IBM Data Science für Multicloud-ModelOps

Beschleunigen Sie die Entwicklung von End-to-End-KI-Modellen. Verkürzen Sie die Zeit bis zur Amortisierung, indem Sie Ihre Teams befähigen und neu qualifizieren.

Koppeln Sie die Modell-Performance an geschäftliche Kennzahlen. Operationalisieren Sie KI-Modelle über Clouds hinweg. Wählen Sie unter Clouds für KI-Learning und -Inferencing.

Erläutern Sie, wie Modelle abgeleitet werden. Messen Sie Fairness und helfen Sie, Abweichungen von der gewünschten Basislinie zu korrigieren.

In wenigen Minuten können Sie die leistungsfähigsten Modelle für Cloud-Native Apps auswählen. Überwachen Sie die Nutzungsstatistik und steuern Sie die Modellverwendung.

Lassen Sie Multicloud-KI für sich arbeiten. Nutzen Sie flexible Verbrauchsmodelle.

Vereinheitlichen Sie Daten, Talent und Tools. Antizipieren und optimieren Sie Ergebnisse mit visueller Data Science und einer natürlich-sprachigen Schnittstelle.

Bereiten Sie Daten automatisch vor, wählen Sie Modelle, führen Sie Feature-Engineering durch und optimieren Sie Hyperparameter.

Schauen Sie sich mögliche Modell-Verzerrungen an, erfahren Sie, wie diese abgeschwächt und die Ergebnisse erklärt werden können.

Generieren Sie einen Modell-Endpunkt mit reduzierter Verzerrung und sorgen Sie für Erklärbarkeit. Erkennen Sie Dateninkonsistenzen, die zu Modellabweichungen führen.

Bereiten Sie Daten vor der Übergabe an Modelle vor, beheben Sie Fehler und schließen Sie Aufrufe an mehrere Modelle ein.

Implementieren und pushen Sie Modelle an beliebigen Orten. Erstellen Sie Ihre eigene KI-fähige Cloud mit x86, IBM Cloud Pak for Data System und IBM Power System.

Bereiten Sie Daten vor, bauen Sie Modelle, messen Sie Ergebnisse. Verbessern Sie Ihre Modelle mit einer Rückkopplungsschleife kontinuierlich.