تجربة AutoAI

قم بجولة سريعة في IBM Watson® Studio وتعرف لماذا يعد AutoAI خاصية حائزة على جوائز.

الخصائص الرئيسية الى IBM Watson Studio

البدء من خلال اعداد البيانات وبناء النماذج بطريقة أسرع

اعداد وتنقيح البيانات في أي مكان وأي وقت

شاهد اعداد البيانات في Watson Studio Desktop ‏(06:00)‏

بدء استخدام علم البيانات. اعداد واكتشاف وتنقيح البيانات في Watson Studio Desktop.

التشغيل الآلي لبناء النماذج باستخدام AutoAI

تجربة البرنامج التعليمي الى AutoAI لفقد العملاء

بناء نماذج ومشاهدة لوحة أفضل أرقام ومقارنة مسارات الاتصال ونشر النماذج المحددة آليا باستخدام Watson Studio وWatson Machine Learning.

توقع ما اذا كان العميل من المحتمل أن يشتري خيمة من متجر المعدات الخارجية مع AutoAI باستخدام Watson Studio وWatson Machine Learning.

الحصول على المزيد من البيانات غير الهيكلية الخاصة بك

مشاهدة تحليلات النص أثناء العمل

تحويل البريد الالكتروني وسجلات الدعم والمعلومات النصية الأخرى الى رؤى وتوقع باستخدام وظيفة تحليلات النصوص القوية في SPSS Modeler في Watson Studio Desktop.

بناء آلية توصيات للمنتج

تعرف على كيفية بناء الآلية

استخدام Jupyter Notebooks مع IBM Watson Studio لبناء آلية توصية تفاعلية PixieApp ونشرها مع Watson Machine Learning.

استخدم Python Notebook لنشر تحسين القرارات

تعرف على كيفية نشر تحسين القرارات (05:04)

نشر نموذج تحسين القرارات من خلال Watson Machine Learning، باستخدام Jupyter Notebook للتوصل الى خدمات التعلم الآلي وأعمال المراقبة.

حالات استخدام Watson Studio

البدء مع علم البيانات باستخدام AutoAI

المشكلة

  • يستغرق علماء البيانات أسابيع أو شهور لتحقيق توقع جيد ومراقبة النماذج في الانتاج
  • لا يتوافر عدد كاف من علماء البيانات الذين يقومون بالتكويد وعلى دراية بالخوارزميات
  • علماء البيانات والمحللين من المواطنين بحاجة الى تحرك سريع

الحل

يساعد AutoAI علماء البيانات على تطوير مسارات اتصال المرشحين بسرعة، وتحديد النماذج ذات الأداء الأعلى في لوحة أفضل الأرقام ونشر النماذج باستخدام Watson Machine Learning. تقوم هذه العملية بجعل مراقبة النماذج أسهل وأسرع ، مما يقلل العملية الى ساعات ودقائق.

تجربة البرنامج التعليمي AutoAI ←

طفل ينظر الى حاسب لوحي

الحصول على رؤى من بياناتك

تكوين واختبار نموذج تعرف مرئي.

امرأة شابة في مكتب تقوم بتجربة بناء نموذج

ادارة Notebooks مفتوحة المصدر كجزء من دورة حياة الذكاء الاصطناعي

المشكلة

  • تهتم الشركات بنقص الحوكمة في النماذج التي تعتمد على المصادر المفتوحة
  • من الصعب الحصول على الرؤية والفهم لحالة نشر النموذج
  • انه تحدي يتمثل في مشاركة النتائج مع المحللين والمشاريع الصغيرة والمتوسطة الحجم

الحل

مع Watson Studio، يمكنك احضار أكواد المصادر المفتوحة الخاصة بك الى بيئة تتمتع بالأمان والحوكمة وقابلية التوسع التي تحتاج اليها مؤسستك.

