Vodafone wandelt sich bis 2025 von einem Telekommunikationsunternehmen (Telco) zu einem Technologieunternehmen (TechCo) mit dem Ziel, schneller zu innovieren, Kosten zu senken, die Sicherheit zu verbessern und den Betrieb zu vereinfachen. Tausende Ingenieure werden an Bord geholt, um zu diesem Übergang beizutragen. Bis 2025 will Vodafone 50 % seiner weltweiten Belegschaft aktiv in die Softwareentwicklung einbeziehen, mit dem Ziel, 60 % der digitalen Dienste intern bereitzustellen. Diese neue Belegschaft erfordert eine schnelle Umschulung und ein Verständnis für disruptive Dienste wie künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML), um sinnvolle Ergebnisse zu erzielen.
Um diesen ehrgeizigen Übergang zu erreichen, ist Vodafone eine Partnerschaft mit eingegangen Accenture und AWS eine Cloud-Plattform aufzubauen, die seinen Ingenieuren hilft, flexibel, kreativ und agil zu arbeiten, indem es ihnen einen kuratierten Satz verwalteter, sicherheits- und DevOps-orientierter AWS-Services und Anwendungs-Workloads bereitstellt. Weitere Informationen finden Sie unter Neudefinition des Kundenerlebnisses von Vodafone mit AWS und der folgende Vortrag unter AWS re: Invent 2022.
Vodafone Digital Engineering (VDE) lud Accenture und AWS ein, gemeinsam eine exklusive Veranstaltung auf ihrem jährlichen DigiFest auszurichten, einer einwöchigen Veranstaltung, bei der die Größe ihrer globalen VDE-Teams gefeiert und wiederverwendbare Apps und die gemeinsame Ideengenerierung gefördert werden. Als eine der Hauptveranstaltungen des DigiFest konzipierten AWS und Accenture eine unternehmensweite Veranstaltung AWS Deep Racer Herausforderung, bei der Ingenieure ihre Modelle erstellen und trainieren können, um sich besser mit der Verwendung von ML mit AWS vertraut zu machen.
In diesem Beitrag teilen wir mit, wie Vodafone seine ML-Fähigkeiten mithilfe von AWS DeepRacer und Accenture weiterentwickelt.
Warum ist maschinelles Lernen für Vodafone wichtig?
Maschinelles Lernen ist einer der am schnellsten wachsenden Bereiche in der Technologie und Telekommunikation, da es Vorteile einer verbesserten Produktivität und Prognose in wichtigen Bereichen der Telekommunikation wie Kanälen, CRM, Abrechnung, Auftragsverwaltung, Servicesicherung, Netzwerkmanagement und mehr bietet.
Vodafone hat ML bereits zur proaktiven Erkennung und Korrektur von Netzwerkanomalien eingesetzt, um die Kundenzufriedenheit zu verbessern. Ihre KI- und ML-Fähigkeiten in der digitalen Selbstpflege über einen Chatbot haben ihrem Kundenbetreuungsteam dabei geholfen, sich auf Fälle zu konzentrieren, die tiefere Aufmerksamkeit erfordern. Weil sie AWS für die Bereitstellung digitaler Dienste in Paketen verwenden Telekommunikation als DienstleistungDie Integration von KI- und ML-Komponenten ist entscheidend, um einen Wettbewerbsvorteil bei der Bereitstellung hochmoderner Dienstleistungen für Kunden zu wahren.
Warum AWS DeepRacer?
AWS DeepRacer ist eine interessante und unterhaltsame Möglichkeit, mit Reinforcement Learning (RL) zu beginnen. RL ist eine fortschrittliche ML-Technik, die einen ganz anderen Ansatz zum Trainieren von Modellen verfolgt als andere ML-Methoden. Seine Superkraft besteht darin, dass es sehr komplexe Verhaltensweisen lernt, ohne dass dafür gekennzeichnete Trainingsdaten erforderlich sind, und kurzfristige Entscheidungen treffen und gleichzeitig für ein längerfristiges Ziel optimieren kann. Die AWS DeepRacer Challenge bot den Ingenieuren von Vodafone die Gelegenheit, an einem freundschaftlichen Wettbewerb teilzunehmen, eine ML-Denkweise zu entwickeln und Erkenntnisse darüber auszutauschen, wie sie bei einer privaten virtuellen Rennveranstaltung erfolgreich sein können.
