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Forrester 调研

Forrester Consulting 开展的“总体经济影响”调研量化了部署 Watson™ Studio和 Watson Knowledge Catalog 的优势。

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解决方案简介

了解如何使用此集成平台，帮助数据科学家和业务分析师开发、训练和管理模型。

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产品展示和实践实验室

IBM Watson Studio：机器学习和深度学习变得简单

了解如何选择用于预测流失率的最佳模型并利用 Watson 服务。

试用实践实验室

IBM Watson Studio Modeler Flows 产品展示：创建 SPSS 机器学习模型

使用 Watson Studio Modeler Flows 和 IBM SPSS® 运行时来创建机器学习模型，以用于评估客户流失风险并以编程方式对记录进行评分。

产品展示

利用建模器流程来加速机器学习和深度学习开发

了解如何为以下三个运行时环境创建建模器流程：SPSS、Apache Spark 和 Spark for Neural Networks。

试用实践实验室

IBM Watson Studio 产品展示：创建并测试视觉识别模型

此产品展示说明了所有企业（不论规模大小）访问视觉识别的难易程度。

产品展示

IBM Watson Studio Local 产品展示：在不需要编码的情况下构建、训练和部署机器学习模型

观看此产品展示，了解如何在不需要编码或手动建模技能的情况下训练和部署机器学习模型。

产品展示

已安装 Watson Studio？查看这些教程和用例来了解有关产品的更多信息。

构建、部署、测试和重新训练预测性机器学习模型

本教程将指导您完成以下过程：构建预测性机器学习模型、将其部署为要在应用程序中使用的 API、对其进行测试并使用反馈数据对其进行重新训练。所有这些操作都出现在 IBM Cloud™ 上的统一自助式集成体验中。

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使用 Apache Spark 和 Watson Studio 来分析和显示已打开的数据

在本教程中，您将使用 Watson Studio 上的 Jupyter 配置页来分析和显示已打开的数据集，并使用 Apache Spark 来处理数据集。对于此用例，首先需要将有关人口增长、预期寿命和国家/地区 ISO 代码的数据合并到单个数据框中。然后，使用 Python 的 Pixiedust 库，通过多种方式来查询和显示该数据。

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