IBM erwirbt Databand.ai, um Unternehmen bei der Bereitstellung zuverlässiger Daten zu unterstützen, die zuverlässige Geschäftsergebnisse fördern.

Nutzen Sie KI-Modelle in der Produktion

ESG validiert die Funktionalitäten von Watson Studio

Der Bericht bestätigt die Fähigkeit, die Bereitstellung von KI-Anwendungen zu vereinfachen und zu beschleunigen.

Anwendungen

Implementieren Sie MLOps und vertrauenswürdige KI

Diagramm mit Kennzahlen der implementierten KI

Implementieren Sie MLOps und vertrauenswürdige KI

MLOps und vertrauenswürdige KI sind eine Reihe von Prozessen und Methoden, die es menschlichen Benutzern ermöglichen, die von KI-Algorithmen erstellten Ergebnisse und Ausgaben zu verstehen und ihnen zu vertrauen, einschließlich ihrer erwarteten Auswirkungen und potenziellen Verzerrungen.

Optimierte Entscheidungen

Diagramm, das zeigt, wie Entscheidungen optimiert werden können

Optimierte Entscheidungen

Die Entscheidungsoptimierung rationalisiert die Auswahl und Bereitstellung von Optimierungsmodellen und ermöglicht die Erstellung von Dashboards, um Ergebnisse zu teilen und die Zusammenarbeit zu verbessern.

Visuelle Entwicklung von Modellen

Diagramm, das zeigt, wie Modelle visuell entwickelt werden

Visuelle Entwicklung von Modellen

Mit benutzerfreundlichen, von IBM® SPSS® inspirierten Workflows können Sie visuelle Data Science mit Open-Source-Bibliotheken und Notebook-basierten Schnittstellen auf einer einheitlichen Daten- und KI-Plattform kombinieren.

Greifen Sie auf Watson NLP zu

Screenshot von Watson Natural Language Processing Premium Environment

Greifen Sie auf Watson NLP zu

Die Watson Natural Language Processing Premium Environment bietet Watson Studio-Benutzern sofortigen Zugriff auf bereits trainierte, hochwertige Testanalysemodelle in über 20 Sprachen. Diese Modelle werden von Fachleuten von IBM Research und IBM Software in jeder Sprache erstellt, gepflegt und auf ihre Qualität hin bewertet.

Beschleunigen Sie die KI-Entwicklung mit AutoAI

Diagramm, das zeigt, wie AutoAI zur Beschleunigung der Entwicklung beiträgt

Beschleunigen Sie die KI-Entwicklung mit AutoAI

Mit AutoAI können Einsteiger schnell loslegen und erfahrene Data Scientists das Experimentieren in der KI-Entwicklung beschleunigen. AutoAI automatisiert Datenaufbereitung, Modellentwicklung, Feature-Engineering und Hyperparameteroptimierung.

Föderierte Schulung

Diagramm, das zeigt, wie ein föderiertes Schulungsexperiment neu konfiguriert wird

Föderierte Schulung

Lernen Sie mit föderierter Schulung ein Modell auf einer Reihe von Datenquellen aus unterschiedlichen und voneinander unabhängigen Quellen kennen, ohne Daten zu verschieben oder freizugeben. Alle Teilnehmer in der Föderation lernen am gemeinsamen maschinellen Lernmodell. Die Schulungsergebnisse tragen dazu bei, die Modellqualität und -genauigkeit mit besseren Geschäftseinblicken zu verbessern und gleichzeitig das Risiko von Datensicherheits- und Datenschutzproblemen zu verringern.

Vorteile

Funktion

IBM Watson Studio – Details

AutoAI für schnellere Versuchsreihen

Bauen Sie automatisch Modellpipelines auf. Bereiten Sie Daten vor und wählen Sie Modelltypen aus. Generieren und ordnen Sie Modellpipelines.

Erweiterte Datenverfeinerung

Bereinigen und formen Sie Daten mit einem grafischen Ablaufeditor. Wenden Sie interaktive Vorlagen auf Codeoperationen, Funktionen und logische Operatoren an.

Unterstützung für Open-Source-Notebooks

Erstellen Sie eine Notebook-Datei, verwenden Sie ein Stichproben-Notebook oder bringen Sie Ihr eigenes Notebook mit. Codierung und Ausführung eines Notebooks.

Integrierte visuelle Tools

Bereiten Sie Daten schnell vor und entwickeln Sie Modelle visuell mit IBM SPSS Modeler in Watson Studio.

Modelltraining und -entwicklung

Erstellen Sie schnell Experimente und erweitern Sie die Schulung funktional, indem Sie Pipelines optimieren und die richtige Kombination von Daten identifizieren.

Umfangreiche Open-Source-Frameworks

Nutzen Sie Ihr Wunschmodell in der Produktion. Verfolgen und trainieren Sie Modelle erneut mithilfe von Produktionsfeedback.

Integrierte Entscheidungsoptimierung

Kombinieren Sie prädiktive und präskriptive Modelle. Verwenden Sie Vorhersagen, um Entscheidungen zu optimieren. Erstellen und bearbeiten Sie Modelle in Python, in OPL oder mit natürlicher Sprache.

Modellverwaltung und -überwachung

Überwachen Sie Qualität, Fairness und Abweichungskennzahlen. Wählen und konfigurieren Sie die Bereitstellung für Modellerkenntnisse. Passen Sie Modellmonitore und Kennzahlen an.

Modellrisikomanagement

Vergleichen und evaluieren Sie Modelle. Evaluieren und wählen Sie Modelle mit neuen Daten aus. Prüfen Sie die wichtigsten Modellkennzahlen nebeneinander.

Produktbilder

Automatisierung des KI-Lebenszyklus

Screenshot mit Beziehungszuordnung und Fortschrittsübersicht

Automatisierung des KI-Lebenszyklus

Entdecken Sie Beziehungen, indem Sie Modelle mit AutoAI erstellen.

Cloud, lokale Datenquellen

Screenshot mit mehreren Datenquellen von IBM und anderen Anbietern

Cloud, lokale Datenquellen

Greifen Sie auf praktisch jede Datenquelle in den Clouds zu und wählen Sie sie aus.

Drag-and-Drop-KI-Modelle

Screenshot mit GUI-basierter Benutzerschnittstelle

Drag-and-Drop-KI-Modelle

Erstellen Sie Modelle visuell mit einem intuitiven GUI-basierten Ablauf.

Erklären Sie Transaktionen für ein KI-Modell

Screenshot, der zeigt, wie Sie Werte für verschiedene vorhergesagte Ergebnisse ändern können

Erklären Sie Transaktionen für ein KI-Modell

Bestimmen Sie, welche neuen Funktionswerte zu unterschiedlichen Ergebnissen führen würden.

Neuerungen

Hören Sie das Neueste über Watson Studio

Erfahren Sie von KI-Fachleuten mehr über Best Practices. Sehen Sie sich Produktvorführungen an.

Informieren Sie sich über KI-Governance

Erfahren Sie, was KI-Governance ist, warum sie wichtig ist und wie Sie KI vertrauenswürdig machen können.

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Prognostizieren und optimieren Sie Ergebnisse mit KI- und maschinellen Schulungsmodellen.

Fußnoten

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