Rennen mit AWS DeepRacer
Die Veranstaltung fand in drei Phasen statt, beginnend mit einem Workshop zu AWS DeepRacer, der die Grundlagen des Reinforcement Learning behandelte und an dem über 225 Vodafone-Ingenieure teilnahmen. Sie lernten, wie man eine Feinabstimmung macht AWS DeepRacer-Modell durch die Erstellung einer Belohnungsfunktion, die Erkundung des Aktionsraums, die systematische Abstimmung von Hyperparametern, die Untersuchung des Fortschritts des Trainingsjobs, die Bewertung des Modells und das Testen des Modells auf einem virtuellen AWS DeepRacer-Fahrzeug und einer virtuellen Strecke.
Im nächsten Schritt wurde ein Ligarennen organisiert, bei dem 130 Rennfahrer die Rennvideos der besten Modelleinsendungen aller Teilnehmer auf einer Live-Rangliste ansehen konnten. Dies half ihnen zu verstehen, wie sich ein Hochleistungsmodell nach dem Training verhält. Sie erkannten schnell, dass es zu Übertraining kommt, wenn ein Modell zu lange trainiert wird, was zu einer Überanpassung und damit zu einer Leistungsschwäche in einer neuen Umgebung führt. Sie experimentierten auch mit verschiedenen Arten von Belohnungsfunktionen, wie zum Beispiel dem Folgen der Mittellinie, übermäßigen Lenkeinbußen, Langsamkeitseinbußen und Fortschrittsbelohnungen.
Die Veranstaltung gipfelte in einem großen Finale, einem Showdown zwischen 11 Rennfahrern, die ihre Modelle ein letztes Mal optimierten, um an einem Live-Rennen mit Kommentaren teilzunehmen. Alle 11 Rennfahrer absolvierten mit ihren Modellen eine komplette Runde. Acht Rennfahrer hatten eine Rundenzeit von weniger als 15 Sekunden, wobei der Sieger auf der kniffligen virtuellen Rennstrecke Toronto Turnpike eine unglaubliche Rundenzeit von 11.194 Sekunden erreichte.
Zusammenfassung
Das Ziel der AWS DeepRacer Challenge bestand darin, das Bewusstsein und die Begeisterung für ML auf AWS bei einem globalen Cloud-Engineering-Publikum mit unterschiedlichen technologischen Fähigkeiten und Kompetenzen zu stärken. Für das Turnier gab es weltweit mehr als 585 Anmeldungen, über 400 eingereichte Modelle und über 600 Trainings- und Bewertungsstunden.
Vodafone konnte durch die AWS DeepRacer-Challenge einem breiten Spektrum von Entwicklern dabei helfen, ML in die Praxis umzusetzen. Mit über 47 % AWS- und ML-Anfängern bestätigt dies erneut, wie effektiv AWS DeepRacer bei der Einführung von ML mit AWS in einer sicheren und ansprechenden Umgebung für Anfänger sein kann.
„Die Teilnahme des Digital Engineering-Teams an Veranstaltungen wie dem DigiFest und der Teilnahme an Wettbewerben wie AWS DeepRacer ist ein großer Teil unserer Vision, ein erstklassiges Software-Engineering-Team bei Vodafone aufzubauen.“ Während wir uns der komplexen Herausforderung stellen, ein Telekommunikationsunternehmen in ein Technologieunternehmen umzuwandeln, wird die Weiterentwicklung unserer Fähigkeiten zu unserer obersten Priorität und unsere Partnerschaft mit Accenture und AWS hat dem Team nicht nur dies, sondern auch zahlreiche Möglichkeiten zum Lernen und zur Weiterentwicklung geboten. Ich freue mich darauf, dass es noch mehr davon gibt!“
- Ben Connolly, Vodafone Global Director of Cloud Engineering
Über den Autor
Ramakrishna Natarajan ist Senior Partner Solutions Architect bei Amazon Web Services. Er hat seinen Sitz in London und hilft AWS-Partnern dabei, optimale Lösungen auf AWS für ihre Kunden zu finden. Er ist auf Telekommunikations-OSS/BSS spezialisiert und hat ein großes Interesse an sich entwickelnden Bereichen wie KI/ML, Datenanalyse, Sicherheit und Modernisierung. Er spielt gerne Squash, unternimmt lange Wanderungen und lernt gerne neue Sprachen.
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- Quelle: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/vodafone-advances-its-machine-learning-skills-with-aws-deepracer-and-accenture/
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