og forretningsområder. Illustrasjonen på side 4 viser en modellivssyklus brukt på et AWS SageMaker-prosjekt.

Finn ut mer
g

Få svar på spørsmålene dine

Våre kunder kontakter oss for at vi skal hjelpe dem å finne nye måter å jobbe med teknologi på.

Skriv inn gyldig navn.
Skriv inn en gyldig e-post adresse.
Skriv inn et gyldig firmanavn.
Skriv inn gyldig telefonnummer.
Velg region.
Velg forespørselstype.
Velg underforespørselstype.
Kryss av for samtykke til personvern.

Dette nettstedet er beskyttet av reCAPTCHA og Googles personvernerklæring og vilkår for bruk gjelder.