ボーダフォン は、イノベーションの迅速化、コスト削減、セキュリティの向上、運用の簡素化を目的として、2025 年までに電気通信会社 (telco) からテクノロジー企業 (TechCo) に移行します。 何千人ものエンジニア この移行に貢献するためにオンボーディングされています。ボーダフォンは、2025 年までに全世界の従業員の 50% をソフトウェア開発に積極的に関与させ、デジタル サービスの 60% を社内で提供することを目標としています。この新しい労働力は、有意義な成果を推進するために、人工知能 (AI) や機械学習 (ML) などの破壊的サービスについての迅速な再スキルと理解を必要とします。
この野心的な移行の実現を支援するために、ボーダフォンは次の企業と提携しました。 アクセンチュア および AWS マネージド、セキュリティ、DevOps 指向の厳選された AWS サービスとアプリケーション ワークロードのセットをエンジニアに提供することで、エンジニアが柔軟、創造的、機敏な方法で作業できるようにするクラウド プラットフォームを構築します。さらに詳しく知りたい場合は、こちらをご覧ください AWS による Vodafone のカスタマーエクスペリエンスの再定義 そして次の講演は AWS re:Invent 2022.
Vodafone Digital Engineering (VDE) は、アクセンチュアと AWS を年次 DigiFest での独占イベントの共同主催に招待しました。このイベントは、グローバル VDE チームの規模を祝い、再利用可能なアプリと共同でのアイデア生成を推進する 1 週間のイベントです。 DigiFest の主要イベントの 1 つとして、AWS とアクセンチュアは全社的なコンセプトを策定しました。 AWS ディープレーサー このチャレンジでは、エンジニアがモデルを構築してトレーニングし、AWS での ML の使用に精通できるようになります。
この投稿では、Vodafone が AWS DeepRacer と Accenture を使用して ML スキルをどのように向上させているかを共有します。
ボーダフォンにとって機械学習が重要なのはなぜですか?
機械学習は、チャネル、CRM、請求、注文管理、サービス保証、ネットワーク管理などの通信の主要ドメイン全体での生産性の向上と予測の利点により、テクノロジーと通信の分野で最も急速に成長している分野の 1 つです。
Vodafone は、顧客満足度を向上させるために、ネットワーク異常のプロアクティブな検出と修正に ML をすでに採用しています。チャットボットを介したデジタル セルフケアの AI および ML 機能は、カスタマー ケア チームがより深い注意が必要なケースに集中できるように支援しています。デジタルサービスをパッケージ化して提供するために AWS を使用しているためです。 サービスとしての電話会社、AI および ML コンポーネントを組み込むことは、顧客に最先端のサービスを提供する際の競争力を維持するために不可欠です。
なぜ AWS DeepRacer なのか?
AWS DeepRacer は、強化学習 (RL) を始めるための興味深く楽しい方法です。 RL は、他の ML 手法とは非常に異なるアプローチでモデルをトレーニングする高度な ML 手法です。そのスーパーパワーは、ラベル付きトレーニング データを必要とせずに非常に複雑な動作を学習し、長期的な目標に向けて最適化しながら短期的な意思決定を行うことができることです。 AWS DeepRacer チャレンジは、Vodafone のエンジニアが友好的な競争に参加し、ML の考え方を開発し、プライベート仮想レーシング イベントで成功する方法についての洞察を共有する機会を提供しました。
AWS DeepRacer でレースする
このイベントは 225 段階で展開され、強化学習の基礎をカバーする AWS DeepRacer のワークショップから始まり、XNUMX 名を超える Vodafone エンジニアが参加しました。彼らは微調整する方法を学びました AWS DeepRacer モデル 報酬関数の作成、アクション空間の探索、ハイパーパラメータの系統的な調整、トレーニングジョブの進行状況の調査、モデルの評価、仮想 AWS DeepRacer 車両と仮想トラックでのモデルのテストによって行われます。
次の段階では、リーグ レースが開催され、130 人のレーサーがライブ リーダーボードで各参加者が提出した最高のモデルのレース ビデオを視聴することができました。これは、高性能モデルがトレーニング後にどのように動作するかを理解するのに役立ちました。彼らは、モデルが長時間トレーニングされすぎると過剰学習が発生し、過剰適合につながり、新しい環境でのパフォーマンス低下につながることをすぐに理解しました。彼らはまた、中心線に従う、過度のステアリングペナルティ、速度ペナルティ、進捗報酬など、さまざまなスタイルの報酬関数を実験しました。
イベントはグランドフィナーレで最高潮に達しました。11 人のレーサーが最後にモデルを調整し、解説付きのライブレースで競い合いました。 11 人のレーサー全員がモデルを使用してフル周回を完了しました。 15 人のレーサーのラップタイムは 11.194 秒未満で、優勝者はトリッキーなトロント ターンパイクの仮想レース トラックで XNUMX 秒という驚異的なラップタイムを記録しました。
まとめ
AWS DeepRacer チャレンジの目標は、さまざまなテクノロジー スキルと能力を持つ世界中のクラウド エンジニアリング対象者に対して、AWS 上の ML に対する認識と興奮を高めることでした。このトーナメントには世界中で合計 585 件の登録があり、400 を超えるモデルが提出され、600 時間以上のトレーニングと評価が行われました。
Vodafone は、AWS DeepRacer チャレンジを通じて、幅広いビルダーが ML を実践できるよう支援することができました。 AWS と ML の初心者が 47% 以上を占めており、初心者にとって安全で魅力的な環境で AWS を使用して ML を導入する際に、AWS DeepRacer がいかに効果的であるかを再確認できます。
「デジタル エンジニアリング チームを DigiFest などのイベントに参加させ、AWS DeepRacer などの課題に参加させることは、ボーダフォンで世界クラスのソフトウェア エンジニアリング チームを構築するという私たちのビジョンの大きな部分を占めています。電気通信会社をテクノロジー企業に変革するという複雑な課題に取り組む中で、スキルセットを伸ばすことが最優先事項となっており、アクセンチュアおよび AWS とのパートナーシップにより、チームにはこれだけでなく、学習と開発のための複数の機会が提供されました。今後もこのようなことが起こることを楽しみにしています!」
– Ben Connolly 氏、Vodafone クラウド エンジニアリング担当グローバル ディレクター
著者について
ラーマクリシュナ ナタラジャン アマゾン ウェブ サービスのシニア パートナー ソリューション アーキテクトです。彼はロンドンを拠点としており、AWS パートナーが顧客にとって AWS で最適なソリューションを見つけるのを支援しています。彼は電気通信 OSS/BSS を専門とし、AI/ML、データ分析、セキュリティ、モダナイゼーションなどの進化するドメインに強い関心を持っています。彼はスカッシュをしたり、長いハイキングに出かけたり、新しい言語を学んだりすることを楽しんでいます。
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- 情報源: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/vodafone-advances-its-machine-learning-skills-with-aws-deepracer-and-accenture/
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