Was ist Watson Machine Learning?

Watson Machine Learning ist ein Angebot für die IBM Cloud™ oder eine Private Cloud mit umfassenden Serviceleistungen, das Entwicklern und Data-Scientists die Zusammenarbeit bei der Integration von Vorhersagefunktionen in deren Anwendungen erleichtert. Der Machine-Learning-Service umfasst REST-APIs, die Sie von jeder Programmiersprache aufrufen können, um Anwendungen zu entwickeln, mit denen intelligentere Entscheidungen getroffen, schwierige Probleme gelöst und die Benutzerergebnisse verbessert werden können.

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Können die Modelle nur mit IBM Angeboten erstellt werden?

Watson Machine Learning bietet die Flexibilität, an anderer Stelle trainierte Modelle zu importieren, und die Portierbarkeit zur Bereitstellung in der Cloud, vor Ort oder auf Geräten. Watson Machine Learning unterstützt Modelle, die in den gängigsten Open-Source-ML-Frameworks erstellt wurden, sowie IBM Frameworks wie IBM SPSS Modeler und IBM Decision Optimization.

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Lässt sich Watson Machine Learning in Decision Optimization integrieren?

Ja! Ab sofort können Sie Ihre Decision-Optimization-Modelle im Rahmen des Watson Machine Learning Service bereitstellen und umsetzen. Für jede Bereitstellung im Rahmen des Watson Machine Learning Service können Sie die Ausführungskapazität angeben, die Sie für die jeweilige Bereitstellung zulassen möchten (Anzahl der VPCs, Größe des RAM).

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Was ist Watson Machine Learning Local?

Watson Machine Learning Local ist ein Angebot für eine Private Cloud, das Entwicklern und Data-Scientists die Zusammenarbeit bei der Integration von Vorhersagefunktionen in deren Anwendungen erleichtert. Watson Machine Learning Local ist als Add-on für Watson Studio Local verfügbar. Hier kann es integriert werden, um Modelle und Analyseassets zu operationalisieren.

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Was ist Watson Machine Learning Accelerator (früher PowerAI Enterprise)?

Im Februar 2019 wurde die Watson Machine Learning-Produktfamilie um ein Angebot erweitert: Watson Machine Learning Accelerator (früher PowerAI Enterprise). Watson Machine Learning Accelerator ist als Add-on zur Watson Machine Learning-Basis verfügbar und ermöglicht eine verteilte Scale-out-Verarbeitung von Machine Learning- und Deep-Learning-Workloads in einer Multi-Tenant-Cloud-Umgebung. Unternehmen können zur Operationalisierung des Data-Science-Lebenszyklus mit den erweiterten Watson-Machine-Learning-Angeboten in Kombination mit Watson Studio rasch mit dem Modellmanagement beginnen, die Zeit bis zur Bereitstellung verkürzen und die Sicherstellung einer produktionstauglichen Genauigkeit vereinfachen.

Watson Machine Learning Accelerator richtet sich an Organisationen, die von der Analyse und Entwicklung von Einzelknoten zu Scale-out-Produktionsumgebungen für Machine-Learning- und Deep-Learning-Technologien wechseln. Zu den wichtigsten technischen Komponenten gehören die Multi-Tenant-Funktionalität, die dynamische Zuordnung von Rechenressourcen, ein flexibel verteiltes Training, die parallel Hyperparameter-Optimierung, Trainingsvisualisierungen und das transparente Skalieren von einem Einzelserver hin zu mehreren Servern.

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Was ist AutoAI?

AutoAI bereitet automatisch Daten vor, wendet Algorithmen an und versucht, Modellpipelines zu erstellen, die für Ihre Daten und Ihren Anwendungsfall am besten geeignet sind. AutoAI bezieht sich auf die Automatisierung der KI-Entwicklung und schließt die Modellerstellungsphasen sowie die Bereitstellung und Überwachung von Modellen in der Produktion ein. Das Tool ist in Watson Studio enthalten und führt Training und Bereitstellungen mit Watson Machine Learning durch.

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Ist Watson Machine Learning in IBM Cloud Paks verfügbar?

