Vodafone sedang bertransisi dari perusahaan telekomunikasi (telco) menjadi perusahaan teknologi (TechCo) pada tahun 2025, dengan tujuan untuk berinovasi lebih cepat, mengurangi biaya, meningkatkan keamanan, dan menyederhanakan operasi. Ribuan insinyur sedang diikutsertakan untuk berkontribusi pada transisi ini. Pada tahun 2025, Vodafone berencana untuk melibatkan 50% tenaga kerja globalnya secara aktif dalam pengembangan perangkat lunak, dengan tujuan untuk memberikan 60% layanan digital secara internal. Tenaga kerja baru ini memerlukan pelatihan ulang dan pemahaman yang cepat tentang layanan disruptif seperti kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) untuk mendorong hasil yang bermakna.
Untuk membantu mencapai transisi ambisius ini, Vodafone telah bermitra dengan Accenture dan AWS untuk membangun platform cloud yang membantu para insinyurnya bekerja dengan cara yang fleksibel, kreatif, dan tangkas dengan memberi mereka serangkaian layanan AWS dan beban kerja aplikasi yang terkelola, aman, dan berorientasi pada DevOps. Untuk mempelajari lebih lanjut, lihat Mendefinisikan ulang pengalaman pelanggan Vodafone dengan AWS dan pembicaraan berikut di AWS ulang: Ciptakan 2022.
Vodafone Digital engineering (VDE) mengundang Accenture dan AWS untuk menjadi tuan rumah bersama acara eksklusif di DigiFest tahunan mereka, acara selama seminggu yang merayakan skala tim VDE global mereka, memperjuangkan aplikasi yang dapat digunakan kembali dan menghasilkan ide kolaboratif. Sebagai salah satu acara utama DigiFest, AWS dan Accenture mengkonseptualisasikan skala perusahaan AWS Deep Racer tantangan di mana para insinyur dapat membangun dan melatih model mereka agar lebih mahir dalam menggunakan ML dengan AWS.
Dalam postingan ini, kami berbagi bagaimana Vodafone meningkatkan keterampilan ML-nya menggunakan AWS DeepRacer dan Accenture.
Mengapa pembelajaran mesin penting bagi Vodafone?
Pembelajaran mesin adalah salah satu domain dengan pertumbuhan tercepat di bidang teknologi dan telekomunikasi, berkat manfaat peningkatan produktivitas dan perkiraan di seluruh domain utama dalam telekomunikasi seperti saluran, CRM, penagihan, manajemen pesanan, jaminan layanan, manajemen jaringan, dan banyak lagi.
Vodafone telah mengadopsi ML dalam deteksi proaktif dan koreksi anomali jaringan untuk meningkatkan kepuasan pelanggan. Kemampuan AI dan ML mereka dalam layanan mandiri digital, melalui chatbot, telah membantu tim layanan pelanggan mereka fokus pada kasus-kasus yang memerlukan perhatian lebih dalam. Karena mereka menggunakan AWS untuk menyediakan layanan digital yang dikemas sebagai telekomunikasi sebagai layanan, menggabungkan komponen AI dan ML sangat penting untuk mempertahankan keunggulan kompetitif dalam memberikan layanan canggih kepada pelanggan.
Mengapa AWS DeepRacer?
AWS DeepRacer adalah cara yang menarik dan menyenangkan untuk memulai pembelajaran penguatan (RL). RL adalah teknik ML tingkat lanjut yang mengambil pendekatan model pelatihan yang sangat berbeda dibandingkan metode ML lainnya. Kekuatan supernya adalah ia mempelajari perilaku yang sangat kompleks tanpa memerlukan data pelatihan berlabel apa pun, dan dapat membuat keputusan jangka pendek sambil mengoptimalkan tujuan jangka panjang. Tantangan AWS DeepRacer memberikan kesempatan bagi para insinyur Vodafone untuk terlibat dalam kompetisi persahabatan, mengembangkan pola pikir ML, dan berbagi wawasan tentang cara sukses dalam acara balap virtual pribadi.
Balapan dengan AWS DeepRacer
Acara ini berlangsung dalam tiga tahap, dimulai dengan lokakarya tentang AWS DeepRacer yang mencakup dasar-dasar pembelajaran penguatan, yang dihadiri oleh lebih dari 225 insinyur Vodafone. Mereka belajar bagaimana menyempurnakan sebuah Model AWS DeepRacer dengan membuat fungsi penghargaan, menjelajahi ruang tindakan, menyetel hyperparameter secara sistematis, memeriksa kemajuan tugas pelatihan, mengevaluasi model, dan menguji model pada kendaraan virtual AWS DeepRacer dan jalur virtual.
