Watson Machine Learning - Visión general - Argentina

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Implemente y ejecute modelos de IA con Watson Machine Learning

Como parte de IBM® Watson Studio, IBM Watson Machine Learning ayuda a los científicos y desarrolladores de datos a acelerar la implementación de la IA y machine learning en IBM Cloud Pak® for Data. Implemente modelos de IA a escala en cualquier nube, en una arquitectura abierta y ampliable. Con IBM, usted podrá:

Implementar cualquier modelo, incluyendo modelos de machine learning y deep learning y modelos de optimización de decisiones
Volver a entrenar modelos dinámicamente con el aprendizaje continuo
Generar automáticamente API para crear aplicaciones basadas en IA a través de DevOps
Gestionar y supervisar modelos en busca de desviaciones, sesgos y riesgos
Llevar a producción cualquier proyecto, incluyendo herramientas de código abierto, de terceros y de IBM

Descubra la potencia de las tecnologías Watson AI. Automatice el ciclo de vida de la IA para ModelOps.
→ Vea los webinars sobre ciencia de datos bajo demanda (enlace externo a IBM)
→ Consulte el boletín de ModelOps

Ejecute modelos de IA con IBM Watson Machine Learning

Opciones de implementación

IBM Cloud Pak for Data

Implemente Watson Machine Learning como parte de una plataforma de datos e IA multinube.

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Watson Machine Learning en IBM Cloud Pak for Data as a Service

Implemente y ejecute modelos de IA en IBM Cloud®.

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IBM Watson Studio Premium

Acelere la creación de mejores resultados de IA con IBM Decision Optimization, IBM® SPSS® Modeler y Hadoop Execution Engine.

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Watson Machine Learning simplifica y acelera la implementación a escala

Conozca el impacto económico de Watson Studio y Watson Knowledge Catalog

Ir más allá de la experimentación y mantener una precisión a nivel de producción de los modelos de IA siguen siendo grandes desafíos. Watson Machine Learning puede acelerar la creación de valor de cualquier modelo, con un retorno de inversión (ROI) proyectado del 459 % durante tres años, con amortización en menos de seis meses¹.

51 %

encuentra difícil optimizar, sostener y ampliar las funcionalidades de IA²

80 %

de los pioneros en IA está invirtiendo en el proceso de entrenamiento de algoritmos³

Características de Watson Machine Learning

AutoAI: Gestión del ciclo de vida de la inteligencia artificial

Obtenga consistencia y repetibilidad en la gestión del ciclo de vida completo de la IA con AutoAI.

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Implementación con un único clic

Cuando esté preparado, guarde y seleccione los servicios que desea implementar. Inicie con experimentación, evaluación e implementación.

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Operaciones de modelo

Utilice una infraestructura de machine learning para guardar, implementar y crear versiones de modelos, y para la implementación de la gestión de la infraestructura.

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Interfaz de usuario final integrada

Automatice la preparación de datos, la refinería de datos avanzada y la capacidad de explicación de los modelos con Watson Studio y Watson Machine Learning.

Conozca más

Implemente cualquier modelo a escala

Utilice sus herramientas de ciencias de datos preferidas: código abierto, SPSS Modeler o Watson Studio.

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Reentrenamiento dinámico

Habilite el aprendizaje continuo y reentrene a su modelo de forma automática para mantener su calidad.

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IBM ha sido nombrado líder en The Forrester Wave™

Lea las evaluaciones de los principales proveedores de analítica predictiva y machine learning.

Lea el informe

Novedades de Watson Machine Learning

Vista aérea de una variedad de trenes de carga

Webinar bajo demanda: Novedades acerca de la ciencia de datos

Descubra cómo puede implementar modelos de deep learning y machine learning en cualquier lugar.

→ Vea más detalles (enlace externo a IBM)

Joven que mira el monitor de una computadora

Lista de reproducción de AutoAI: Implementación de Watson Machine Learning

Vea los expertos en tecnología en los videos de AutoAI, realice los tours del producto y explore los laboratorios prácticos.

→ Conozca más acerca de AutoAI

Un empresario trabajando frente a una computadora

Documentación técnica de ESG: Prever y optimizar

Lea las pruebas de los analistas sobre Watson Studio en IBM Cloud Pak for Data.

→ Obtenga la validación técnica

Watson Machine Learning en acción

Anyline

Entrene e implemente modelos de deep learning para el reconocimiento de caracteres opcional (OCR) fuera de línea en dispositivos móviles e integrados en tiempo récord.

→ Vea el video (01:30)

Caixa Geral de Depósitos France

Mejore la experiencia del servicio al cliente tomando decisiones más rápidamente a través de una innovadora aplicación de nube híbrida habilitada por machine learning.

