在各种云环境中建立信任并扩展 AI
概述
将 AI 模型投入生产
IBM watsonx.ai Studio as a Service 使数据科学家、开发人员和分析人员能够在 IBM Cloud Pak for Data 上随时随地构建、运行和管理 AI 模型并优化决策。团结团队，在开放式多云架构上实现 AI 生命周期自动化并缩短实现价值的时间。
功能
构建、优化和管理 AI 模型
- MLOps
- Decision Optimization
- 可视化建模
- NLP with Watson
- 自动化开发
- AI 治理
管理整个 AI 生命周期的模型
IBM watsonx.ai Studio as a Service 为数据科学家提供了一个协作平台，用于构建、训练和部署机器学习模型。支持广泛的数据源，使团队能够简化其工作流程。支持广泛的数据源，使团队能够简化其工作流。借助自动化机器学习和模型监控等高级功能，用户可以在整个开发和部署生命周期中管理其模型。
可视化建模
可以借助受 IBM SPSS 启发的简易工作流程，在统一的数据和 AI 平台上将可视化数据科学与开源资料库和基于笔记本的界面相结合。
NLP with Watson
Watson Natural Language Processing Premium Environment 使 IBM watsonx.ai Studio as a Service 用户能够即时使用预先训练的高质量文本分析模型，支持超过 20 种语言。这些模型由 IBM Research 和 IBM Software 的专家以每种语言创建、维护并评估质量。
AI 治理
AI 治理自动化工具和流程使各组织能够更好地指导、管理和监控 AI 工作流程。他们能够通过跟踪和记录数据、模型、相关元数据和管道的来源，提供透明且可解释的分析结果。并利用自定义工作流程和动态仪表板管理风险、AI 政策和法规，有效地实施 AI 技术。
用例
加速 AI 创新
组织可以在混合云和多云环境中构建、部署和治理 AI，同时加强开发人员与数据科学家之间的协作。这些能力有助于优化 AI 投资、改善决策、降低风险并简化 AI 驱动应用程序的交付。
帮助团队在任何云环境中构建和部署 AI，采用灵活的使用模式，并随着需求变化优化 AI 投资。
帮助团队预测结果并制定行动方案，同时将模型监控工作量减少 35% 至 50%，将准确率提高 15% 至 30%。
帮助团队自动执行 AI 模型验证，降低风险、简化合规工作并防范监管处罚。
帮助团队协同开发人员和数据科学家，通过 REST API 在任何云环境中部署模型，并降低工具管理成本。
资源
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