利用数据、算法、机器学习和 AI 技术发现模式并建立预测
数据科学在实践操作中会伴随着各种挑战。 不仅存在数据分散、数据科学技能短缺的挑战，还需要从诸多工具、实践和框架中做出选择并按照严格的 IT 标准进行训练和部署。 模糊不清的准确性和难以审计的预测，也使得实施机器学习 (ML) 模型面临挑战。
采用 IBM 数据科学工具和解决方案，您可以通过以下功能加速 AI 驱动的创新：
- 智能 Data Fabric 架构
- 简化的 ModelOps 生命周期
- 通过灵活部署运行任何 AI 模型的能力
- 值得信赖、可解释的 AI
换言之，您不但能够在任何云上运行数据科学模型，还可以逐渐建立对 AI 结果的信任。 此外，您还能够通过 ModelOps 管理和治理 AI 生命周期，通过预防性分析 优化业务决策，以及通过可视化建模 工具加速实现价值成果。
可扩展的集成式数据科学平台，具有涵盖整个 AI 和 ML 生命周期的各项功能
预测和优化技术，助力完善决策制定机制
实施 AI 模型并同步执行开发运维 (DevOps)，加快实现投资回报率
通过决策优化、可视化建模和开源数据科学工具，助力多云平台上实现决策智能化。
使用可解释的 AI 和模型监控，让您可以信任模型决策，降低 AI 偏见和 AI 欺诈的风险。
通过开放、灵活的架构，实现 AI 生命周期的自动化，加速实现价值成果。
通过完全集成的数据和 AI 平台，跨越任何云端收集、组织和分析数据。
利用这一领先的可视化数据科学和机器学习工具，加速实现价值成果。
通过一系列产品获取预防性分析能力，以优化决策机制。
运用机器学习，可更好地发掘和利用人类洞察成果，帮助广告客户提高投资回报率
采用 IBM 决策优化工具集，降低制造、分销和库存成本
利用建模和预测解决方案，发现之前未知的生产阻碍因素