التعلم من الندوات عبر الانترنت Digital Technical Engagement ‏(يوجد الرابط خارج IBM) ←

نشر المشاريع بطريقة أسرع مع مجموعة موسعة من المواهب

المشكلة

  • لا يوجد ما يكفي من علماء البيانات الذين تتوافر لديهم المهارات المطلوبة وفهم مجالات العمل
  • من الصعب البدء في مشاريع علوم البيانات وتدريب المستخدمين بسرعة
  • تريد أن يكون لديك القدرة على نشر النماذج باستخدام نهج التعلم الآلي الذي يتم التحكم به في المستقبل

الحل

يعد SPSS Modeler في Watson Studio أداة علم بيانات مرئية تسمح لأي شخص باعداد البيانات وبناء النماذج بدون أي خبرة في التكويد.  يمكنك أيضا استخدام Watson Machine Learning عندما تكون مستعدا.

اكتشف Watson Studio Desktop ←

امرأة تجري في مضمار
طائرة بدون طيار تحلق في بستان برتقالي

الحصول على رؤى وبناء نماذج باستخدام الصور ومقاطع الفيديو

المشكلة

  • تريد البدء باستخدام خاصية التعرف المرئي التي تم تكوينها مسبقا بدلا من بناء نموذج مهيأ
  • أنت لا تريد الاستثمار في البنية الأساسية للنظام من أجل التعلم العميق حتى تظهر القيمة
  • تحتاج الى استخدام نماذج التعرف المرئي مع النماذج الأخرى وأصول البيانات عبر بيئات سحابية متعددة

الحل

تقوم خدمة IBM Watson Visual Recognition بتحليل الصور للمشاهد والعناصر  والمحتويات الأخرى. يوفر IBM Watson Studio بيئة تعاونية في بيئة التشغيل السحابية حيث يمكنك التعامل مع الصور والنماذج المهيأة للتعرف المرئي الخاصة بك.

بناء مصنف للتعرف المرئي ←

استخدم النماذج التنبؤية لتحسين قراراتك

المشكلة

  • لا يمكنك نشر النتائج من مجموعة من السيناريوهات لمشكلة في العمل
  • يعتبر تشغيل نماذج التحسين باستخدام الجداول الحسابية وأدوات النقاط تحديا
  • تريد دمج التعلم الآلي وتحسين القرار باستخدام نفس آلية النشر

الحل

تقدم IBM نهجا يركز على الصناعة للجمع بين النماذج التنبؤية والموصى بها لتحسين الجدولة وتخصيصات الموارد ومطابقة العرض والطلب.

مشاهدة تقرير تحليل ESG ←

رجل يفحص جهاز روبوت صناعي
طيار في مقصورة طائرة يقوم بضبط التحكمات

بناء نماذج للتطبيقات المدعمة بالذكاء الاصطناعي باستخدام بيانات وبيئة تشغيل الذكاء الاصطناعي

المشكلة

  • لم تدرك ممارسة علم البيانات الخاصة بك الممارسة السريعة الى DevOps وتطوير التطبيقات
  • من الصعب التكيف مع المستخدمين والمشاركين ذوي المهارات والخلفيات المتنوعة
  • لقد تأخرت أو توقفت خططك لاحضار التنبؤات والتحسينات في التطبيقات الخاصة بك

الحل

يوفر IBM Watson Studio Premium الى IBM Cloud Pak™ for Data تجربة سلسة للأشخاص ذوي أي مستوى مهارة لتلبية احتياجاتك المتعلقة بالتنبؤ والتشغيل الأمثل. حيث يساعدك على الاستفادة بطريقة متفردة من البيانات والذكاء الاصطناعي عبر أي بيئة تشغيل سحابية عامة أو خاصة أو كلاهما.

معرفة المزيد عن Watson Studio Premium ←

التعرف على المهام الست الرئيسية

التجربة العملية للتعلم الآلي والتعلم العميق باستخدام Watson Studio.

التجربة أو الشراء الآن

اكتشف امكانيات علم البيانات والتعلم الآلي باستخدام Watson Studio.