IBM Watson Studio
在各种云环境中建立信任并扩展 AI
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显示包含管道和顶级算法的 IBM Watson Studio 仪表板屏幕截图
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。

将 PyTorch、Tensorflow 和 scikit-learn 等开源框架与 IBM 及其基于代码和可视化数据科学的生态系统工具结合在一起,可与 Jupyter Notebook、JupyterLab 和 CLI 配合使用,或使用 Python、R 和 Scala 等语言。

IBM 收购 Manta 以完善数据和 AI 治理能力

Cloud Pak for Data 4.7 现已上市

了解贵组织为何需要可解释的 AI 及其重要性

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现在可用:watsonx.ai

隆重宣布推出 watsonx.ai - 全新的企业工作室,结合了传统机器学习与由基础模型提供支持的全新生成式 AI 功能。

尝试 watsonx.ai

使用方法

MLOps 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。 了解有关数据科学和 MLOps 的更多信息

Decision Optimization 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。 了解有关 Decision Optimization on Cloud 的更多信息

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。 开始使用 IBM® SPSS® Modeler on Cloud

NLP with Watson 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。 开始使用 Watson NLP

自动化开发 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。 在云端试用 AutoAI

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。 了解有关 AI 治理的更多信息

优势 优化 AI 和云经济

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。

预测结果并制定行动方案

利用预测优化时间表、计划和资源分配。使用自然语言界面简化优化建模流程。

同步应用程序和 AI

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。

统一工具并提高 ModelOps 的生产力

在各种云端环境中有效运行企业 AI。大规模治理和保护数据科学项目。

提供可解释的 AI

将模型监控工作减少 35% 至 50%。¹将模型准确度提高 15% 至 30%。²增加了数据和 AI 平台的净利润。

管理风险和合规性

防范风险和监管处罚。通过自动验证简化 AI 模型风险管理。

ESG 验证 Watson Studio 的功能。报告确认了简化和加速 AI 应用程序部署的能力
IBM Watson Studio - 详细信息 了解更多信息 AutoAI 可加快实验速度

自动构建模型管道。准备数据并选择模型类型。生成模型管道并进行排名。

高级数据精炼

使用图形化流程编辑器清理和调整数据。将交互式模板应用于编码操作、函数和逻辑运算符。

支持开源笔记本

创建笔记本文件、使用示例笔记本或自带笔记本。编写代码并运行笔记本。

集成的可视化工具

利用 Watson Studio 中的 IBM SPSS Modeler 快速准备数据,以可视化的方式开发模型。

模型训练和开发

通过优化管道和识别正确的数据组合,快速构建实验并加强训练。

广泛的开源框架

将所选模型投入生产。使用生产反馈跟踪和重新训练模型。

嵌入式决策优化

整合预测性和指导性模型。利用预测来优化决策。使用 Python、OPL 或自然语言创建和编辑模型。

管理和监控模型

监控质量、公平性和漂移指标。为模型洞察分析选择和配置部署。自定义模型监视器和指标。

模型风险管理

比较和评估模型。利用新数据评估和选择模型。并列检查关键模型指标。

IBM Watson Studio 在 IDC 2022 年全球机器学习运营平台供应商评估中被评为领导者
值得信赖的领导能力
荣膺 G2 2023 年秋季数据准备、数据科学和机器学习平台、MLOps 平台、预测分析和文本分析网格报告领导者奖。 阅览信息图

产品图像

AI 生命周期自动化 利用 AutoAI 建立模型,深入了解各种关系。

云端、本地部署数据源 在各种云端环境访问和选择几乎所有数据源。

拖放式 AI 模型 通过基于图形用户界面的直观流程,以可视化方式构建模型。

解释 AI 模型的事务 确定哪些新的功能值会导致不同的结果。

成功案例

利用 IBM Watson Studio 改进模型风险管理。

Wunderman Thompson 数据

利用 AutoAI 进行大批量预测。

Highmark Health

监控模型以改进预测。

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脚注

¹,² New Technology: The Projected Total Economic Impact™ of Explainable AI and Model Monitoring in IBM Cloud Pak for Data,Forrester,2020 年 8 月。