Testen Sie die praktische Übung kostenlos

Lernen Sie neue Machine-Learning-Funktionen kennen.

KI-Modelle mit Watson Machine Learning bereitstellen und ausführen

Als Bestandteil von IBM® Watson Studio unterstützt IBM Watson Machine Learning Data-Scientists und Entwickler dabei, die Bereitstellung von KI und Machine Learning mit IBM Cloud Pak® for Data zu beschleunigen. Stellen Sie KI-Modelle in einer offenen, erweiterbaren Architektur im gewünschten Umfang für jede Cloud bereit. IBM bietet Ihnen folgende Möglichkeiten:

  • Modelle bereitstellen, einschließlich Modelle für maschinelles Lernen und Deep Learning sowie Modelle für die Entscheidungsoptimierung
  • Modelle mit kontinuierlichem Lernen dynamisch neu trainieren
  • APIs automatisch generieren, um KI-gestützte Anwendungen über DevOps zu erstellen
  • Modelle auf Modelldrift, Verzerrungen und Risiken überwachen und managen
  • Projekte in die Produktion überführen, einschließlich Open-Source-, Drittanbieter- und IBM Tools

Setzen Sie das Potenzial der Watson-KI-Technologien frei. Automatisieren Sie den KI-Lebenszyklus für ModelOps.
→ Data-Science-Webseminare ansehen (Link befindet sich außerhalb von IBM)
→ ModelOps-Newsletter kennenlernen

IBM Watson Studio Premium

Schnelleres Erzielen besserer KI-Ergebnisse mit IBM Decision Optimization, IBM® SPSS® Modeler und Hadoop Execution Engine.

Watson Machine Learning vereinfacht und beschleunigt die Bereitstellung im richtigen Maß

Die Phase des Experimentierens hinter sich zu lassen und die Präzision von KI-Modellen auf Produktionsniveau zu halten, stellen immer noch große Herausforderungen dar. Watson Machine Learning kann die Zeit bis zur Wertschöpfung eines jeden Modells beschleunigen - mit einem prognostizierten ROI von 459 % über drei Jahre und mit einer Amortisation in weniger als sechs Monaten.¹

51 %

empfinden Optimierung, Beibehaltung und Erweiterung von KI-Funktionen als Herausforderung²

80 %

der KI-Pioniere investieren in den Prozess, um Algorithmen zu trainieren³

IBM von The Forrester Wave™ als Leader ausgezeichnet

Lesen Sie Bewertungen der wichtigsten Anbieter von Predictive Analytics und maschinellem Lernen.

Neuerungen bei Watson Machine Learning

Luftaufnahme von Güterzügen

On-Demand-Webseminar: Neuerungen bei Data-Science

Erfahren Sie, wie Sie Deep Learning- und ML-Modelle überall einsetzen können.

Junger Mann, der auf einen Computerbildschirm schaut

AutoAI-Wiedergabeliste: Watson Machine Learning-Bereitstellung

Sehen Sie sich Techniker in AutoAI-Videos an, nehmen Sie an Produkttouren teil und lernen Sie praxisorientierte Übungen kennen.

Person, die am Computer im Büro arbeitet

ESG-Whitepaper: Vorhersagen und optimieren

Lesen Sie die Testberichte von Analysten zu Watson Studio on IBM Cloud Pak for Data.

Watson Machine Learning in Aktion

Mann vor schwarzem Hintergrund

Anyline

Nutzen Sie die Funktionalität zum Trainieren und Bereitstellen von Deep-Learning-Modellen für die optische Offline-Zeichenerkennung (OCR) auf mobilen und integrierten Geräten - und das in kürzester Zeit.

Junge Frau mit einem Smartphone

Caixa Geral de Depósitos France

Beschleunigen Sie den Kundenservice durch schnellere Entscheidungen mithilfe einer innovativen Hybrid Cloud-Anwendung, die auf maschinellem Lernen basiert.

KI-Roboter in einer Fabrik

KIST Europe

Informieren Sie sich, wie maschinelles Lernen Qualitätsmanagementprozesse automatisieren, Fehlerquoten senken und Kosten reduzieren kann.

Produktabbildungen

Erste Schritte mit Watson Machine Learning

Was werden wir gemeinsam bereitstellen?

Informieren Sie sich über die Preisgestaltung und die neuesten Nachrichten und Details, damit Sie schon heute mit der Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen beginnen können.

Comparison Table

Features vergleichen
  Watson Machine Learning Herkömmliche ML-Tools
Hybrid-Multi-Cloud-Bereitstellung   
Integriert mit AutoAI   
Prescriptive-Analytics-Solver   
Bereitstellung visueller Data-Science-Funktionen
Zugang zu Datenaufbereitung
Erweiterte Datenoptimierung   
Dynamisches kontinuierliches Lernen   
Suche nach neuronalen Netzen   
Open-Source-Bereitstellung per Mausklick   
Automatisiertes KI-Lebenszyklusmanagement   
Überwachung und Ergebnisoffenheit   
Integration natürlicher Sprache   
Visueller Erkennungsservice