在各种云环境中建立信任并扩展 AI
将 AI 模型投入生产
IBM Watson Studio 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。
让多云 AI 为企业服务。利用各种灵活的使用模型。随时随地构建和部署 AI。
将模型监控工作减少 35% 至 50%。将模型准确度提高 15% 至 30%。增加了数据和 AI 平台的净利润。
防范风险和监管处罚。通过自动验证简化 AI 模型风险管理。
联合并交叉培训开发人员和数据科学家。通过 REST API 在任何云端环境中推送模型。节省管理不同工具的时间和成本。
使用方法
Watson Studio 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。借助自动化机器学习和模型监控等高级功能，Watson Studio 用户可以在整个开发和部署生命周期中管理其模型。
Decision Optimization 简化了优化模型的选择和部署，并支持创建共享成果和加强协作的仪表板。
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。
Watson Natural Language Processing Premium Environment 使 Watson Studio 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。
初学者可以利用 AutoAI 快速入门，专家级数据科学家则可以加快 AI 开发的实验。AutoAI 会自动执行数据准备、模型开发、特征工程和超参数优化。
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。
Watson Studio 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。借助自动化机器学习和模型监控等高级功能，Watson Studio 用户可以在整个开发和部署生命周期中管理其模型。
Decision Optimization 简化了优化模型的选择和部署，并支持创建共享成果和加强协作的仪表板。
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。
Watson Natural Language Processing Premium Environment 使 Watson Studio 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。
初学者可以利用 AutoAI 快速入门，专家级数据科学家则可以加快 AI 开发的实验。AutoAI 会自动执行数据准备、模型开发、特征工程和超参数优化。
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。