→ Lea el estudio de caso

KIST Europe

Descubra cómo machine learning puede automatizar los procesos de gestión de calidad, reducir las tasas de defectos y ahorrar costos.

→ Lea el estudio de caso

Imágenes del producto

captura de pantalla de la ejecución e implementación de servidor Watson Machine Learning

Ejecución e implementación de Watson Machine Learning Server: Guarde una rama como modelo de los flujos de SPSS Modeler dentro de Watson Studio

Captura de pantalla del estado de implementación de Watson Machine Learning

Estado de implementación de modelos: Revise el estado, la fecha y el originador para evaluar los modelos

Captura de pantalla de la ubicación de tiempo de ejecución de Watson Machine Learning

Ubicación de tiempo de ejecución: Seleccione una ubicación de tiempo de ejecución para ejecutar su flujo de modelador

captura de pantalla de una implementación de un único clic de Watson Machine Learning

Implementación con un único clic: Guarde el modelo de su elección y haga clic para implementar con Watson Machine Learning

Ejecución e implementación de Watson Machine Learning Server: Guarde una rama como modelo de los flujos de SPSS Modeler dentro de Watson Studio

Estado de implementación de modelos: Revise el estado, la fecha y el originador para evaluar los modelos

Ubicación de tiempo de ejecución: Seleccione una ubicación de tiempo de ejecución para ejecutar su flujo de modelador

Implementación con un único clic: Guarde el modelo de su elección y haga clic para implementar con Watson Machine Learning

Cómo empezar con Watson Machine Learning

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Compare las características

	Watson Machine Learning	Herramientas de ML convencionales
Implementación de multinube híbrida
Integrado con AutoAI
Solucionadores de analíticas prescriptivas
Implementación de ciencia de datos visuales
Acceso a la preparación de datos
Refinería de datos avanzada
Aprendizaje continuo dinámico
Búsqueda de redes neuronales
Implementación de código abierto en un clic
Gestión automatizada del ciclo de vida de IA
Supervisión y eliminación de sesgos
Integración de lenguaje natural
Servicio de reconocimiento visual

Productos y ofertas relacionadas

IBM Watson Studio

IBM Watson Studio proporciona herramientas para trabajar con mayor facilidad y colaboración con los datos para construir y entrenar modelos a escala. Le proporciona la flexibilidad para crear modelos donde residen los datos e implementarlos en cualquier lugar, en un entorno híbrido, para que pueda poner los datos en funcionamiento más rápido.

IBM Watson® Studio Premium for IBM Cloud Pak® for Data

IBM Watson Visual Recognition utiliza algoritmos de deep learning para analizar los vídeos e imágenes para escenas y objetos con las APIs de Watson. Ayuda a acelerar la generación de resultados utilizando modelos previamente entrenados con contenido visual.

IBM Cloud Pak for Data

IBM Cloud Pak for Data le ayuda a recopilar, organizar y analizar datos en una plataforma multinube. Crea una base de analítica de confianza, que facilita el acceso a los datos y le permite ampliar los insights bajo demanda con inteligencia artificial.

IBM Decision Optimization

IBM Decision Optimization proporciona herramientas que utilizan las ciencias matemáticas y computacionales para ayudar a los científicos de datos a optimizar las decisiones de machine learning. Los modelos de optimización de decisiones ahora se pueden implementar más fácilmente como un servicio dentro de Watson Machine Learning.

IBM Watson OpenScale

IBM Watson OpenScale da seguimiento y mide los resultados de IA a lo largo de su ciclo de vida y adapta y gestiona la IA para los cambios en las situaciones de negocios, para los modelos creados y en ejecución en cualquier lugar.

Deep learning

El servicio de deep learning dentro de IBM Watson Studio ayuda a los científicos de datos a diseñar visualmente redes neuronales y a reducir las ejecuciones de entrenamiento, pagando únicamente por los recursos utilizados.

IBM SPSS Modeler

IBM SPSS Modeler permite que una empresa utilice la ciencia de datos de arrastrar y soltar para acelerar el tiempo de creación de valor para los modelos a escala de producción.

IBM Watson Studio Desktop

Watson Studio Desktop ayuda a empezar con la creación e implementación de modelos desde el desktop, en cualquier momento y en cualquier lugar.

Watson Machine Learning Accelerator

Watson Machine Learning amplía el machine learning y la implementación de modelos de deep learning en un entorno distribuido y multi-inquilino.

Recursos de expertos que le ayudarán a tener éxito

Notas al pie de página

¹ 2018 Forrester The Total Economic Impact™ of IBM Watson Studio and Watson Knowledge Catalog (PDF, 715 KB)

² 2019 Infografía de Forrester “AI Experiences A Reality Check” (enlace externo a IBM)

³ 2018 MIT Sloan Review (enlace externo a IBM)

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