数据科学工具及解决方案

利用数据、算法、机器学习和 AI 技术发现模式并构建预测

女技术员在数据中心的平板电脑上工作

概述

利用数据科学的力量

实践数据科学伴随着挑战。 它带有碎片化的数据,缺乏数据科学技能,以及各种工具、实践和框架可供选择,以严格的 IT 标准运行以进行训练和部署。 有效运行准确度不明确且预测难以审计的 ML 模型也具有挑战性。

使用 IBM 数据科学工具和解决方案,您可以通过以下方式加速 AI 驱动的创新:
- 智能数据结构
- 简化的 ModelOps 生命周期
- 能够通过灵活的部署运行任何 AI 模型
- 可信且可解释的 AI

换句话说,您可以在任何云上有效运行数据科学模型,同时灌输对 AI 结果的信任。 此外,您将能够通过 ModelOps 管理和治理 AI 生命周期,通过 规范性分析 优化业务决策,并通过 可视化建模 工具加快实现价值的时间。


只有当 AI 可以被信任时,才能发挥它的全部影响。 了解有关面向数据领导者的 MLOps 和值得信赖的 AI 的更多信息。

优点

为何选择 IBM 开展数据科学 AI 生命周期管理

可扩展的集成式数据科学平台,且提供了跨整个 AI 和 ML 生命周期的各项功能

获取 Forrester Wave™
现代数据科学技术

预测和优化技术,有助于制定更明智的决策

阅读业务指南 (2.5 MB)
ModelOps 方法

使 AI 模型与 DevOps 同步操作,以更快实现 ROI

探索 ModelOps
随时随地部署

能够在本地、私有云或多个公共云中运行 AI 模型

查看传单 (291 KB)

客户案例

利用预测性洞察实现个性化体验 利用机器洞察快速、大范围扩充人类智能,从而提高客户体验。 阅读示例

通过优化转变运营决策 使用优化技术和预测性洞察,消除运营决策制定中的不确定性。 查看信息图 (652 KB)

将 AI 整合到决策制定中 借助决策优化、可视化建模和开源数据科学工具,推进多云平台上的决策智能化 观看示例 (03:22)

通过可解释性,消除对 使用可解释的 AI 和模型监控,您可以信赖模型决策,缓解对 AI 心存偏见以及 AI 欺诈的风险。 阅读示例

资源

后续步骤

ESG 技术验证

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