Kostenloses Tutorial: Machine Learning und Deep Learning leicht gemacht mit IBM Watson Studio

Warum Watson Machine Learning? Warum jetzt?

Data-Science und künstliche Intelligenz (KI) sind an einem Punkt angelangt, an dem Unternehmen jeder Größe aktiv damit experimentieren, um vorhersagebasierte Erkenntnisse in ihre Geschäftsprozesse zu integrieren. Doch der Schritt vom Experimentieren zur produktiven Nutzung bleibt eine Herausforderung. Mit IBM Watson Machine Learning können Data-Scientists und Entwickler zusammenarbeiten, um die Phase der Implementierung schneller zu erreichen und KI in ihre Anwendungen zu integrieren. Durch die Vereinfachung, Beschleunigung und Steuerung von KI-Implementierungen können Unternehmen mit Machine Learning und Deep Learning einen geschäftlichen Nutzen erzielen.

Watson Machine Learning kann mit Watson Studio kombiniert werden und bietet Ihrem bereichsübergreifenden Team die Möglichkeit, Modelle schnell und einfach zu implementieren, zu überwachen und zu optimieren. Mit automatisch generierten APIs können Ihre Entwickler KI innerhalb von Minuten in ihre Anwendungen integrieren. Die intuitiven Dashboards von Watson Machine Learning ermöglichen Ihren Teams das einfache Management von Modellen in der Produktionsumgebung. Mit den nahtlosen Workflows der Lösung können Modelle kontinuierlich neu trainiert werden, um die Modellgenauigkeit zu erhalten und zu verbessern.

Vorteile von Watson Machine Learning

Skalierbarkeit

Mit Watson Machine Learning können KI- und Machine-Learning-Assets einfach und kosteneffizient in Public-, Private-, Hybrid- oder Multi-Cloud-Umgebungen implementiert werden. Sie können Ihre KI-Initiativen nahtlos erweitern und Pilotprojekte zu geschäftskritischen unternehmensweiten Implementierungen ausbauen, ohne dass hohe Investitionen im Vorfeld nötig sind.

Schnelligkeit

Optimieren Sie das Training und die Implementierung von Modellen, um KI-Assets schneller auf den Markt zu bringen. Watson Machine Learning automatisiert zahlreiche Aspekte des Trainings von Modellen, während plattformübergreifende Hardwareoptimierungen das Training beschleunigen, indem sie die Ressourcenauslastung maximieren.

Einfachheit

Nutzen Sie eine Vielzahl von vortrainierten Modellen und offenen Datasets, die Sie bei personellen Engpässen entlasten. Vereinfachen Sie das Lifecycle-Management mit automatisierter Leistungsüberwachung und kontinuierlichem Feedback. Dank einer offenen, modularen Architektur arbeitet die Lösung problemlos mit anderen Data-Science-Tools zusammen.

Leistungsmerkmale von Watson Machine Learning

Nutzung von Algorithmen und Analysen direkt bei den Daten

Dezentralisieren und verteilen Sie das Modelltraining, indem Sie Apache Spark verwenden, um Machine-Learning- und Deep-Learning-Modelle mit strukturierten und unstrukturierten Daten zu trainieren – unabhängig davon, ob sie sich in relationalen Datenbanken, Hadoop oder Objektspeicher befinden.

Implementierung und Management von Modellen

Managen und steuern Sie den KI- und Machine-Learning-Lebenszyklus von Anfang bis Ende und erstellen Sie portierbare Modelle, die in der Cloud oder in einer On-Premises-Umgebung implementiert werden können. Sie können Modelle aus anderen Data-Science-Tools importieren und sie kontinuierlich als Services, Apps oder Scripts für eine Vielzahl verschiedener Plattformen und Tools trainieren und implementieren.

Erweiterung und Automatisierung von Machine Learning

Automatisieren Sie die Hyperparameter-Optimierung und das Feature-Engineering, um ein schnelles Training zu ermöglichen. Nutzen Sie A/B-Tests und die Leistungsüberwachung, um einen Feedback-Loop für das erneute Training zu erstellen und damit eine möglichst hohe Genauigkeit sicherzustellen.

Einführung in Watson Machine Learning in Minuten

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