HPE entre los lÃderes de almacenamiento de Gartner
Resolver la escalabilidad del machine learning.
El machine learning (ML) se ha convertido en un factor tecnológico fundamental para las organizaciones que buscan impulsar la innovación. Este libro electrónico, explora las principales barreras para la escalabilidad y el éxito del ML.
En la actualidad, más de cien mil organizaciones están beneficiándose de las soluciones y servicios de inteligencia artificial (IA) y ML de Amazon Web Services (AWS) para lograr resultados empresariales significativos.
Estas empresas abarcan prácticamente cualquier industria, incluidas las de servicios financieros, asistencia sanitaria, contenidos multimedia, deportes profesionales, ventas minoristas y el sector industrial.
Se espera que la relevancia y el impacto del ML vaya en aumento. De acuerdo con IDC, para 2025, el gasto mundial en IA alcanzará los 204 mil millones de USD.
A pesar del éxito y el crecimiento del uso del ML, siguen existiendo desafÃos para una adopción más extendida de esta tecnologÃa. Muchas organizaciones, atraÃdas por el gran número de beneficios potenciales, han acabado frustradas por un progreso lento y una falta de retorno en sus inversiones de ML.
Para que dichas organizaciones alcancen sus objetivos, estas deben encontrar formas de llevar los modelos a producción con mayor rapidez, a un costo inferior y asÃ, en última instancia, escalar la tecnologÃa y producir resultados en toda la empresa.
Este documento explora de qué manera las soluciones y servicios de AWS pueden ayudar a que prácticamente cualquier organización supere dichos desafÃos y saque partido del ML para impulsar la innovación, además de lograr resultados empresariales tangibles.