Pada tahap selanjutnya, diadakan perlombaan liga di mana 130 pembalap dapat melihat video balapan penyerahan model terbaik dari setiap peserta di papan peringkat langsung. Hal ini membantu mereka memahami performa model berperforma tinggi setelah dilatih. Mereka dengan cepat memahami bahwa pelatihan berlebihan terjadi ketika model dilatih terlalu lama, sehingga menyebabkan overfitting, yang menyebabkan kinerja buruk di lingkungan baru. Mereka juga bereksperimen dengan berbagai gaya fungsi penghargaan seperti mengikuti garis tengah, penalti kemudi berlebihan, penalti kelambatan, dan imbalan kemajuan.
Acara ini diakhiri dengan grand final, pertarungan 11 pembalap yang menyetel model mereka untuk terakhir kalinya untuk berkompetisi dalam balapan langsung dengan komentar. Kesebelas pembalap menyelesaikan satu putaran penuh dengan model mereka. Delapan pembalap memiliki waktu putaran kurang dari 11 detik, dengan pemenangnya datang dengan waktu putaran luar biasa 15 detik di trek balap virtual Toronto Turnpike yang rumit.
Kesimpulan
Tujuan dari Tantangan AWS DeepRacer adalah untuk membangun kesadaran dan kegembiraan ML di AWS untuk audiens teknik cloud global dengan berbagai keterampilan dan kompetensi teknologi. Turnamen ini melampaui total 585 pendaftaran di seluruh dunia, dengan lebih dari 400 model dikirimkan dan lebih dari 600 jam pelatihan dan evaluasi.
Vodafone mampu membantu berbagai pembangun untuk langsung menggunakan ML melalui tantangan AWS DeepRacer. Dengan lebih dari 47% pemula AWS dan ML, hal ini menegaskan kembali betapa efektifnya AWS DeepRacer dalam memperkenalkan ML dengan AWS di lingkungan yang aman dan menarik bagi pemula.
โMelibatkan tim Teknik Digital menghadiri acara seperti DigiFest dan berpartisipasi dalam tantangan seperti AWS DeepRacer adalah bagian besar dari visi kami dalam membangun tim rekayasa perangkat lunak kelas dunia di Vodafone. Saat kami menghadapi tantangan kompleks untuk mengubah perusahaan telekomunikasi menjadi perusahaan teknologi, mengembangkan keahlian kami menjadi prioritas utama dan kemitraan kami dengan Accenture dan AWS tidak hanya memberikan hal ini kepada tim, namun juga banyak peluang untuk belajar dan berkembang. Saya bersemangat untuk melihat lebih banyak lagi hal ini yang akan datang!โ
- Ben Connolly, Direktur Global Teknik Cloud Vodafone
tentang Penulis
Ramakrishna Natarajan adalah Arsitek Solusi Mitra Senior di Amazon Web Services. Dia berbasis di London dan membantu Mitra AWS menemukan solusi optimal di AWS untuk pelanggan mereka. Ia berspesialisasi dalam Telekomunikasi OSS/BSS dan memiliki minat yang besar dalam bidang yang berkembang seperti AI/ML, Analisis Data, Keamanan, dan Modernisasi. Dia senang bermain squash, melakukan pendakian jauh, dan belajar bahasa baru.
- Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
- PlatoData.Jaringan Vertikal Generatif Ai. Berdayakan Diri Anda. Akses Di Sini.
- PlatoAiStream. Intelijen Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
- PlatoESG. Karbon, teknologi bersih, energi, Lingkungan Hidup, Tenaga surya, Penanganan limbah. Akses Di Sini.
- PlatoHealth. Kecerdasan Uji Coba Biotek dan Klinis. Akses Di Sini.
- Sumber: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/vodafone-advances-its-machine-learning-skills-with-aws-deepracer-and-accenture/
- :memiliki
- :adalah
- :bukan
- :Di mana
- 100
- 11
- 118
- 13
- 130
- 15%
- 2025
- 225
- 400
- 500
- 7
- a
- Sanggup
- Accenture
- Mencapai
- di seluruh
- Tindakan
- aktif
- diadopsi
- maju
- uang muka
- maju
- Setelah
- tangkas
- AI
- AI / ML
- Semua
- sudah
- juga
- am
- Amazon
- Amazon Web Services
- ambisius
- an
- analisis
- dan
- tahunan
- kelainan
- Apa pun
- Aplikasi
- pendekatan
- aplikasi
- ADALAH
- buatan
- kecerdasan buatan
- Kecerdasan buatan (AI)
- AS
- jaminan
- At
- menghadiri
- perhatian
