Jetzt anmelden zum IBM Data & AI Forum 2021!

Das Data & AI Forum 2021 ist ein Treffpunkt für alle Fachleute und Experten die sich für Daten, Analytics und künstliche Intelligenz interessieren und mehr über die aktuellen Trends und potenzielle Anwendungsgebiete erfahren möchten.

IBM wurde als Leader eingestuft

Gartner veröffentlicht den Bericht 2021 Magic Quadrant for Data Science and Machine Learning Platforms.

KI-Modelle in die Produktion einführen

Verwendung

Erklärbare KI implementieren

Fachmann, der in einem Büro an seinem Laptop arbeitet

Erklärbare KI implementieren

Erklärbare KI ist eine Reihe von Prozessen und Methoden, die es menschlichen Nutzern ermöglichen, die von KI-Algorithmen erzeugten Ergebnisse und Ausgaben zu verstehen und ihnen zu vertrauen, einschließlich ihrer erwarteten Auswirkungen und potenziellen Fehler.

Optimieren Sie Entscheidungen

Person, die eine Flasche Wein auswählt

Optimieren Sie Entscheidungen

Die Entscheidungsoptimierung rationalisiert die Auswahl und die Implementierung von Optimierungsmodellen und ermöglicht die Erstellung von Dashboards zur gemeinsamen Nutzung von Ergebnissen und zur Verbesserung der Zusammenarbeit.

Modelle visuell entwickeln

Draufsicht auf einen Fachmann, der an einem Computer an einem Schreibtisch arbeitet

Modelle visuell entwickeln

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

ModelOps erstellen

IBM Cloud Pak for Data-Workflow, einschließlich Sammeln und Aufbereiten von Daten, Erstellen und Bereitstellen von KI-Modellen und Optimieren von Entscheidungen

ModelOps erstellen

ModelOps ist ein strukturierter Ansatz zur Operationalisierung eines Modells in Anwendungen. ModelOps hilft Ihnen, die Kadenzen zwischen den Anwendungs- und Modellpipelines zu synchronisieren. Sie können Ihre KI- und App-Investitionen vom Edge-Computing bis hin zu hybriden Clouds optimieren.

KI-Entwicklung mit AutoAI beschleunigen

Draufsicht auf ein Autobahnkreuz bei Nacht

KI-Entwicklung mit AutoAI beschleunigen

Mit AutoAI können Anfänger schnell loslegen und erfahrene Datenwissenschaftler Versuchsreihen in der KI-Entwicklung beschleunigen. AutoAI automatisiert die Datenaufbereitung, die Modellentwicklung, das Feature-Engineering und die Hyperparameteroptimierung.

Vorteile

Leistungsmerkmal

IBM Watson Studio - Details

AutoAI für schnellere Versuchsreihen

Erstellen Sie Modell-Pipelines automatisch. Bereiten Sie Daten vor und wählen Sie Modelltypen aus. Erstellen und bewerten Sie Modell-Pipelines.

Erweiterte Datenoptimierung

Bereinigen und gestalten Sie Daten mit einem grafischen Ablaufeditor. Wenden Sie interaktive Vorlagen für Code-Operationen, Funktionen und logische Operatoren an.

Notebook-Unterstützung mittels Open-Source

Erstellen Sie eine Notebook-Datei, verwenden Sie ein Beispiel-Notebook oder bringen Sie Ihr eigenes Notebook mit. Codieren Sie ein Notebook und führen Sie es aus.

Integrierte grafisch orientierte Tools

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

Modelltraining und -entwicklung

Führen Sie Experimente schnell durch und verbessern Sie das Training, indem Sie Pipelines optimieren und die richtige Kombination von Daten ermitteln.

Umfangreiche Open-Source-Frameworks

Führen Sie das Modell Ihrer Wahl in die Produktion ein. Verfolgen und trainieren Sie Modelle anhand von Produktionsrückmeldungen.

Eingebettete Entscheidungsoptimierung

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

Modellmanagement und -überwachung

Überwachen Sie Messwerte in den Bereichen Qualität, Fairness und Abweichungen. Wählen und konfigurieren Sie die Bereitstellung für Modelleinblicke. Passen Sie Modellmonitore und Metriken an.

Modellrisikomanagement

Vergleichen und bewerten Sie Modelle. Bewerten und wählen Sie Modelle mit neuen Daten aus. Prüfen Sie die wichtigsten Modellmetriken parallel.

Produktabbildungen

KI-Lifecycle-Automation

Screenshot, der Beziehungszuordnung und Fortschrittsübersicht zeigt

KI-Lifecycle-Automation

Erforschen Sie Beziehungen, indem Sie mit AutoAI Modelle erstellen.

Datenquellen – lokal und in der Cloud

Screenshot mit mehreren IBM und Drittanbieter-Datenquellen

Datenquellen – lokal und in der Cloud

Greifen Sie über Clouds hinweg auf praktisch jede Datenquelle zu und wählen Sie sie aus.

Drag-and-drop-KI-Modelle

Screenshot, der eine grafisch orientierte Schnittstelle zeigt

Drag-and-drop-KI-Modelle

Visuelles Erstellen von Modellen mit einem intuitiven grafisch orientierten Ablauf.

Erläutern Sie Transaktionen für ein KI-Modell

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

Erläutern Sie Transaktionen für ein KI-Modell

Bestimmen Sie, welche neuen Feature-Werte zu unterschiedlichen Ergebnissen führen würden.

Neuerungen

Erfahren Sie das Neueste über Watson Studio

Hören Sie sich den Vortrag von KI-Experten über bewährte Praktiken an. Sehen Sie sich Produktdemonstrationen an.

Synchronisierung von KI und DevOps

Lernen Sie die wichtigsten Funktionen für KI-gesteuerte Entwicklung kennen und erfahren Sie, warum Sie KI-Modelle in Entwicklungszyklen integrieren sollten.

Beschleunigen Sie die KI-Governance

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

Erste Schritte

Sagen Sie mit KI und maschinellen Lernmodellen Ergebnisse voraus und optimieren Sie sie.

Fußnoten

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