资源

分析报告

Gartner DSML 魔力象限

阅读了解 IBM 在 2021 年数据科学和机器学习魔力象限 (DSML) 中被评为领导者的原因。

Forrester Wave PAML 报告

深入了解 IBM 如何在 2020 年第 3 季度 Forrester Wave™:多模式预测性分析和机器学习 (PAML) 中被提名为领导者。

IDC MarketScape

了解为何 IBM 在 2020 年 IDC MarketScape:全球高级机器学习软件平台中被定位为领导者。

Gartner ModelOps 新闻快讯

访问免费提供的执行新闻快讯,其中包含两份 Gartner 研究报告。

Forrester 可解释 AI 的 TEI

通过“新技术: IBM Cloud Pak for Data 中可解释 AI 和模型监控的预计总体经济影响™”,了解模型监控的优势。

ESG 技术验证

探究如何执行 IBM Watson® Studio 和 IBM Watson® Machine Learning 大规模收集和分析数据。

451 Research 信息图

查看信息图: ModelOps 和智能自动化作为根本性变革的推动因素

451 Research 简报

在这份 451 Research 简报中,探索为云原生应用构建实现智能自动化的 ModelOps 的价值。

Aberdeen Research 报告

透过这份 Aberdeen 报告,了解如何同步 AI 和 DevOps,实现更有效的应用开发。

网络研讨会

2021 年春季:数据科学和 AI 网络研讨会系列

观看此五部曲,了解 AI 的后续发展以及如何从最新的创新成果中获益。

2020 年冬季:数据科学和 AI 网络研讨会系列

观看这五部曲,探索未来的 AI 和数据科学发展之路。

DevOps for AI(Forrester 给出分析)

了解企业为何需要 DevOps for AI,以及这两者如何凝聚成 ModelOps。

白皮书、解决方案简介和信息图

数据和 AI 平台采购指南

当您考虑采用正确的数据和 AI 平台加速数字化转型进程并实现成功的 ROI 时,您的问题便得到了解答。

IBM Cloud Pak for Data 解决方案简介

获取 IBM Cloud Pak® for Data 平台的概述,您可以在该平台上跨多个云实施 Watson Studio。

Watson Studio 解决方案简介

简要了解该产品如何帮助数据科学家和业务分析师构建、训练和管理模型以及交付 AI 支持的应用。

简化模型风险管理过程

发现 5 种简化 AI 模型风险管理的方法。

AI 治理

快速了解什么是 AI 治理以及它为何如此重要。

IBM 关于减少偏差的研究

遵循此框架,了解如何维护模型公平性。

社区和文档

Watson Studio 社区

通过 Watson Studio for AI 项目学习并与他人互动。

Stack Overflow

获取有关产品常见问题的答案。

Github 存储库

查找 IBM 关于数据科学的演示、教程、样本应用等更多内容。

入门文档

深入了解 IBM Cloud Pak for Data 即服务上的 Watson Studio 的用途,包括关键任务的视频。

开源框架

使用常用工具、库和框架来训练和部署机器学习模型。

产品导览和教程

IBM Machine Learning Accelerator

通过了解其特性,开始使用这一端到端深度学习平台。

创建 SPSS Modeler 流

了解如何使用 IBM® SPSS® Modeler 流功能以图形方式构建和评估机器学习模型。

Modeler 流产品导览

创建可评估客户流失风险并对记录进行评分的 SPSS 机器学习模型。

演示视频

神经网络建模器工具

了解在深度学习实验中使用此工具构建模型的速度到底有多快。

模型部署

了解如何构建模型和制作模型原型、监控部署并基于新数据重新训练模型。

IBM Watson® Studio Desktop 简介

了解如何使用可视化拖放工具在桌面上准备数据和构建模型。

决策优化建模

了解如何使用建模助手为供求规划构建决策优化模型。

培训和认证

学习旅程

探索演示、电子学习课程和徽章小测验,积累基础知识并验证技能。

讲解视频

了解如何在具有领先开源技术和 IBM 软件的单一环境中提高生产力。

Watson Studio 基础知识

在此视频中了解更多信息,该视频是 IBM Cloud Pak for Data 产品认证 - 解决方案架构师的一部分。

ML 快速原型制作课程

通过“使用 IBM Watson Studio 进行机器学习快速原型制作”这一课程,了解如何创建自动化管道。

热门任务的操作文档

优化数据

使用 IBM Cloud Pak for Data 中的 Data Refinery,通过图形流编辑器来清理和塑造表格数据。

创建 Jupyter Notebook

查看如何创建 Notebook 文件,使用样本 Notebook,或将您自己的 Notebook 引入 IBM Cloud Pak for Data 上的 Watson Studio。

编写代码并运行 Notebook

查找显示如何编码和运行开源 Notebook 的步骤和视频。

直观构建模型

在 Watson Studio 中使用 SPSS Modeler 快速准备数据并直观开发模型。

AutoAI 入门

了解如何使用此无代码方法来构建和部署机器学习模型。

使用决策优化

了解如何在 Watson Studio 中使用 IBM 业界领先的决策优化解决方案。

准备模型以进行监视

了解如何使用 IBM Watson® OpenScale™ 来跟踪和监控模型的质量、公平性和漂移指标。

管理模型风险

了解如何使用模型风险管理解决方案来比较和评估模型。

入门

利用 AI 和机器学习模型预测并优化成果。