Ressourcen

Analystenberichte

Gartner Magic Quadrant auf DSML

Lesen Sie, warum IBM als Branchenführer im Magic Quadrant 2021 für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (DSML) anerkannt ist.

The Forrester Wave auf PAML

Erhalten Sie einen tiefen Einblick in die Gründe, warum IBM in The Forrester Wave™ als führend eingestuft wird: Multimodal Predictive Analytics and Machine Learning (PAML), Q3 2020.

IDC MarketScape

Erfahren Sie, warum IBM im weltweiten IDC 2020 MarketScape für fortschrittliche Softwareplattformen im Bereich maschinelles Lernen als Branchenführer positioniert ist.

Gartner-Newsletter zu ModelOps

Erhalten Sie Ihren kostenlosen Newsletter für Führungskräfte mit zwei Gartner-Forschungsberichten.

Forrester TEI über erklärbare KI

Entdecken Sie die Vorteile der Modellüberwachung neuer Technologie: Die prognostizierten gesamtwirtschaftlichen Auswirkungen™ von erklärbarer KI und Modelüberwachung in IBM Cloud Pak for Data.

ESG Technical Validation

Sehen Sie sich an, wie IBM Watson® Studio und IBM Watson® Machine Learning beim Sammeln und Analysieren von Daten im großen Maßstab abgeschnitten haben.

451 Research Infografik

Infografik ansehen: ModelOps und intelligente Automatisierung als Wegbereiter für transformative Veränderungen.

451 Research Übersicht

Entdecken Sie den Wert der Erstellung von ModelOps mit intelligenter Automatisierung für cloudnative Apps in dieser Übersicht von 451 Research.

Aberdeen Research-Bericht

Erfahren Sie in diesem Aberdeen Research-Bericht, wie Sie KI und DevOps für eine effektivere Anwendungsentwicklung synchronisieren können.

Webseminare

Frühling 2021: Webseminar-Reihe zu Datenwissenschaft und KI

Erfahren Sie in dieser 5-teiligen Serie, was in Sachen KI bevorsteht und wie Sie von den neuesten Innovationen profitieren können.

Winter 2020: Webseminar-Reihe zu Datenwissenschaft und KI

Entdecken Sie den Weg zur Skalierung von KI und Datenwissenschaft in dieser 5-teiligen Serie.

DevOps für KI, mit Forrester

Gewinnen Sie ein Verständnis dafür, warum Unternehmen DevOps für KI benötigen und wie beide zu ModelOps verschmelzen.

Whitepaper, Lösungsübersichten und Infografiken

Der Leitfaden für den Kauf von Daten- und KI-Plattformen

Erhalten Sie Antworten auf Ihre Fragen, während Sie die richtige Daten- und KI-Plattform in Betracht ziehen, um die digitale Transformation zu beschleunigen und einen erfolgreichen ROI zu erzielen.

IBM Cloud Pak for Data-Lösungsübersicht

Verschaffen Sie sich einen Überblick über die IBM Cloud Pak® for Data-Plattform, auf der Sie Watson Studio über mehrere Clouds hinweg implementieren können.

Watson Studio-Lösungsübersicht

Verschaffen Sie sich einen Überblick darüber, wie dieses Produkt Datenwissenschaftler und Business-Analysten dabei unterstützt, Modelle zu erstellen, zu trainieren und zu verwalten und KI-gestützte Anwendungen bereitzustellen.

Vereinfachen Sie die Verwaltung von Modellrisiken

Entdecken Sie 5 Möglichkeiten, das Risikomanagement von KI-Modellen zu vereinfachen.

KI-Governance

Informieren Sie sich darüber, was KI-Governance ist und warum sie wichtig ist.

IBM Research zur Entschärfung systematischer Fehler

Folgen Sie diesem Framework, um zu lernen, wie Sie die Modellfairness aufrechterhalten können.

Communitys und Dokumentation

Watson Studio-Community

Lernen Sie und tauschen Sie sich mit anderen aus, die Watson Studio für KI-Projekte nutzen.

Stack Overflow

Erhalten Sie Antworten auf häufig gestellte Fragen zum Produkt.

GitHub-Repository

Hier finden Sie Demos, Tutorials, Beispielanwendungen und mehr für Datenwissenschaft mit IBM.