- para penonton
- kesadaran
- AWS
- AWS Deep Racer
- berdasarkan
- Dasar-dasar
- BE
- karena
- menjadi
- menjadi
- menjadi
- Pemula
- perilaku
- makhluk
- Manfaat
- TERBAIK
- Lebih baik
- penagihan
- luas
- membangun
- pembangun
- Bangunan
- tapi
- by
- CAN
- kemampuan
- yang
- kasus
- Merayakan
- pusat
- menantang
- tantangan
- juara
- saluran
- ChatBot
- memeriksa
- awan
- Platform Cloud
- Tuan Rumah Bersama
- kolaboratif
- kedatangan
- perusahaan
- bersaing
- kompetisi
- kompetitif
- Lengkap
- kompleks
- komponen
- menyumbang
- Biaya
- menutupi
- membuat
- Kreatif
- CRM
- sangat penting
- dikuratori
- pelanggan
- pengalaman pelanggan
- Kepuasan pelanggan
- pelanggan
- data
- Data Analytics
- keputusan
- lebih dalam
- menyampaikan
- mengantarkan
- Deteksi
- mengembangkan
- Pengembangan
- berbeda
- digital
- layanan digital
- Kepala
- mengganggu
- domain
- mendorong
- Tepi
- Efektif
- mengikutsertakan
- menarik
- Teknik
- Insinyur
- Lingkungan Hidup
- mengevaluasi
- evaluasi
- Acara
- peristiwa
- Setiap
- berkembang
- Memeriksa
- melampaui
- berlebihan
- gembira
- Kegembiraan
- Eksklusif
- pengalaman
- Menjelajahi
- lebih cepat
- tercepat
- tercepat
- terakhir
- penutup
- Menemukan
- fleksibel
- Fokus
- mengikuti
- berikut
- Untuk
- ramah
- dari
- penuh
- kesenangan
- fungsi
- fungsi
- generasi
- mendapatkan
- Aksi
- bumi
- tujuan
- akan
- agung
- Pertumbuhan
- memiliki
- hands-on
- Memiliki
- he
- membantu
- membantu
- membantu
- membantu
- kinerja tinggi
- Mendaki
- JAM
- Seterpercayaapakah Olymp Trade? Kesimpulan
- How To
- HTML
- HTTPS
- besar
- i
- ide
- penting
- memperbaiki
- ditingkatkan
- meningkatkan
- in
- menggabungkan
- luar biasa
- berinovasi
- wawasan
- Intelijen
- bunga
- menarik
- ke
- memperkenalkan
- diundang
- terlibat
- IT
- NYA
- Pekerjaan
- hanya
- Tajam
- kunci
- Bahasa
- terkemuka
- Memimpin
- Liga
- BELAJAR
- belajar
- pengetahuan
- belajar
- kurang
- 'like'
- baris
- hidup
- London
- Panjang
- mesin
- Mesin belajar
- Utama
- memelihara
- membuat
- berhasil
- pengelolaan
- berarti
- metode
- Mindset
- ML
- model
- model
- lebih
- beberapa
- Perlu
- jaringan
- New
- berikutnya
- tujuan
- target
- of
- on
- ONE
- Operasi
- Peluang
- Kesempatan
- optimal
- mengoptimalkan
- urutan
- terorganisir
- Lainnya
- kami
- di luar
- hasil
- lebih
- dikemas
- bagian
- peserta
- ikut
- pasangan
- bermitra
- rekan
- Kemitraan
- melakukan
- rencana
- Platform
- plato
- Kecerdasan Data Plato
- Data Plato
- dimainkan
- bermain
- Pos
- kekuasaan
- prioritas
- swasta
- Proaktif
- produktifitas
- Kemajuan
- disediakan
- menyediakan
- segera
- Ras
- pembalap
- balap
- jarak
- cepat
- RE
- menegaskan kembali
- mengurangi
- membutuhkan
- dapat digunakan kembali
- Pahala
- Hadiah
- aman
- kepuasan
- Skala
- detik
- keamanan
- senior
- layanan
- Layanan
- set
- Share
- jangka pendek
- Pertikaian
- menyederhanakan
- keterampilan
- keahlian
- Perangkat lunak
- pengembangan perangkat lunak
- rekayasa Perangkat Lunak
- Solusi
- Space
- Tahap
- magang
- mulai
- Mulai
- state-of-the-art
- pengemudian
- pengajuan
- disampaikan
- berhasil
- seperti itu
- besar
- Mengambil
- Dibutuhkan
- Berbicara
- tim
- tim
- teknik
- Teknologi
- Telco
- telekomunikasi
- pengujian
- dari
- bahwa
- Grafik
- Dasar-dasar
- mereka
- Mereka
- mereka
- ini
- tiga
- Melalui
- waktu
- untuk
- terlalu
- puncak
- toronto
- Total
- turnamen
- jalur
- Pelatihan VE
- terlatih
- Pelatihan
- mengubah
- transisi
- transisi
- disetel
- menyetel
- memahami
- pemahaman
- dipahami
- menggunakan
- menggunakan
- bervariasi
- kendaraan
- berpengalaman
- sangat
- melalui
- Video
- View
- maya
- penglihatan
- adalah
- Cara..
- cara
- we
- jaringan
- layanan web
- adalah
- ketika
- yang
- sementara
- SIAPA
- pemenang
- dengan
- tanpa
- Kerja
- Tenaga kerja
- bengkel
- kelas dunia
- Youtube
- zephyrnet.dll