免费实践实验室：IBM Watson Studio 让机器学习和深度学习变得简单
为何选择 Watson Machine Learning？为什么是现在？
数据科学和人工智能 (AI) 实践已发展到各类规模的企业都在积极尝试向业务注入预测性洞察的阶段。然而，从实验进入生产仍是一个挑战。IBM Watson Machine Learning 帮助数据研究员和开发人员共同努力，加速部署流程，并将 AI 集成到应用程序中。通过简化、加速和管理 AI 部署，让企业能够利用机器学习和深度学习来交付业务价值。 Watson Machine Learning 经过集成，能够与 Watson Studio 协同工作，支持您的跨职能团队快速轻松地部署、监控和优化模型。自动生成 API，帮助开发人员在几分钟内将 AI 注入其应用程序。Watson Machine Learning 的直观仪表板让您的团队能够轻松管理生产中的模型，并且其无缝工作流程支持持续的再训练，从而保持并提高模型准确性。
Watson Machine Learning 优势
大规模
Watson Machine Learning 支持轻松且经济高效地在公共云、私有云、混合云或多云环境中部署 AI 和机器学习资产。无缝扩展您的 AI 计划，无需大量前期投资，即可将试点项目扩展为业务关键型企业部署。
高速度
通过简化模型训练和部署流程，让 AI 资产更快进入市场。Watson Machine Learning 自动执行模型训练的多个环节，同时，多平台硬件优化通过最大限度利用资源来加速训练计划。
简单性
利用一系列预先训练的模型和开放式数据集来减少技能短缺。利用自动化的性能监控和连续反馈，简化生命周期管理，并通过开放式模块化架构轻松地与其他数据科学工具进行互操作。
Watson Machine Learning 特性
将算法和分析应用于数据
借助 Apache Spark，使用结构化和非结构化数据（无论是在关系数据库、Hadoop 还是对象存储中）对机器学习和深度学习模型进行训练，使模型训练分散化。
部署和管理模型
端到端管理和治理 AI 和机器学习生命周期，构建可部署在云端或内部的便携式模型。从其他数据科学工具导入模型，并将模型作为服务、应用或脚本，为各种平台和工具持续训练和部署。
增强并自动执行机器学习
自动执行超参数优化和功能部件工程，实现快速训练。利用 A/B 测试和性能监控，为再训练创建反馈循环，以保持尽可能高的准确性。
Watson Machine Learning 只需数分钟即可快速上手
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