Machine Learning Solutions

01 - A kihívás
01
A kihívás
A mai adatvezérelt elvárások egyre nagyobb igényt támasztanak egy integrált, gépi tanulásra épülő automata döntési model alkalmazásáról is egy modern szoftver esetén. A Machine Learning (ML) komplex tanulása során komplex döntési folyamatokat tud magabiztosan századmásodpercek alatt abszolválni, amely az emberi kontroll számára többlet időt felemésztő, és sokszor átláthatatlan, komplex mérlegelési helyzet elé állítja az operátorokat, és egy ugrásszerű igénynövekedést sem tud így kiszolgálni. Az ML alkalmazásával az operátorok olyan döntéstámogató információkat kapnak vagy szervezhetik azt ki teljes egészében a gépi tanulásnak, amely nagyban meggyorsítja és könnyíti a munkájukat.
02 - A megoldás
02
A megoldás
Kapcsolódó esettanulmányaink
Bauer Media
A Bauer Media a tulajdonába került ár- és termékösszehasonlító portálok ügyféladataiból kívánt az AWS segítségével elemzéseket készíteni marketing tevékenységei fejlesztéséhez.
ERBA – TE Food
Az Erba olyan agilis platformot keresett, amely standard működést, könnyű integrációt, alacsony költségű üzemeltetést, valamint gyors és globális skálázhatóságot biztosított.
Richter
A Richter Gedeon egy AWS-re kifejlesztett alkalmazás hosztinghoz kért szakértői támogatást a TC2-től.
Nézd meg további esettanulmányainkat!
További megoldásaink

7/24 Managed Services
Bizonyos tekintetben üzemeltetési és támogatási szempontból egy felhőalapú számítástechnikai környezet nem különbözik a hagyományos informatikai rendszerektől. Általánosságban itt is elvárt egy ITIL alapú működés, a mögöttes üzleti tevékenység, a funkcionalitás kritikussága pedig "csak" a minőséget határozhatja meg.

TC2 MAP (Migration Acceleration Program)
A vállalati működés hatékonysága fejlesztésének, a piaci változásokra való alkalmazkodás képességének, az elaszticitás-agilitás és optimális költségszerkezet kialakításának alapfeltétele a felhőinformatika alkalmazása, a digitalizáció.

SAP on AWS
Számos vállalat folyamataiban az SAP rendszerek világszerte kulcsfontosságú szerepet töltenek be. Üzlet-kritikus rendszerek révén speciális hardware-t és extrém magas rendelkezésre állást követelnek meg tőlük. Az SAP HANA adatbázis bevezetésével, és az alternatív adatbázisok SAP támogatásának nyugdíjazásával a következő 5-10 évben több száz cégnél elengedhetetlen lesz az adatbázis platform váltása. Ez azonban kockázatos projekt lehet hagyományos környezetben a hardware nagyságrendi becslése, beszerzése és életciklus követése miatt.