ESG 分析人员测试 IBM Decision Optimization for Watson Studio

该解决方案可以为您的企业做些什么

IBM Decision Optimization for Watson Studio 帮助数据科学团队充分利用规定性分析的强大能力,使用机器学习和优化等技术的组合来构建解决方案。 

它可以单独购买,作为 IBM Watson Studio Premium for IBM Cloud Pak for Data 的一部分,以支持多云环境。 它还可在 IBM Cloud® 上使用。

该解决方案通过提供建模助手和可视仪表板等工具以加速模型构建,提供优化引擎以快速求解模型,以及提供假设情况分析工具以对多个场景进行评估,从而帮助做出更明智的决策。

Decision Optimization for Watson Studio 的优点

促进提高运营效率

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该解决方案结合数学和人工智能技术,帮助做出涉及多个决策变量、权衡可能性和复杂约束条件的重要业务决策。 与 IBM Watson® Studio 的集成使您能够将优化和机器学习技术与模型管理和部署功能相结合。 它有助于优化复杂的业务决策,帮助各行各业实现可观的投资回报。

在 IBM Watson Machine Learning 上轻松部署模型

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数据科学团队可在统一的协作环境中快速构建和评估优化模型。 该解决方案还可以通过在 IBM Watson Machine Learning 中部署模型,帮助快速配置和评估概念验证应用,并将其轻松扩展到生产环境。

解决广泛的决策问题

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IBM Decision Optimization 解决方案包含功能强大的数学编程和约束编程引擎,旨在解决各个领域所有类型的业务问题。 许多企业利用 IBM® CPLEX® 求解器,运行任务关键型决策应用。 IBM CPLEX 求解器可以当今交互式决策优化应用所需的速度,解决现实世界的大型优化问题。

简化创建优化模型的过程

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使用建模助手,在创建优化模型期间围绕调度和资源分配提供指导,从而让您获益。 建模助手使用自然语言进行互动,定义模型的目标和约束条件,而无需编码。 它首先从数据输入开始,然后分析您尝试解决的问题的相应约束条件。

IBM Watson Studio 为数据科学家提供从开源技术和 IBM 技术中抽取的一组完整的工具。 它使数据科学团队能够访问同行社区,并提供可扩展性和更高的安全性 - 从而使解决方案能够高度适应范围广泛的应用。 在 IBM Watson Studio 中集成的优化功能使团队能够快速扩展其概念验证应用,并将优化模型部署到生产环境。

作为一个团队,更智慧更迅速地开展工作

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通过使用 Python 进行编码或使用建模助手,轻松创建优化模型。 与业务分析员共享图形仪表板,以验证模型的优点。 使用强大的可视化功能,测试多个场景。 将经过验证的模型和优化引擎作为微服务部署,然后供业务用户通过自己的应用进行访问。

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