Im Jahr 2018 wurde Watson Machine Learning in IBM Cloud Paks™ (früher ICP und ICP for Data) integriert.Es ist auch in einer Public oder Private Cloud oder als vollständig verwalteter Service in IBM Cloud verfügbar.

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An welche Zielgruppen richtet sich Watson Machine Learning?

Data-Scientists und Anwendungsentwickler sind die primären Nutzer. Watson Machine Learning umfasst ein Repository für Analyseassets wie Machine-Learning-Modelle, Bereitstellungsservices für die einfache Bereitstellung und Integration von Modellen sowie Services, die beim Trainieren und Überwachen bereitgestellter Modelle hilfreich sind. Alle diese Services bieten eine vollständige Machine-Learning-Lösung. Sie können sowohl neue als auch fortgeschrittene Data-Science-Teams unterstützen, die Bereitstellungen mit hohem Durchsatz und Skalierung für ihre Modelltrainingsjobs benötigen.

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Wie melde ich mich für den kostenlosen Test an?

Die Registrierung für das Testen des Lite-Plans ist problemlos möglich. Erstellen Sie einfach hier ein kostenloses IBM Cloud-Konto. Dort werden Sie dann aufgefordert, eine IBM ID einzugeben oder sich für eine IBM ID zu registrieren. Geben Sie Ihre Daten ein, bestätigen Sie Ihre E-Mail-Adresse und schon werden Sie in Ihrem Konto eine Watson-Machine-Learning-Instanz vorfinden. Sie können diese direkt mithilfe von APIs oder der Python-Clientbibliothek verwenden oder sich bei Watson Studio anmelden, um über die Benutzerschnittstelle Modelle zu verwalten und Bereitstellungen zu erstellen. 

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Wie lange kann ich die kostenlose Testversion nutzen?

Sie können den Lite-Tarif mit maximal fünf implementierten Modellen, 5000 Vorhersagen pro Monat und 50 Kapazitätseinheitenstunden pro Monat so lange nutzen, wie Sie möchten. Für den Lite-Tarif gelten Einschränkungen hinsichtlich der monatlichen Nutzung, die jeden Monat aktualisiert werden.

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Was ist der Unterschied zwischen dem Standard- und dem Professional-Tarif?

Beim Standard-Tarif wird ein Pauschalbetrag pro tausend Vorhersagen und für die Gesamtzahl von Kapazitätseinheitenstunden berechnet (0,50 USD/1000 Vorhersagen, 0,50 USD/Kapazitätseinheitenstunden). Mindestens 1 Minute pro Trainingsjob.  

Für den Professional-Plan wird ein fester Betrag pro Monat in Rechnung gestellt. Der Plan beinhaltet 2.000.000 Vorhersagen und 1000 Kapazitätseinheitenstunden (1000 USD/Instanz, 0,40 USD/1000 Vorhersagen, 0,40 USD/Kapazitätseinheitenstunde). Mindestens 1 Minute pro Trainingsjob. Überschreitungen werden mit einem Pauschalbetrag pro Tausend Vorhersagen und pro Kapazitätseinheitenstunde in Rechnung gestellt.

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Was mache ich, wenn ich mich nicht anmelden kann? Ich erhalte die Meldung, meine Testversion sei abgelaufen, aber ich habe Watson Machine Learning nie genutzt.

IBM Watson-Apps werden von IBM Cloud betrieben. Möglicherweise haben Sie bereits zuvor ein IBM Cloud-Konto genutzt, das jetzt abgelaufen ist. Um Ihren Test fortzusetzen, fordern Sie einen Code bei IBM über das Chat-Symbol an.

Wie kann ich Watson-Apps nach dem Ende meines IBM Cloud-Testzeitraums weiter nutzen?

Während Ihres IBM Cloud-Testzeitraums können Sie bei IBM über das Chat-Symbol einen Code anfordern, um Ihren Test fortzusetzen. Alternativ dazu können Sie Ihr IBM Cloud-Konto auf den nutzungsabhängigen Tarif umstellen, indem Sie eine Kreditkartennummer angeben.

Einführung in Watson Machine Learning in Minuten

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