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Mit Echtzeitdaten zum Erfolg führen

Cognizant & AWS Machine Learning (ML) /MLOPs extrahieren Echtzeitdaten und liefern überzeugende Erkenntnisse, die die Entscheidungsfindung optimieren, den Wettbewerbsvorteil erhöhen und das Kund:inn­enerlebnis verbessern.
Um die vollen Vorteile von ML und MLOPs zu nutzen, ist nicht nur eine kostengünstige, skalierbare Infrastruktur erforderlich, sondern auch die Fähigkeit, den gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens durch bewährte Best Practices zu verwalten. Die erfolgreiche Implementierung dieser beiden Anforderungen ermöglicht es Ihnen, maschinelles Lernen schnell bereitzustellen und nachhaltige integrierte ML- und MLOPS-Modelle zu generieren, die effektiv orchestriert und gesteuert werden können.  
Unsere MLOps-Praktiken erhöhen die Automatisierung und gewährleisten die beste Qualität von Produktionsmodellen, die in der AWS ML-Infrastruktur ausgeführt werden. Gleichzeitig konzentrieren wir uns auf geschäftliche und behördliche Anforderungen, die die Komplexität verringern und die Effizienz steigern. 

Unser Angebot

Maximieren Sie ML-Erkenntnisse auf AWS

Als AWS-Partner mit fundiertem Branchen Know-how bietet Cognizant das Wissen, die Frameworks, die Beschleuniger und den Support, um sicherzustellen, dass unsere ML- und MLOPS-Lösungen Entwickler:innen, Datenwissenschaftler:innen und Praktiker:innen maximalen Nutzen bieten.

Cognizant bietet ML/MLOps-Services durch 23.000 Daten-, Analyse- und KI-Berater:innen, 7000 Spezialist:innen, 800 Data Scientists, einzigartige KI/ML-Patente und Hunderte von ML-Techniker:innen. 

Identifizieren Sie Anwendungsfälle und bewerten Sie die Daten­bereit­schaft

Obwohl von Kund:innen erwartet wird, bis 2022 mehr als 10 Milliarden US-Dollar in ML zu investieren, werden eigentlich nur 10 % der Modelle eingesetzt und nur 7 % der Unternehmen können Modelle unternehmensweit skalieren. Daher versuchen Geschäfts- und IT-Führungskräfte, maschinelles Lernen, Wertschöpfung und die Skalierung von Technologien zu nutzen, um das volle Potenzial von Vorteilen auszuschöpfen.

Cognizant Advisory Services und AI Maturity Assessment Framework behalten die Priorisierung intelligenter, geschäftsorientierter Ergebnisse und die Bereitstellung von AWS-basierten Modellen über das Testlabor hinaus bei, um sicherzustellen, dass die Intelligenz skaliert und effektiv in das gesamte Unternehmen eingebettet wird.

Berechnen und fördern

Mit den MLOps Engineering-, Wartungs- und Managementpraktiken von Cognizant werden Modelle für maschinelles Lernen in der Produktion zuverlässig und effizient eingesetzt und verwaltet. Wir testen und entwickeln Machine-Learning-Modelle in isolierten experimentellen Systemen, bis Algorithmen bereit sind, auf Produktions­umgebungen umgestellt zu werden. Unterstützt von den einzigartigen Assets von Cognizant – Quick Start Model Builder, LEAFTM, RAMP, dem RO "KI"-Berechner und Insights Marketplace – unterstützen wir Projekte während des gesamten Entwicklungslebenszyklus.

  • Übertreffen Sie Vorhersagen mit LEAF, einem evolutionären Ansatz zur Analyse und Verbesserung von Modellen im Laufe der Zeit. LEAF ermöglicht die Erstellung neuer Lernmodelle unter Verwendung vergangener Schluss­folgerungen und Ergebnisse, neue Vorschriften für die Entscheidungsfindung können auf neue Kontexte angewendet werden und zukünftige Modellgenerationen können mehrere Ziele erreichen.
  • Rapid Analytics & ML Platform (RAMP) hilft Kund:innen, schnell prädiktive Analysen auf ihre Daten anzuwenden. Diese Plattform verkürzt den Zeitaufwand für die Bereitstellung einer Data Discovery-Umgebung und schützt und sichert gleichzeitig die integrierten Daten auch bei großen Datenmengen. Und RAMP ist eine cloudfähige Plattform, die für den Betrieb in der AWS-Cloud zertifiziert ist.
  • Mit dem KI-Rechner von RO können Sie die Auswirkungen von Modellen für maschinelles Lernen berechnen sowie die Freigabe und Zusammenarbeit in der gesamten AWS-Intelligenzlandschaft fördern.

Bauen, integrieren und verwalten

Der kontinuierliche Einsatz von Machine-Learning-Modellen führt natürlich zu kontinuierlichen Integrationsherausforderungen. Wenn die Anzahl der eingesetzten Modelle zunimmt, muss das tägliche wachsende Volumen an Modellen unterstützt werden und gleichzeitig die Vorhersagedienstleistungen hochverfügbar halten. ML-Bedingungen wie das Laden und Herunterladen von Modellen und Neustarts von Verkehrsmustern bei älteren Modellen müssen neben Governance- und ethischen Anforderungen nebeneinander existieren.  

Der MLOps Accelerator von Cognizant ist ein personengesteuertes, UI-basiertes Tool, das entwickelt wurde, um die Industrialisierung von Modellen zu erleichtern und alle Aspekte des Modell­lebens­zyklus­managements abzudecken. 

  • Schnelles Erstellen, Trainieren, Überwachen und Bereitstellen von Modellen in optimaler AWS-Infrastruktur und in SageMaker.
  • Liefern Sie erklärbare und verzerrungsfreie Vorhersagen und stellen Sie gleichzeitig eine wiederholbare und konsistente Leistung sicher.
  • Nutzen Sie die Vorteile einer umfassenden Überwachung und automatisierten Aufbewahrung.
  • Stellen Sie allen Benutzer:innen — Datenwissenschaftler:innen, Geschäftsanwender:innen, ML-Ingenieur:innen und Dateningenieur:innen — personengesteuerte Dashboards und Metriken zur Verfügung.
Machine Learning as a Service (MLaaS) mit automatisiertem Feature Engineering

Erfahren Sie mehr über unseren Ansatz für Machine Learning-Projekte, der die Herausforderungen im Zusammenhang mit sich kontinuierlich entwickelnden Daten, die Konvolution globaler und lokaler Daten sowie die Weitergabe von Datenfunktionen in zahlreichen Modellen und Geschäftsbereichen löst. Die Abbildung auf Seite 4 zeigt einen Modelllebenszyklus, der auf ein AWS SageMaker-Projekt angewendet wurde.

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