تعرف على كيفية دمج الذكاء الاصطناعي في IBM DB2‎ لنظام z/OS لتحسين الانتاجية التشغيلية

تفاصيل IBM Watson® Machine Learning for z/OS®‎

تطوير النماذج بمرونة

منح فرق علوم البيانات المرونة اللازمة لبناء وتدريب وتقييم النماذج باستخدام بيئة Integrated Development Environment (IDE)‎ التي يتم اختيارها. أو استخدام خصائص بناء النماذج الشاملة IBM® Watson Machine Learning for z/OS‎ التي تعتمد على البرامج مفتوحة المصدر على مستوى المؤسسة.

تحسين الانتاجية

تحسين انتاجية علماء البيانات من خلال خصائص بناء نماذج IBM Watson Machine Learning for z/OS. يقدم هذا المنتج عدة أنماط بناء نماذج يتم تطبيقها على أنشطة علماء البيانات، والتي تشمل Notebooks، ‏Visual Builders، ‏Wizards، والذكاء المحسن. التحويل الى قياسيا والتعامل مع القيم المفقودة وانشاء خصائص البيانات آليا لتحويل علماء البيانات المبتدئين الى خبراء.

نشر نموذج الذكاء الاصطناعي الجاهز للاستخدام من قبل المؤسسات

تشغيل النماذج التنبؤية في تطبيقات المعاملات، بدون تكاليف كبيرة، مما يتيح رؤية في الوقت الفعلي لنقطة التفاعل. يقدم هذا المنتج العديد من طرق تسجيل النقاط بما في ذلك RESTful APIs، وتكامل Java وCICS، والتي تم تحسينها لتحقيق أعلى مستويات الأمان والأداء بنظام IBM® Z‎.

دقة نماذج محسنة

تمكين علماء البيانات والمهندسين من جدولة عمليات اعادة تقييم مستمرة للبيانات الجديدة لمراقبة دقة النماذج مع مرور الوقت، وتنبيههم عند تدهور الأداء. تجديد النماذج آليا للحفاظ على دقة النماذج بمزيد من الثقة.

تعلم آلي جاهز للانتاج

تقديم اصدارات أساسية للنماذج، والمراجعة والمراقبة، فضلا عن الاتاحة العالية والأداء العالي ووقت الاستجابة المنخفض والتشغيل الآلي لنموذج التعلم الآلي (التعلم الآلي كخدمة).

قوالب حلول لبدء التشغيل السريع

تقديم قوالب أساسية لمتطلبات العمل الشائعة لبدء جهود التعلم الآلي. توضح نماذج الحلول كيف يمكن تشغيل التعلم الآلي جنبا الى جنب مع البنية الأساسية للتطبيقات الخاصة بك لاضافة قيمة الى مجالات الأعمال الرئيسية بما في ذلك الكشف عن الاحتيال والموافقة على القروض وتحليلات تكنولوجيا المعلومات التشغيلية.

التفاصيل الفنية

المواصفات الفنية

ما الجديد؟

  • يحسن بشكل كبير أداء خدمة التسجيل عبر الإنترنت لأنواع مختلفة من نماذج التعلم الآلي، خاصة نماذج التعلم العميق بنسق Open Neural Network Exchange ‎(ONNX)
  • تكامل أفضل مع IBM Cloud Pak for Data
  • تبسيط محسن لعمليات التركيب والتوصيف
  • مخطط عملية التركيب الجديد الذي يساعد في تقديم إرشادات لإعداد عملية التركيب المبنية على أساس حالة الاستخدام
  • IBM WMLz 2.3 Online Scoring Community Edition. تقدم نسخة خدمة التسجيل من WMLz خفيفة الوزن هذه اختيارا بدون تكلفة يمكن المؤسسات من تنزيل وتجربة نهج تسجيل مجموع درجات المعاملات من WMLz بسهولة

متطلبات البرامج

  • z/OS 2.4 و2.3 وDb2 11 for z/OS أو الأحدث
  • z/OS ICSF و z/OS OpenSSH
  • IBM 64-bit SDK for z/OS Java™ v8 SR6
  • Watson Machine Learning for z/OS IDE لنظام Linux على Z أو Linux على x86
  • Red Hat OpenShift Container Platform 4.6

متطلبات الأجهزة

  • نظام IBM z15‎ أو z14 أو IBM® z13‎ أو IBM zEnterprise EC12 ‏(1 GCP، ‏4 zIIP، ذاكرة 100 جيجابايت، مساحة قرص 100 جيجابايت)
  • Watson Machine Learning for z/OS IDE on Linux on Z أو Linux on x86
  • 3 عقد رئيسية (4 وحدات معالجة مركزية افتراضية، ذاكرة 16 جيجابايت، مساحة تخزين 200 جيجابايت في نظام الملفات الرئيسي، 300 جيجابايت لتسجيل الصور على عقدة رئيسية واحدة، سعة شبكة 10 جيجابت في الثانية)
  • 3 عقدة عاملة (10 وحدات معالجة مركزية افتراضية، ذاكرة 64 جيجابايت، مساحة تخزين 200 جيجابايت في نظام الملفات الرئيسي، سعة شبكة 10 جيجابت في الثانية)
  • الإجمالي (6 وحدات خدمة، 42 وحدة معالجة مركزية افتراضية، ذاكرة 240 جيجابايت، مساحة تخزين 1.5 تيرابايت)