IBM 收购了 Databand.ai 以帮助组织交付可靠的数据，积极实现可信的业务结果。
将 AI 模型投入生产应用
跨任何云扩展 AI
IBM Watson® Studio 确保数据科学家、开发者和分析人员能够在 IBM Cloud Pak® for Data 上随处构建、运行和管理 AI 模型并优化决策。 通过开放式多云架构联合多个团队，实现 AI 生命周期自动化并加快价值实现时间。
将 PyTorch、TensorFlow 和 scikit-learn 等开源框架与 IBM 及其针对基于代码和可视数据科学的生态系统工具结合起来。 使用 Jupyter notebooks、JupyterLab 和 CLI，或 Python、R 和 Scala 等语言。
通过 ESG 验证 Watson Studio 功能
报告确认能够简化和加快 AI 应用部署。
使用方法
实施 MLOps 和值得信赖的 AI
实施 MLOps 和值得信赖的 AI
MLOps 和值得信赖的 AI 是一组流程和方法，让人类用户可以理解和信任 AI 算法创建的结果和输出，包括其预期影响和潜在偏差等。
优化决策
可视化开发模型
可视化开发模型
通过易于使用的 IBM® SPSS® 启发式工作流程，您可以在统一的数据和 AI 平台上，将可视数据科学与开源代码库和记事本式 (Notebook) 界面有效结合运用。
访问 Watson NLP
访问 Watson NLP
Watson Natural Language Processing Premium Environment 可让 Watson Studio 用户即时访问 20 多种语言的、经过预先训练的高质量测试分析模型。 这些模型由 IBM 研究院和 IBM Software 部门的专家以每一种语言创建、维护并评估质量。
利用 AutoAI 加快 AI 部署
利用 AutoAI 加快 AI 部署
利用 AutoAI，初学者可以快速入门，专家级数据科学家可以加快 AI 开发的实验。 AutoAI 自动执行数据准备、模型开发、特征工程和超参数优化。
联合学习
联合学习
利用联合学习，在一组来源各不相同的数据源上训练模型，无需移动或共享数据。 联合体中的每个参与方都训练共同的机器学习模型。 训练结果可帮助提高模型质量和准确性，在改进业务洞察的同时，降低因数据安全和隐私问题产生的风险。
灵活选项
在数据所在位置构建模型
优点
优化 AI 和云经济效益
预测结果并规定操作
同步应用和 AI
统一工具并提高 ModelOps 的生产力
交付公平、可解释的 AI
管理风险和法规合规性
功能
IBM Watson Studio——详细信息
通过 AutoAI 加快实验速度
自动构建模型管道。 准备数据和选择模型类型。 生成模型管道并进行排序。
高级数据精炼
利用图形化流程编辑器清理和整理数据。 将交互式模板应用于代码操作、函数和逻辑运算符。
开源型 Notebook 支持
创建 Notebook 文件，使用样本 Notebook 或自带 Notebook。 编写和运行 Notebook。
集成可视化工具
利用 Watson Studio 中的 IBM SPSS Modeler 快速准备数据并以可视化方式进行模型开发。
模型训练和开发
通过优化管道和识别正确的数据组合，快速构建实验和增强训练。
广泛应用的开源框架
将您选定的模型投入生产应用。 借助生产反馈跟踪和重新培训模型。
嵌入式决策优化
将预测性和预防性模型相结合。 使用预测来优化决策。 使用 Python、OPL 或自然语言创建和编辑模型。
模型管理和监视
监视质量、公平性和漂移指标。 选择和配置部署以获得模型洞察。 定制模型监视器和指标。
模型风险管理
比较和评估模型。 使用新数据评估并选择模型。 并排检查关键模型指标。
产品图像
AI 生命周期自动化
AI 生命周期自动化
通过运用 AutoAI 构建模型来探索关系。
云端、本地数据源
云端、本地数据源
跨云访问和选择几乎任何数据源。
拖放式 AI 模型
拖放式 AI 模型
运用基于 GUI 的直观流程，以可视化的直观方式构建模型。
AI 模型事务解释
AI 模型事务解释
确定哪些新特征值会产生不同的结果。
最新消息
立即开始
运用 AI 技术和机器学习模型，预测和优化结果。
脚注
¹,² 新技术： IBM Cloud Pak for Data 中可解释的 AI 和模型监视产生的预计总体经济影响 (Total Economic Impact™)，Forrester，2020 年 8 月。