Skip to main content Skip to footer
AWS Machine Learning
Kontakt

Driv framgång med realtidsdata

Cognizant & AWS Machine Learning (ML)/MLOps extraherar realtidsdata och levererar övertygande insikter som förbättrar beslutsfattandet, ökar konkurrenskraften och förbättrar kundupplevelsen.
För att uppnå alla fördelar med maskininlärning och MLOps krävs inte bara en kostnadseffektiv, skalbar infrastruktur, utan också möjligheten att hantera hela livscykeln för maskininlärning genom beprövade metoder enligt bästa praxis. Genom att implementera båda dessa krav kan du driftsätta maskininlärning snabbt och generera hållbara ML- och MLOps-integrerade modeller som kan samordnas och styras effektivt.  
Våra MLOps-metoder ökar automatiseringen och säkerställer bästa kvalitet på produktionsmodeller, som körs på AWS' ML-infrastruktur, samtidigt som de fokuserar på affärs- och lagkrav, som minskar komplexitet och ökar effektiviteten. 

Lösningar

Maximera ML-insikter på AWS

Som AWS-partner med djup branschkunskap och teknisk expertis, så erbjuder Cognizant färdigheter, ramverk, acceleratorer och support för att säkerställa att våra ML- och MLOps-lösningar ger maximalt värde för alla utvecklare, datavetare och användare.

Cognizant levererar ML-/MLOps-tjänster genom 23 000 data-, AI- och analyskonsulter, 7 000 specialister, 800 datavetare, unika AI-/ML-patent och hundratals maskininlärningsingenjörer. 

Identifiera användningsfall och bedöm databeredskapen

Även om kunderna förväntas investera över 77 miljarder USD i maskininlärning under 2022, driftsätts endast 10 % av modellerna i själva verket och endast 7 % av företagen kan skala modellerna genom hela deras verksamhet. Som ett resultat av detta, så försöker ledare för verksamheter och inom IT att anamma maskininlärning, värdeleverans och hur man bäst gör teknik skalbart, för att förverkliga den fulla potentialen av alla fördelar.

Cognizants rådgivningstjänster och AI Maturity Assessment Framework upprätthåller prioriteringen av intelligenta, affärsdrivna resultat och driftsättningen av AWS-drivna modeller utanför testlabbet, vilket säkerställer att intelligens skalas och byggs in i hela verksamheten på ett effektivt sätt.

Förbered, beräkna och främja

Cognizants uppsättning av MLOps-metoder (maskininlärningssystem) för teknik, underhåll och hantering driftsätter och underhåller maskininlärningsmodeller i produktion på ett tillförlitligt och effektivt sätt. Vi testar och utvecklar maskininlärningsmodeller i isolerade experimentella system tills algoritmer är redo att överföras till produktionsmiljöer. Med Cognizants unika tillgångar – Quick Start Model Builder, LEAFTM, RAMP, RO"AI"-kalkylatorn och Insights Marketplace – stöder vi projekt under hela den tekniska livscykeln.

  • Ta prediktioner ett steg längre med LEAF - ett evolutionärt tillvägagångssätt för att analysera och förbättra modeller över tid. LEAF möjliggör skapandet av nya inlärningsmodeller med hjälp av tidigare slutsatser och resultat, så nya underlag för beslutsfattande kan tillämpas i nya sammanhang och framtida modeller kan uppnå flera mål.
  • Rapid Analytics &ML Platform (RAMP) hjälper kunder att snabbt tillämpa prediktiv analys på sina data. Den här plattformen förkortar den tid som krävs för att driftsätta en dataidentifieringsmiljö (data discovery), samtidigt som den skyddar data som publiceras, även i stora volymer. Och RAMP är en molnklar plattform som är certifierad för att fungera i AWS Cloud.
  • RO "AI"-kalkylatorn gör det möjligt att beräkna effekten av maskininlärningsmodeller, samt främja delning och samarbete över AWS-intelligensens landskap.

Bygg, integrera & styr

Den kontinuerliga driftsättningen av maskininlärningsmodeller resulterar naturligtvis i ständiga utmaningar rörande integreringen. I takt med att antalet driftsatta modeller stiger, så ökar också behovet av att stödja den dagligt växande mängden modeller. Detta samtidigt som prediktionstjänster hålls väldigt tillgängliga. Villkoren för maskininlärning, såsom inläsning och nedladdning av modeller och omstart av trafikmönster till äldre modeller, måste samexistera tillsammans med riktlinjerna för etik och verksamhetsstyrning.  

Cognizants MLOps Accelerator är ett personadrivet, UI-baserat verktyg, som utformats för att underlätta industrialiseringen av modeller och som täcker alla aspekter av modellens livscykelhantering. 

  • Bygg, lär upp, övervaka och driftsätt modeller i stor skala snabbt på optimal AWS-infrastruktur och SageMaker.
  • Leverera förklarliga prediktioner utan missvisning, samtidigt som du säkerställer repeterbar och konsekvent prestanda.
  • Dra nytta av omfattande övervakning och automatiserade behållningsfunktioner.
  • Förse alla användare – datavetare, företagsanvändare, maskininlärningstekniker och dataingenjörer – med personadrivna instrumentpaneler och mätvärden.
MLaaS (maskininlärning som tjänst) med automatiserad funktionsteknik

Läs mer om vår metod för maskininlärningsprojekt, som löser de utmaningar förknippade med data som ständigt utvecklas, faltning av både globala och lokala data, samt delning av datafunktioner mellan många modeller och affärsområden. Illustrationen på sidan 4 innehåller en modelllivscykel, som tillämpas i ett AWS SageMaker-projekt.

Ta reda på mer
g

Få svar på dina frågor

Våra kunder vänder sig till oss för att få hjälp med att förnya sina arbetssätt genom teknik.

Ange ett giltigt namn.
Ange en giltig e-postadress.
Ange giltigt ett företagsnamn.
Ange ett giltigt telefonnummer.
Välj region.
Välj typ av förfrågan.
Välj underkategori för förfrågan.
Markera kryssrutan för integritetssamtycke.

Denna webbplats är skyddad av reCAPTCHA och tillämpar Googles integritetspolicy och användarvillkor.