[ad_1]
Vodafone se está transformando de una empresa de telecomunicaciones (Telco) a una empresa de tecnología (TechCo) para 2025 con el objetivo de innovar más rápido, reducir costes, mejorar la seguridad y simplificar las operaciones. Se están incorporando miles de ingenieros para contribuir a esta transición. Para 2025, Vodafone pretende involucrar activamente al 50% de su fuerza laboral global en el desarrollo de software, con el objetivo de entregar el 60% de los servicios digitales internamente. Esta nueva fuerza laboral requiere una rápida recapacitación y una comprensión de los servicios disruptivos como la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) para ofrecer resultados significativos.
Para lograr esta ambiciosa transición, Vodafone trabajó con Accenture y AWS para desarrollar una plataforma en la nube que ayude a sus ingenieros a trabajar de manera flexible, creativa y ágil proporcionándoles un conjunto seleccionado de soluciones administradas, de seguridad y centradas en DevOps. Los servicios y aplicaciones de AWS brindan cargas de trabajo. Para obtener más información, consulte Redefinición de la experiencia del cliente de Vodafone con AWS y la siguiente charla en AWS re:Invent 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 el tamaño de sus equipos globales de VDE y promueve aplicaciones reutilizables y la generación colaborativa de ideas. Como uno de los eventos principales de DigiFest, AWS y Accenture han diseñado un desafío AWS DeepRacer para toda la empresa donde los ingenieros pueden construir y entrenar sus modelos para familiarizarse más con el uso de ML con AWS.
En esta publicación, compartimos cómo Vodafone está avanzando en sus capacidades de aprendizaje automático utilizando AWS DeepRacer y Accenture.
¿Por qué es importante el aprendizaje automático para Vodafone?
El aprendizaje automático es una de las áreas de más rápido crecimiento en tecnología y telecomunicaciones, ya que brinda beneficios de productividad y pronóstico mejorados en áreas clave de las telecomunicaciones, como canales, CRM, facturación, gestión de pedidos, garantía de servicio, gestión de redes y más.
Vodafone ya ha utilizado ML para detectar y corregir de forma proactiva anomalías en la red para mejorar la satisfacción del cliente. Sus habilidades 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 requieren una atención más profunda. A medida que utilizan AWS para brindar servicios digitales en un paquete Telco-as-a-Service, la integración de componentes de IA y ML es fundamental para mantener una ventaja competitiva al brindar servicios de vanguardia 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 la 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 ofreció 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 fases, comenzando con un taller sobre AWS DeepRacer que cubrió los conceptos básicos del aprendizaje por refuerzo y al que asistieron más de 225 ingenieros de Vodafone. Aprendieron cómo perfeccionar un modelo de AWS DeepRacer mediante la creación de una función de recompensa, explorando el espacio de acción, optimizando sistemáticamente los hiperparámetros, examinando el progreso del trabajo de entrenamiento, evaluando el modelo y probando el modelo en un vehículo y pista virtual de AWS DeepRacer.
El siguiente paso fue organizar una carrera de liga en la que 130 corredores pudieron ver los vídeos de las carreras de los mejores modelos de todos los participantes en una tabla de clasificación en vivo. Esto les ayudó a comprender cómo se comporta un modelo de alto rendimiento después del entrenamiento. Rápidamente se dieron cuenta de que el sobreentrenamiento se produce cuando un modelo se entrena durante demasiado tiempo, lo que provoca un sobreajuste y, por tanto, un rendimiento deficiente en un entorno nuevo. También experimentaron con diferentes tipos de funciones de recompensa, como seguimiento de la línea central, penalizaciones por dirección excesiva, penalizaciones por lentitud y recompensas por progreso.
El evento culminó con un gran final, un enfrentamiento entre 11 corredores que modificaron sus modelos por última vez para competir en una carrera en vivo con comentarios. Los 11 pilotos completaron una vuelta completa con sus modelos. Ocho corredores tuvieron tiempos de vuelta inferiores a 15 segundos, y el ganador logró un increíble tiempo de vuelta de 11,194 segundos en la complicada pista virtual Toronto Turnpike.
Resumen
El objetivo del AWS DeepRacer Challenge era aumentar el conocimiento y el entusiasmo por el aprendizaje automático en AWS entre una audiencia global de ingeniería en la nube con diversas habilidades y competencias tecnológicas. El torneo contó con más de 585 inscripciones en todo el mundo, más de 400 modelos presentados y más de 600 horas de capacitación y evaluación.
Vodafone ha podido ayudar a una amplia gama de desarrolladores a poner en práctica el aprendizaje automático a través del AWS DeepRacer Challenge. Con más del 47 % de principiantes en AWS y ML, esto confirma aún más cuán eficaz puede ser AWS DeepRacer a la hora de introducir ML con AWS en un entorno seguro y atractivo para principiantes.
«La participación del equipo de Ingeniería Digital en eventos como DigiFest y la participación en competiciones 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 ser una empresa de telecomunicaciones empresa A medida que nos transformamos en una empresa de tecnología, desarrollar nuestras habilidades se convierte en nuestra principal prioridad y nuestra asociación con Accenture y AWS le ha brindado al equipo no solo esto, sino también numerosas oportunidades para aprender y crecer. ¡Espero que haya más de ellos!
– Ben Connolly, director global de ingeniería en la nube de Vodafone
Sobre el Autor
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 OSS/BSS de telecomunicaciones y tiene un gran interés en áreas en evolución como AI/ML, análisis de datos, seguridad y modernización. Le gusta jugar al squash, hacer largas caminatas y aprender nuevos idiomas.
[ad_2]