AI 및 ML Watson Studio IBM Watson Studio
클라우드 환경에서 신뢰 구축 및 AI 확장
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파이프라인 및 상위 알고리즘과 함께 IBM Watson Studio 대시보드를 보여 주는 스크린샷
프로덕션에 AI 모델 도입

IBM Watson® Studio는 데이터 과학자, 개발자, 분석가가 IBM Cloud Pak® for Data에서 AI 모델을 구축, 실행, 관리하고, 의사 결정을 최적화할 수 있도록 지원합니다. 개방형 멀티클라우드 아키텍처에서 팀을 통합하고, AI 라이프사이클을 자동화하고, 가치 실현 시간을 단축할 수 있습니다.

PyTorch, TensorFlow, scikit-learn 같은 오픈 소스 프레임워크를 IBM과 IBM 에코시스템 도구와 통합하여 코드 기반의 시각적 데이터 과학을 구현합니다. Jupyter Notebook, JupyterLab, CLI 또는 Python, R, Scala 같은 언어로 작업할 수 있습니다.

IBM, 데이터 및 AI 거버넌스 기능 보완을 위해 Manta 인수

Cloud Pak for Data 4.7이 출시되었습니다.

설명 가능 AI가 조직에 필요하고 중요한 이유 알아보기

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현재 이용 가능: watsonx.ai

 watsonx.ai  출시 발표- 파운데이션 모델로 구동되는 새로운 생성형 AI 기능과 함께 전통적인 머신 러닝을 결합하는 완전히 새로운 엔터프라이즈 스튜디오

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활용 방법

MLOps Watson Studio는 데이터 과학자가 머신 러닝 모델을 구축, 훈련, 배포할 수 있는 협업 플랫폼을 제공하며, 팀이 워크플로우를 간소화할 수 있도록 다양한 데이터 소스를 지원합니다. 사용자는 자동화된 머신 러닝 및 모델 모니터링과 같은 고급 기능을 통해 개발 및 배포 라이프사이클 전반에 걸쳐 모델을 관리할 수 있습니다. 데이터 과학 및 MLOps 자세히 알아보기

의사 결정 최적화 의사 결정 최적화는 최적화 모델의 선택 및 배포를 간소화하고, 대시보드 생성을 통해 결과를 공유하며 협업을 강화할 수 있습니다. Decision Optimization on Cloud 자세히 알아보기

비주얼 모델링 IBM® SPSS®에서 영감을 얻은 사용하기 쉬운 워크플로우를 통해 통합 데이터 및 AI 플랫폼에서 시각적 데이터 과학을 오픈 소스 라이브러리 및 노트북 기반 인터페이스와 결합할 수 있습니다. IBM® SPSS® Modeler on Cloud 시작하기

Watson을 사용한 NLP Watson Natural Language Processing Premium Environment에서 Watson Studio 사용자는 20개 이상의 언어로 사전 훈련된 고품질 텍스트 분석 모델에 즉시 액세스할 수 있습니다. IBM Research와 IBM Software의 전문가들이 각 언어로 이 모델들을 생성 및 유지 관리하고, 품질을 평가합니다. Watson NLP 시작하기

자동화된 개발 AutoAI를 사용하면 초보자도 쉽게 시작할 수 있을 뿐만 아니라, 전문 데이터 과학자의 경우엔 AI 개발을 위한 실험을 가속화할 수 있습니다. AutoAI는 데이터 준비, 모델 개발, 기능 엔지니어링 및 하이퍼 파라미터 최적화를 자동화합니다. 클라우드에서 AutoAI 사용해 보기

AI 거버넌스 조직은 AI 거버넌스 자동화 도구 및 프로세스를 통해 AI 워크플로우를 보다 잘 지시, 관리, 모니터링할 수 있습니다. 데이터 원본, 모델, 관련 메타데이터 및 파이프라인을 추적하고 문서화함으로써 투명하고 설명 가능한 분석 결과를 제공할 수 있습니다. 사용자 정의 워크플로우 및 동적 대시보드로 위험, AI 정책 및 규정을 관리하여 AI를 효과적으로 운영합니다. AI 거버넌스 자세히 알아보기

이점 AI 및 클라우드 경제성 최적화

멀티클라우드 AI를 비즈니스에 활용할 수 있습니다. 유연한 소비 모델을 사용할 수 있습니다. 어디서나 AI를 구축하고 배포할 수 있습니다.

