Vodafone está pasando de ser una empresa de telecomunicaciones (telco) a una empresa de tecnología (TechCo) para 2025, con objetivos de innovar más rápido, reducir costos, mejorar la seguridad y simplificar las operaciones. Miles de ingenieros se están incorporando para contribuir a esta transición. Para 2025, Vodafone planea que el 50% de su fuerza laboral global participe activamente en el desarrollo de software, con el objetivo de brindar el 60% de los servicios digitales internamente. Esta nueva fuerza laboral requiere una rápida recapacitación y comprensión de servicios disruptivos como la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) para generar resultados significativos.
Para ayudar a lograr esta ambiciosa transición, Vodafone se ha asociado con Accenture y AWS construir una plataforma en la nube que ayude a sus ingenieros a trabajar de manera flexible, creativa y ágil proporcionándoles un conjunto seleccionado de cargas de trabajo de aplicaciones y servicios de AWS administrados, de seguridad y orientados a DevOps. Para obtener más información, consulte Redefiniendo la experiencia del cliente de Vodafone con AWS y la siguiente charla en AWS re: Inventar 2022.
Vodafone Digital Engineering (VDE) invitó a Accenture y AWS a ser coanfitriones de un evento exclusivo en su DigiFest anual, un evento de una semana de duración que celebra la escala de sus equipos globales de VDE, que defiende las aplicaciones reutilizables y la generación colaborativa de ideas. Como uno de los principales eventos del DigiFest, AWS y Accenture conceptualizaron una reunión para toda la empresa AWS Deep Racer desafío en el que los ingenieros pueden construir y entrenar sus modelos para familiarizarse mejor con el uso de ML con AWS.
En esta publicación, compartimos cómo Vodafone está avanzando en sus habilidades de aprendizaje automático utilizando AWS DeepRacer y Accenture.
¿Por qué es importante el aprendizaje automático para Vodafone?
El aprendizaje automático es uno de los dominios de más rápido crecimiento en tecnología y telecomunicaciones, debido a los beneficios de una mayor productividad y pronóstico en dominios clave de las telecomunicaciones, como canales, CRM, facturación, gestión de pedidos, garantía de servicio, gestión de redes y más.
Vodafone ya ha adoptado el ML en la detección y corrección proactiva de anomalías de la red para mejorar la satisfacción del cliente. Sus capacidades de IA y ML en el autocuidado digital, a través de un chatbot, han ayudado a su equipo de atención al cliente a centrarse en casos que necesitan una atención más profunda. Porque utilizan AWS para proporcionar servicios digitales empaquetados como telecomunicaciones como servicio, la incorporación de componentes de IA y ML es crucial para mantener una ventaja competitiva en la prestación de servicios de última generación a los clientes.
¿Por qué AWS DeepRacer?
AWS DeepRacer es una forma interesante y divertida de comenzar con el aprendizaje por refuerzo (RL). RL es una técnica de ML avanzada que adopta un enfoque de entrenamiento de modelos muy diferente al de otros métodos de ML. Su superpoder es que aprende comportamientos muy complejos sin necesidad de datos de entrenamiento etiquetados y puede tomar decisiones a corto plazo mientras optimiza para un objetivo a más largo plazo. El AWS DeepRacer Challenge brindó a los ingenieros de Vodafone la oportunidad de participar en una competencia amistosa, desarrollar una mentalidad de aprendizaje automático y compartir ideas sobre cómo tener éxito en un evento de carreras virtual privado.
Competir con AWS DeepRacer
El evento se desarrolló en tres etapas, comenzando con un taller sobre AWS DeepRacer para cubrir los conceptos básicos del aprendizaje por refuerzo, al que asistieron más de 225 ingenieros de Vodafone. Aprendieron cómo afinar un Modelo de AWS DeepRacer creando una función de recompensa, explorando el espacio de acción, ajustando sistemáticamente los hiperparámetros, examinando el progreso del trabajo de entrenamiento, evaluando el modelo y probando el modelo en un vehículo y una pista virtual de AWS DeepRacer.
En la siguiente etapa, se organizó una carrera de liga donde 130 corredores pudieron ver los videos de la carrera del mejor modelo presentado por cada participante en una tabla de clasificación en vivo. Esto les ayudó a comprender cómo se comporta un modelo de alto rendimiento una vez entrenado. Rápidamente comprendieron que el sobreentrenamiento ocurre cuando un modelo se entrena durante demasiado tiempo, lo que lleva a un sobreajuste, lo que conduce a un bajo rendimiento en un nuevo entorno. También experimentaron con diferentes estilos de funciones de recompensa, como seguir la línea central, penalización por dirección excesiva, penalización por lentitud y recompensas por progreso.
El evento culminó con un gran final, un enfrentamiento de 11 corredores que ajustaron sus modelos por última vez para competir en una carrera en vivo con comentarios. Los 11 corredores completaron una vuelta completa con sus modelos. Ocho corredores tuvieron un tiempo de vuelta de menos de 15 segundos, y el ganador logró un increíble tiempo de vuelta de 11.194 segundos en la complicada pista de carreras virtual Toronto Turnpike.
Resumen
El objetivo del AWS DeepRacer Challenge era generar conciencia y entusiasmo sobre el aprendizaje automático en AWS para una audiencia global de ingeniería en la nube con diversas habilidades y competencias tecnológicas. El torneo superó las 585 inscripciones totales en todo el mundo, con más de 400 modelos presentados y más de 600 horas de formación y evaluación.
Vodafone pudo ayudar a una amplia gama de desarrolladores a ponerse manos a la obra con ML a través del desafío AWS DeepRacer. Con más del 47% de principiantes en AWS y ML, reafirma cuán efectivo puede ser AWS DeepRacer al introducir ML con AWS en un entorno seguro y atractivo para principiantes.
“Que el equipo de Ingeniería Digital asista a eventos como DigiFest y participe en desafíos como AWS DeepRacer es una gran parte de nuestra visión de construir un equipo de ingeniería de software de clase mundial en Vodafone. A medida que asumimos el complejo desafío de transformar una empresa de telecomunicaciones en una empresa de tecnología, desarrollar nuestras habilidades se convierte en una máxima prioridad y nuestra asociación con Accenture y AWS le ha brindado al equipo no solo esto, sino múltiples oportunidades para aprender y desarrollarse. ¡Estoy emocionado de que venga más de esto!
– Ben Connolly, director global de ingeniería en la nube de Vodafone
Sobre la autora
Ramakrishna Natarajan es arquitecto de soluciones socio senior en Amazon Web Services. Tiene su sede en Londres y ayuda a los socios de AWS a encontrar soluciones óptimas en AWS para sus clientes. Se especializa en Telecomunicaciones OSS/BSS y tiene un gran interés en dominios en evolución como AI/ML, análisis de datos, seguridad y modernización. Le gusta jugar al squash, hacer largas caminatas y aprender nuevos idiomas.
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- Fuente: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/vodafone-advances-its-machine-learning-skills-with-aws-deepracer-and-accenture/
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- A través de esta formación, el personal docente y administrativo de escuelas y universidades estará preparado para manejar los recursos disponibles que derivan de la diversidad cultural de sus estudiantes. Además, un mejor y mayor entendimiento sobre estas diferencias y similitudes culturales permitirá alcanzar los objetivos de inclusión previstos.
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