Dokumentation zu den ersten Schritten ansehen

Erfahren Sie mehr darüber, was Sie mit Watson Studio in IBM Cloud Pak for Data as a Service tun können, einschließlich Videos für wichtige Aufgaben.

Open-Source-Frameworks

Trainieren und Bereitstellen von Modellen für maschinelles Lernen mit gängigen Tools, Bibliotheken und Frameworks.

Produkttouren und Tutorials

IBM Machine Learning Accelerator

Lernen Sie zum Einstieg in diese End-to-End-Deep-Learning-Plattform deren Funktionen kennen.

SPSS Modeler-Abläufe erstellen

Erfahren Sie, wie Sie Modelle für maschinelles Lernen mithilfe der IBM® SPSS® Modeler Ablauffunktion grafisch erstellen und auswerten können.

Produkttour zu den Abläufen des Modellierungsprogramms

Erstellen Sie ein SPSS-Modell für maschinelles Lernen, das das Risiko für die Abwanderung von Kunden und die Datensätze bewertet.

Demo-Videos

Tool zur Modellierung neuronaler Netze

Entdecken Sie, wie schnell ein Modell mit diesem Tool für Deep Learning-Experimente erstellt werden kann.

Modellimplementierung

Erfahren Sie, wie Sie Modelle und deren Prototypen erstellen, die Implementierung überwachen und Modelle mit neuen Daten trainieren können.

Einführung in IBM Watson® Studio Desktop

Erfahren Sie, wie Sie Daten vorbereiten und Modelle auf Ihrem Desktop mit grafisch orientierten Drag-and-drop-Tools erstellen.

Modellierung der Entscheidungsoptimierung

Erfahren Sie, wie Sie mithilfe eines Modellierungsassistenten ein Entscheidungsoptimierungsmodell für die Angebots-Nachfrageplanung erstellen können.

Schulungen und Zertifizierung

Schulungspfad

Entdecken Sie Demos, E-Learning-Kurse und Tests, um Grundlagenwissen aufzubauen und Fähigkeiten zu überprüfen.

Videos mit Anleitungen

Erfahren Sie, wie Sie die Produktivität beim Arbeiten in einer einzigen Umgebung mit führender Open-Source-Software und IBM Software steigern können.

Grundlagen von Watson Studio

Erfahren Sie mehr in diesem Video, das Teil der Zertifizierung zum Lösungsarchitekten für IBM Cloud Pak for Data ist.

ML-Kurs zur schnellen Prototyperstellung

Lernen Sie in diesem Kurs, schnelle Prototyperstellung anhand von maschinellem Lernen mit IBM Watson Studio, wie Sie eine automatisierte Pipeline erstellen.

Anleitung für vielfach eingesetzte Aufgaben

Daten optimieren

Verwenden Sie die Data Refinery in IBM Cloud Pak for Data, um Tabellendaten mit einem grafisch orientierten Ablaufeditor zu bereinigen und zu gestalten.

Jupyter-Notebooks erstellen

Erfahren Sie, wie Sie eine Notebook-Datei erstellen, ein Beispiel-Notebook verwenden oder Ihr eigenes Notebook mit Watson Studio in IBM Cloud Pak for Data implementieren.

Codieren Sie ein Notebook und führen Sie es aus

Hier finden Sie Anleitungen und Videos, die zeigen, wie Sie ein Open-Source-Notebook programmieren und ausführen.

Modelle visuell erstellen

Bereiten Sie Daten schnell vor und entwickeln Sie Modelle visuell mit SPSS Modeler in Watson Studio.

Erste Schritte mit AutoAI

Erfahren Sie mehr über diesen codefreien Ansatz zum Erstellen und Implementieren eines Modells für maschinelles Lernen.

Entscheidungsoptimierung verwenden

Erfahren Sie mehr über die Verwendung der branchenführenden IBM Lösungen zur Entscheidungsoptimierung innerhalb von Watson Studio.

Modelle für die Überwachung vorbereiten

Erfahren Sie, wie Sie mit IBM Watson® OpenScale™ Modelle anhand von Qualitäts-, Fairness- und Abweichungsmetriken verfolgen und überwachen können.

Verwalten Sie das Modellrisiko

Erfahren Sie mehr über die Verwendung der Modellrisikomanagement-Lösung zum Vergleichen und Bewerten von Modellen.

Erste Schritte

Sagen Sie mit KI und maschinellen Lernmodellen Ergebnisse voraus und optimieren Sie sie.