결과 예측 및 조치 처방

예측을 사용하여 일정, 계획, 자원 할당을 최적화합니다. 자연어 인터페이스를 사용하여 최적화 모델링을 단순화합니다.

앱과 AI 동기화

개발자와 데이터 과학자를 통합하고 교차 교육합니다. 어느 클라우드에서나 REST API를 통해 모델을 푸시합니다. 서로 다른 도구를 관리하는 데 드는 시간과 비용을 절감합니다.

도구 통합 및 ModelOps 생산성 향상

여러 클라우드에서 엔터프라이즈 AI를 운영합니다. 대규모로 데이터 과학 프로젝트를 관리하고 보호합니다.

설명 가능한 AI 제공

모델 모니터링에 드는 노력을 35~50% 줄일 수 있습니다.¹ 모델 정확도를 15~30% 높일 수 있습니다.² 데이터와 AI 플랫폼에서 순이익을 늘립니다.

위험 및 규정 준수 관리

노출 및 규제 처벌로부터 보호할 수 있습니다. 자동화된 검증을 통해 모델 위험 관리를 단순화합니다.

ESG가 Watson Studio 기능을 검증합니다. 보고서를 통해 AI 애플리케이션 배포를 단순화하고 속도를 높일 수 있음이 증명되었습니다.
IBM Watson Studio - 세부 정보 더 알아보기 더 빠른 실험을 위한 AutoAI

자동으로 모델 파이프라인을 구축합니다. 데이터를 준비하고 모델 유형을 선택합니다. 모델 파이프라인을 생성하고 순위를 지정합니다.

고급 데이터 정제

그래픽 플로우 편집기로 데이터를 정리하고 형성합니다. 대화형 템플릿을 코드 연산, 함수, 논리 연산자에 적용합니다.

오픈 소스 노트북 지원

노트북 파일을 생성하거나, 샘플 노트북을 사용하거나, 자체 노트북을 사용할 수 있습니다. 코딩 및 노트북 실행

통합 비주얼 도구

Watson Studio에서 IBM SPSS Modeler를 사용하여 데이터를 신속하게 준비하고 시각적으로 모델을 개발합니다.

모델 훈련 및 개발

파이프라인을 최적화하고 올바른 데이터 조합을 식별하여 실험을 신속하게 구축하고 훈련을 강화합니다.

광범위한 오픈 소스 프레임워크

선택한 모델을 프로덕션으로 가져옵니다. 프로덕션 피드백을 사용하여 모델을 추적하고 재훈련합니다.

임베디드 의사 결정 최적화

예측 모델과 처방 모델을 결합합니다. 예측을 사용하여 의사 결정을 최적화합니다. Python, OPL 또는 자연어로 모델을 생성하고 편집합니다.

모델 관리 및 모니터링

품질, 공정성, 드리프트 메트릭을 모니터링합니다. 모델 인사이트를 위한 배포를 선택하고 구성합니다. 모델 모니터 및 메트릭을 사용자 정의합니다.

모델 위험 관리

모델을 비교하고 평가합니다. 새로운 데이터로 모델을 평가하고 선택합니다. 주요 모델 메트릭을 나란히 검사합니다.

IBM Watson Studio는 IDC의 2022년 전 세계 머신 러닝 운영 플랫폼 공급업체 평가에서 리더로 선정되었습니다.
신뢰할 수 있는 리더십
G2 2023년 가을 Grid Reports 선정 데이터 준비, 데이터 과학, 머신 러닝 플랫폼, MLOps 플랫폼, 예측 분석 및 텍스트 분석 리더. 인포그래픽 보기

제품 이미지

AI 라이프사이클 자동화 AutoAI로 모델을 구축하여 관계를 탐색합니다.

클라우드 및 온프레미스 데이터 소스 여러 클라우드에 있는 거의 모든 데이터 소스에 액세스하고 선택할 수 있습니다.

AI 모델 드래그 앤 드롭 직관적인 GUI 기반 플로우를 사용하여 시각적으로 모델을 구축합니다.

AI 모델 트랜잭션 설명 다른 결과를 초래할 새로운 특성 값을 결정합니다.

사례 연구 JPMorgan Chase

IBM Watson Studio로 모델 위험 관리를 개선합니다.

Wunderman Thompson Data

AutoAI로 대용량 예측을 수행합니다.

Highmark Health

모델을 모니터링하여 예측을 개선합니다.

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각주

¹,² New Technology: The Projected Total Economic Impact™ of Explainable AI and Model Monitoring in IBM Cloud Pak for Data, Forrester, August 2020.