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Aproveche el poder de la comunidad. Eche un vistazo a la colección de artículos, conjuntos de datos, cuadernos y tutoriales.

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Stack Overflow

Preguntas y respuestas habituales acerca de Watson™ Studio.

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Estudio TEI de Forrester

Forrester Consulting llevó a cabo un estudio de Impacto Económico Total™ (TEI) para cuantificar los beneficios obtenidos al implementar Watson Studio y Watson Knowledge Catalog.

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Documentación

Conozca más acerca de lo que puede ver y hacer con Watson Studio y vea los vídeos sobre las tareas clave.

Lea la documentación

Resumen de la solución

Descubra cómo puede utilizar esta plataforma integrada diseñada para ayudar a los científicos de datos y a los analistas de negocio a desarrollar, entrenar y gestionar modelos.

Lea más

Demos

Introducción a IBM Watson Studio Desktop

Descubra cómo empezar a preparar datos y a crear modelos en su desktop con herramientas de arrastrar y soltar.

Vea el vídeo (6:56)

Modelador de redes neuronales y experimentos de deep learning

Obtenga una visión general de la herramienta del modelador de redes neuronales y vea la rapidez con la que se puede crear un modelo con ella.

Vea el vídeo (3:05)

Gestión e implementación de modelos

Watson Studio permite que los científicos y analistas de datos construyan y creen prototipos de modelos, supervisen las implementaciones y aprendan con el paso del tiempo a medida que disponen de más datos.

Vea el vídeo (2:49)

Construya un modelo de regresión lógica

Vea lo fácil que es construir un modelo de regresión lógica utilizando las herramientas que hay disponibles en Watson Studio.

Vea el vídeo (4:03)

Watson Studio Local - Administración

Consulte la introducción del panel de control administrativo de Watson Studio Local y las funciones de la comunidad.

Vea el vídeo (5:39)

Watson Studio Local - Analítica

Vea la introducción del constructor de modelos y las funciones de los activos analíticos de Watson Studio Local.

Vea el vídeo (6:28)

Recorridos por los productos y laboratorios prácticos

Recorrido por el producto IBM Watson Studio: Cree un modelo de machine learning para predecir el abandono de clientes

Obtenga experiencia con Watson Studio mediante la creación de un modelo de machine learning de árboles de decisiones para evaluar el riesgo de que un cliente deje el servicio.

Descubra la visita guiada del producto

IBM Watson Studio: Machine learning y deep learning de una forma fácil

Descubra cómo elegir el mejor modelo para predecir el abandono y sacar provecho de los servicios de Watson.

Pruebe el laboratorio práctico

Recorrido por el producto IBM Watson Studio Modeler Flows: Cree un modelo de machine learning de SPSS

Utilice Watson Studio Modeler Flows y el tiempo de ejecución de IBM SPSS® para crear un modelo de machine learning que evalúe el riesgo de abandono de los clientes y para que puntúe los registros de forma programática.

Descubra la visita guiada del producto

Acelere los desarrollos de machine learning y de deep learning con flujos de modeladores

Descubra cómo puede crear flujos del modelador para tres entornos de ejecución: SPSS, Apache Spark y Spark for Neural Networks.

Pruebe el laboratorio práctico

Recorrido por el producto IBM Watson Studio: Cree y pruebe un modelo de reconocimiento visual

Este recorrido por el producto demuestra lo fácil que es para todas las empresas, grandes y pequeñas, acceder al reconocimiento visual.

Descubra la visita guiada del producto

Recorrido por el producto IBM Watson Studio Local: Construya, entrene e implemente modelos de machine learning sin usar código

Realice este recorrido por el producto para saber cómo entrenar e implementar un modelo de machine learning, sin necesidad de usar código ni de tener habilidades para crear modelos manualmente.

Descubra la visita guiada del producto

¿Ha instalado Watson Studio? Consulte estos tutoriales y estos casos de uso para conocer más acerca del producto.

Cree, implemente, pruebe y vuelva a entrenar un modelo de machine learning predictivo

Este tutorial le guiará a través del proceso para crear un modelo de machine learning predictivo, implementándolo como una API que se utilizará en aplicaciones, probándola y volviéndola a entrenar con datos de retroalimentación. Todo esto se produce dentro de una experiencia de autoservicio integrada y unificada en IBM Cloud™.

Vaya al manual de instrucciones

Cree, implemente, pruebe y vuelva a entrenar un modelo de machine learning predictivo

Analice y visualice los datos abiertos con Apache Spark y Watson Studio

En este tutorial, analizará y visualizará conjuntos de datos abiertos con un cuaderno de Jupyter en Watson Studio y con Apache Spark para el proceso. En este caso de uso, empezará combinando los datos sobre el crecimiento de la población, la esperanza de vida y los códigos ISO del país en un único marco de datos. A continuación, consulte y visualice los datos de varias maneras con la biblioteca de Pixiedust para Python.

Vaya al manual de instrucciones

Analice y visualice datos abiertos con Apache Spark

Vea todos los tutoriales

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