Водафон к 2025 году переходит из телекоммуникационной компании (telco) в технологическую компанию (TechCo) с целью более быстрого внедрения инноваций, снижения затрат, повышения безопасности и упрощения операций. Тысячи инженеров привлекаются, чтобы внести свой вклад в этот переход. К 2025 году Vodafone планирует привлечь 50% своей глобальной рабочей силы к разработке программного обеспечения, а 60% цифровых услуг будет предоставляться собственными силами. Для достижения значимых результатов этой новой рабочей силе требуется быстрая переподготовка и понимание таких революционных услуг, как искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО).

Чтобы помочь осуществить этот амбициозный переход, Vodafone заключила партнерские отношения с Аксенчер и AWS для создания облачной платформы, которая помогает инженерам работать гибко, творчески и динамично, предоставляя им тщательно подобранный набор управляемых, безопасных и ориентированных на DevOps сервисов AWS и рабочих нагрузок приложений. Чтобы узнать больше, проверьте Новый взгляд на качество обслуживания клиентов Vodafone с помощью AWS и следующий разговор на AWS re:Invent 2022.

Vodafone Digital Engineering (VDE) пригласила Accenture и AWS совместно провести эксклюзивное мероприятие в рамках своего ежегодного DigiFest, недельного мероприятия, посвященного масштабам их глобальных команд VDE, пропагандированию приложений многократного использования и совместной генерации идей. В качестве одного из главных мероприятий DigiFest компании AWS и Accenture разработали концепцию конкурса AWS DeepRacer для всей компании, в ходе которого инженеры могут создавать и обучать свои модели, чтобы лучше разбираться в использовании машинного обучения с AWS.

В этом посте мы рассказываем, как Vodafone совершенствует свои навыки машинного обучения с помощью AWS DeepRacer и Accenture.

Почему машинное обучение важно для Vodafone?

Машинное обучение является одной из наиболее быстро развивающихся областей в области технологий и телекоммуникаций благодаря преимуществам повышения производительности и прогнозирования в ключевых областях телекоммуникаций, таких как каналы, CRM, выставление счетов, управление заказами, обеспечение обслуживания, управление сетями и многое другое.

Vodafone уже внедрил машинное обучение для упреждающего обнаружения и исправления сетевых аномалий для повышения удовлетворенности клиентов. Их возможности искусственного интеллекта и машинного обучения в цифровом самообслуживании с помощью чат-бота помогают их команде по обслуживанию клиентов сосредоточиться на случаях, требующих более пристального внимания. Потому что они используют AWS для предоставления цифровых услуг, упакованных как телефон как услугаВключение компонентов искусственного интеллекта и машинного обучения имеет решающее значение для поддержания конкурентоспособности в предоставлении клиентам самых современных услуг.

Почему AWS DeepRacer?

AWS DeepRacer — это интересный и увлекательный способ начать работу с обучением с подкреплением (RL). RL — это продвинутый метод машинного обучения, который использует совсем другой подход к обучению моделей, чем другие методы машинного обучения. Его суперсила заключается в том, что он учится очень сложному поведению, не требуя каких-либо помеченных обучающих данных, и может принимать краткосрочные решения, оптимизируя при этом долгосрочную цель. AWS DeepRacer Challenge предоставил инженерам Vodafone возможность принять участие в дружеском соревновании, развить мышление ML и поделиться идеями о том, как добиться успеха в частном виртуальном гоночном соревновании.

Гонки с AWS DeepRacer

Мероприятие проходило в три этапа, начиная с семинара по AWS DeepRacer, посвященного основам обучения с подкреплением, в котором приняли участие более 225 инженеров Vodafone. Они научились точно настраивать модель AWS DeepRacer, создавая функцию вознаграждения, исследуя пространство действий, систематически настраивая гиперпараметры, изучая ход выполнения задания по обучению, оценивая модель и тестируя ее на виртуальном автомобиле AWS DeepRacer и виртуальной трассе.

На следующем этапе была организована гонка лиги, в которой 130 гонщиков смогли просмотреть видеозаписи лучших представленных моделей каждого участника в живой таблице лидеров. Это помогло им понять, как работает высокопроизводительная модель после обучения. Они быстро поняли, что переобучение происходит, когда модель обучается слишком долго, что приводит к переобучению, что приводит к снижению производительности в новой среде. Они также экспериментировали с различными стилями функций вознаграждения, такими как следование центральной линии, штраф за чрезмерное рулевое управление, штраф за медлительность и награды за прогресс.

Кульминацией мероприятия стал грандиозный финал: схватка 11 гонщиков, которые в последний раз настроили свои модели, чтобы участвовать в гонке в прямом эфире с комментариями. Все 11 гонщиков проехали полный круг на своих моделях. Время круга восьми гонщиков составило менее 15 секунд, а победитель показал невероятное время круга 11,194 секунды на сложной виртуальной гоночной трассе Toronto Turnpike.

Краткое содержание

Целью конкурса AWS DeepRacer Challenge было повысить осведомленность и интерес к машинному обучению на AWS для глобальной аудитории облачных инженеров с различными технологическими навыками и компетенциями. Всего на турнир зарегистрировалось 585 человек по всему миру, было представлено более 400 моделей и проведено более 600 часов обучения и оценки.

Vodafone смог помочь широкому кругу разработчиков освоить машинное обучение с помощью проекта AWS DeepRacer. Более 47% новичков в AWS и машинном обучении подтверждают, насколько эффективным может быть AWS DeepRacer при внедрении машинного обучения с помощью AWS в безопасной и интересной среде для новичков.

«Посещение командой цифровых инженеров таких мероприятий, как DigiFest, и участие в таких соревнованиях, как AWS DeepRacer, — это огромная часть нашего видения создания команды разработчиков программного обеспечения мирового класса в Vodafone. Когда мы беремся за сложную задачу по преобразованию телекоммуникационной компании в технологическую компанию, развитие наших навыков становится главным приоритетом, и наше партнерство с Accenture и AWS предоставило команде не только это, но и множество возможностей для обучения и развития. Я с нетерпением жду продолжения!»

– Бен Коннолли, глобальный директор Vodafone по облачному проектированию

об авторе

Рамакришна Натараджан — старший архитектор партнерских решений в Amazon Web Services. Он живет в Лондоне и помогает партнерам AWS находить оптимальные решения на AWS для своих клиентов. Он специализируется на телекоммуникациях OSS/BSS и проявляет большой интерес к развивающимся областям, таким как AI/ML, аналитика данных, безопасность и модернизация. Ему нравится играть в сквош, совершать длительные походы и изучать новые языки.