تصنيف IBM كشركة رائدة
قامت Gartner بإصدار تقريرها Magic Quadrant حول منصات علم البيانات والتعلم الآلي لعام 2021.
نقل نماذج الذكاء الاصطناعي إلى مرحلة الإنتاج
توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي عبر أي بيئة سحابية
يقوم IBM Watson® Studio بتمكين علماء البيانات والمطورين والمحللين من بناء وتشغيل وإدارة نماذج الذكاء الاصطناعي، وتحسين القرارات في أي مكان على IBM Cloud Pak® for Data. وتوحيد الفرق والتشغيل الآلي لدورات حياة الذكاء الاصطناعي وتسريع الوقت لإضفاء القيمة على البنية المفتوحة متعددة الأوساط السحابية.
يتم الجمع بين إطارات العمل مفتوحة المصدر مثل PyTorch وTensorFlow وscikit-learn مع IBM وأدوات النظام الإيكولوجي الخاصة بها لعلم البيانات المرئي والقائم على الكود. والتعامل مع Jupyter Notebooks وJupyterLab وCLIs — أو بلغات مثل Python وR وScala.
كيف يتم استخدامها
تحسين القرارات

تحسين القرارات
يعمل تحسين اتخاذ القرار على تبسيط عملية اختيار ونشر نماذج تحسين اتخاذ القرار، كما يتيح إنشاء الاستعراضات البيانية لمشاركة النتائج وتعزيز المشاركة.
تطوير النماذج مرئيا

تطوير النماذج مرئيا
من خلال مسارات العمل المستوحاة من IBM® SPSS® التي يسهل استخدامها، يمكنك الجمع بين علم البيانات المرئي والمكتبات مفتوحة المصدر وواجهات التعامل القائمة-على-Notebook على منصة بيانات وذكاء اصطناعي موحدة.
بناء ModelOps

بناء ModelOps
يعد ModelOps نهج مبدئي لتشغيل نموذج في التطبيقات. يساعدك ModelOps على مزامنة الإيقاعات بين مسارات اتصال التطبيق والنموذج. يمكنك تحسين استثماراتك في مجال الذكاء الاصطناعي والتطبيقات من الحافة إلى البيئات السحابية المختلطة.
سرعة تطوير الذكاء الاصطناعي مع الذكاء الاصطناعي الآلي

سرعة تطوير الذكاء الاصطناعي مع الذكاء الاصطناعي الآلي
باستخدام الذكاء الاصطناعي الآلي، يمكن للمبتدئين البدء بسرعة ويمكن لعلماء البيانات الخبراء تسريع التجارب في تطوير الذكاء الاصطناعي. يقوم الذكاء الاصطناعي الآلي بالتشغيل الآلي لعملية إعداد البيانات وتطوير النماذج وهندسة الخصائص وتحسين المعاملات الفائقة.
اختيارات مرنة
بناء نماذج حيث تتواجد بياناتك
المزايا
تحسين اقتصاديات الذكاء الاصطناعي والبيئة السحابية
توقع النتائج والتوصية بالاجراءات
تزامن التطبيقات والذكاء الاصطناعي
توحيد الأدوات وزيادة إنتاجية ModelOps
تحقيق ذكاء اصطناعي مقبول وقابل للشرح
إدارة المخاطر والامتثال التنظيمي
الخاصية
IBM Watson Studio - التفاصيل
الذكاء الاصطناعي الآلي لإجراء تجارب أسرع
بناء مسارات اتصال النموذج آليا. إعداد البيانات وتحديد أنواع النماذج. تكوين مسارات اتصال النماذج وتصنيفها.
التنقيح المتقدم للبيانات
إعادة تنظيم وتشكيل البيانات باستخدام برنامج تحرير مسارات بياني. تطبيق قوالب تفاعلية لعمليات التكويد والوظائف والمعاملات المنطقية.
دعم Notebook مفتوح المصدر
تكوين ملف Notebook أو استخدام نموذج Notebook أو إحضار Notebook الخاص بك. تكويد وتشغيل Notebook.
الأدوات المرئية المتكاملة
إعداد البيانات بسرعة وتطوير النماذج بشكل مرئي باستخدام IBM SPSS Modeler في Watson Studio.
تدريب وتطوير النموذج
بناء تجارب بسرعة وتحسين التدريب من خلال التشغيل الأمثل لمسارات الاتصال وتحديد التركيبة الصحيحة للبيانات.
إطارات عمل مفتوحة المصدر واسعة النطاق
إحضار نموذج من اختيارك ليتم إنتاجه. تتبع النماذج وإعادة تشكيلها باستخدام ملاحظات الإنتاج.
تحسين اتخاذ القرار المدمج
الجمع بين النماذج التنبؤية والنماذج الوصفية. استخدام التوقعات لتحسين القرارات. تكوين النماذج وتعديلها بلغة Python أو OPL أو باستخدام لغة طبيعية.
إدارة النماذج والمراقبة
مراقبة مقاييس الجودة وعدم التحيز والانحراف. تحديد النشر وتوصيفه للحصول على رؤى حول النماذج. تخصيص المقاييس ووحدات مراقبة النماذج.
ادارة مخاطر النماذج
مقارنة وتقييم النماذج. تقييم النماذج وتحديدها باستخدام بيانات جديدة. وفحص مقاييس النموذج الرئيسية جنبا إلى جنب.
صور المنتج
مصادر البيانات المحلية والسحابية

مصادر البيانات المحلية والسحابية
إمكانية التوصل وتحديد أي مصدر بيانات فعليا عبر البيئات السحابية.
نماذج الذكاء الاصطناعي للسحب والوضع

نماذج الذكاء الاصطناعي للسحب والوضع
بناء نماذج مرئيا باستخدام مسار قائم على واجهة تعامل مستخدم بيانية سهل الاستخدام.
شرح المعاملات لنموذج الذكاء الاصطناعي

شرح المعاملات لنموذج الذكاء الاصطناعي
تحديد قيم الخصائص الجديدة التي ستؤدي إلى نتائج مختلفة.
ما الجديد
الاستماع إلى آخر المستجدات في Watson Studio
الاستماع إلى خبراء الذكاء الاصطناعي يتحدثون عن أفضل الممارسات. مشاهدة العروض التوضيحية للمنتج.
تزامن الذكاء الاصطناعي وDevOps
استكشاف الإمكانيات الأساسية للتطوير الذي يقوده الذكاء الاصطناعي ولماذا يجب دمج نماذج الذكاء الاصطناعي في دورات التطوير.
اكتساب السرعة فيما يتعلق بحوكمة الذكاء الاصطناعي
استكشاف ما هي حوكمة الذكاء الاصطناعي، ولماذا تعد مهمة، وكيفية جعل الذكاء الاصطناعي جديرا بالثقة.
الاعداد للبدء
توقع وتحسين النتائج باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
مذكرات طرفية
¹، ² التكنولوجيا الجديدة: إجمالي التأثير الاقتصادي Total Economic Impact™ المتوقع للذكاء الاصطناعي القابل للتفسير ومراقبة النماذج في BM Cloud Pak for Data، تقرير Forrester، أغسطس 2020.