Plataforma de recursos
Transforme, armazene, sirva e gerencie de forma fácil os recursos de aprendizado de máquina
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Homem trabalhando em um home office moderno em um computador de mesa
O que é uma plataforma de recursos?

Uma plataforma de recursos é um sistema projetado para lidar com recursos durante todo o ciclo de vida deles. Uma plataforma de recursos ajuda a automatizar a criação, computação, armazenamento, catalogação, monitoramento e governança de recursos. As plataformas de recursos reduzem os custos de desenvolvimento e poupam tempo da sua organização, fornecendo às equipes de engenharia e ciência de dados maneiras fáceis de construir, reutilizar, armazenar, implementar, monitorar e governar recursos em suas aplicações e projetos de aprendizado de máquina.

Disponível agora: watsonx.ai

Anunciamos o lançamento do watsonx.ai – O novo estúdio empresarial que combina o aprendizado de máquina tradicional com as novas capacidades de IA generativa alimentadas por modelos básicos.

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Benefícios

Design de recursos       Projete recursos para diversas ferramentas compatíveis, como o Jupyter Notebook, fluxos SPSS Modeler, fluxo de Data Refinery e DataStage.

Catálogo de recursos Gerencie definições de recursos e enriqueça-as com metadados. 

Mecanismo de recursos          Transformação de recursos de dados em lote, streaming e tempo real em recursos. 

Armazenamento de recursos Armazene e sirva recursos em armazenamentos de dados offline e online compatíveis com a Cloud Pak for Data. 

Gerenciamento de recursos Pesquise, descubra, monitore e governe recursos de forma fácil durante todo o ciclo de vida do recurso.

O IBM® Watson Studio foi reconhecido como Líder no Avaliação de Fornecedores de Plataformas de Operações de Machine Learning Mundiais de 2022 da IDC
Recursos Cloud Pak® for Data

Modernize a maneira como você coleta, organiza e analisa dados com uma plataforma multinuvem de dados e IA.

Watson Knowledge Catalog

Ative dados prontos para negócios para IA e análises de dados com catalogação inteligente, apoiada por metadados ativos e gerenciamento de políticas.

Ciência de dados e MLOps

Operacionalize para acelerar o ciclo de vida da IA com os dados certos, no momento certo, para o usuário certo.

Comece a usar a IA explicável

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