IBM fue nombrado líder

Gartner publica el Cuadrante Mágico de Gartner de 2021 para plataformas de ciencia de datos y machine learning.

Lleve los modelos de IA a producción

Cómo se utiliza

Implemente IA explicable

Profesional de negocios en una oficina trabajando en una computadora

Implemente IA explicable

La IA explicable es un conjunto de procesos y métodos que permite a los usuarios humanos comprender y confiar en los resultados y la producción creados por los algoritmos de la IA, incluyendo su impacto esperado y sus posibles sesgos.

Optimice decisiones

Persona eligiendo una botella de vino

Optimice decisiones

La optimización de decisiones agiliza la selección y la implementación de modelos de optimización. Además, permite la creación de paneles de control para compartir resultados y mejorar la colaboración.

Desarrolle modelos visualmente

Vista general de una persona de negocios que trabaja en una computadora en un escritorio

Desarrolle modelos visualmente

Con flujos de trabajo fáciles de usar basados en IBM® SPSS®, puede combinar la ciencia de datos visual con bibliotecas de código abierto e interfaces basadas en notebook en una plataforma de datos e IA unificada.

Cree ModelOps

Flujo de trabajo de IBM Cloud Pak for Data, incluyendo la recopilación y preparación de datos, la creación y la implementación de modelos de IA y la optimización de decisiones

Cree ModelOps

ModelOps es un enfoque basado en principios para poner un modelo en funcionamiento en aplicaciones. ModelOps le ayuda a sincronizar cadencias entre las líneas de trabajo de aplicaciones y modelos. Puede optimizar su IA e inversiones en aplicaciones desde el borde hasta las nubes híbridas.

Acelere el desarrollo de IA con AutoAI

Vista general de una intersección interestatal por la noche

Acelere el desarrollo de IA con AutoAI

Con AutoAI, los principiantes pueden empezar a trabajar rápidamente y los científicos de datos con experiencia pueden acelerar la experimentación en el desarrollo de IA. AutoAI automatiza la preparación de datos, el desarrollo de modelos, la ingeniería de características y la optimización de hiperparámetros.

Beneficios

Característica

IBM Watson Studio: detalles

AutoAI para una experimentación más rápida

Cree líneas de trabajo de modelos automáticamente. Prepare datos y seleccione tipos de modelo. Genere y clasifique líneas de trabajo de modelos.

Refinería de datos avanzada

Limpie y dé forma a los datos con un editor de flujo gráfico. Aplique plantillas interactivas a operaciones de código, funciones y operadores lógicos.

Compatibilidad con Notebook de código abierto

Cree un archivo Notebook, utilice una prueba de Notebook o traiga su propio Notebook. Codifique y ejecute un cuaderno.

Herramientas visuales integradas

Prepare datos rápidamente y desarrolle modelos visualmente con IBM SPSS Modeler en Watson Studio.

Desarrollo y entrenamiento de modelos

Cree experimentos rápidamente y mejore la capacitación optimizando las líneas de trabajo e identificando la combinación correcta de datos.

Amplios marcos de código abierto

Lleve a producción su modelo elegido. Realice el seguimiento y readapte los modelos aplicando la retroalimentación de la producción.

Optimización de decisiones incorporada

Combine modelos predictivos y prescriptivos. Utilice predicciones para optimizar las decisiones. Cree y edite modelos en Python, OPL o lenguaje natural.

Gestión y supervisión de modelos

Supervise la calidad, la equidad y las métricas de desviación. Seleccione y configure la implementación para obtener insights de los modelos. Personalice las métricas y la supervisión de modelos.

Gestión de riesgos de modelos

Compare y evalúe modelos. Evalúe y seleccione modelos con datos nuevos. Analice paralelamente las métricas de modelo claves.

Imágenes del producto

Automatización del ciclo de vida de IA

captura de pantalla que muestra diagrama de relaciones y mapa de progreso

Automatización del ciclo de vida de IA

Analice las relaciones mediante la creación de modelos con AutoAI.

Fuentes de datos locales y en la nube

captura de pantalla que muestra varios orígenes de datos de IBM y de terceros

Fuentes de datos locales y en la nube

Acceda y seleccione prácticamente cualquier fuente de datos en distintas nubes.

Modelos de IA de arrastrar y soltar

captura de pantalla que muestra la interfaz basada en la interfaz gráfica de usuario

Modelos de IA de arrastrar y soltar

Cree modelos visualmente con un flujo intuitivo basado en la interfaz gráfica de usuario.

Explicación de transacciones para un modelo de IA

captura de pantalla que muestra cómo puede cambiar los valores para obtener diferentes resultados previstos

Explicación de transacciones para un modelo de IA

Determine qué nuevos valores de característica generarían resultados diferentes.

Novedades

Novedades sobre Watson Studio

Escuche a expertos en IA hablar acerca de las mejores prácticas. Vea demostraciones de productos.

Sincronice la IA con el DevOps

Explore las funciones clave para el desarrollo liderado por IA y por qué debe integrar los modelos de IA en los ciclos de desarrollo.

Póngase al día sobre la gestión de la IA

Explore lo que es el la gestión de la IA, por qué es importante y cómo hacer que la IA sea confiable.

Empiece a usar

Prediga y optimice los resultados con IA y modelos de machine learning.

Notas al pie de página

¹,² New Technology: The Projected Total Economic Impact™ of Explainable AI and Model Monitoring in IBM Cloud Pak for Data, Forrester, agosto de 2020.