IBM wurde als Leader eingestuft
Gartner veröffentlicht den Bericht 2021 Magic Quadrant for Data Science and Machine Learning Platforms.
Umfassender KI-Lebenszyklus
KI-Lebenszyklus automatisieren
Beschleunigen Sie Versuchsreihen und erleichtern Sie das Onboarding von Datenwissenschaft Automatisieren Sie Datenvorbereitung, Feature-Engineering und Hyperparameter-Optimierung.
ModelOps in mehreren Clouds
App- und Modell-Pipelines synchronisieren
Optimieren Sie Ihre Investitionen in Datenwissenschaft und KI. Implementieren Sie Modelle in cloudnative Anwendungen, indem Sie die Lebenszyklen von Anwendungs- und Modellentwicklung synchronisieren.
Erklärbare KI
Vertrauenswürdige KI operationalisieren
Bauen Sie Vertrauen in KI-Modelle auf. Verwenden Sie Modellmanagementprozesse, die es menschlichen Anwendern ermöglichen, die von maschinellen Lernalgorithmen generierten Ergebnisse zu verstehen.
Modellabweichnung
Modellerfolg verbessern
Verbessern Sie die Modellgenauigkeit und reduzieren Sie die Leistungseinbußen des Modellerfolgs. Erkennen und mindern Sie Änderungen an Daten und Beziehungen in Modellen durch Überwachung und Verwaltung des Modellerfolgs.
Modellrisikomanagement
Verwalten Sie das Modellrisiko
Beschleunigen Sie die Modellprüfung. Automatisieren Sie Tests über den gesamten Modelllebenszyklus. Synchronisieren Sie die Ergebnisse mit führenden Governance-Lösungen im Bereich Modellrisiko.
Erste Schritte
Sagen Sie mit KI und maschinellen Lernmodellen Ergebnisse voraus und optimieren Sie sie.