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
KI in jeder Cloud skalieren
IBM Watson® Studio ermöglicht es Datenwissenschaftlern, Entwicklern und Analysten, KI-Modelle zu erstellen, auszuführen und zu verwalten und Entscheidungen überall auf IBM Cloud Pak® for Data zu optimieren. Verknüpfen Sie Teams, automatisieren Sie KI-Lebenszyklen und beschleunigen Sie die Zeit bis zur Wertschöpfung in einer offenen Multi-Cloud-Architektur.
Bringen Sie Open-Source-Frameworks wie PyTorch, TensorFlow und scikit-learn mit IBM und seinen Ökosystem-Tools für codebasierte und visuelle Datenwissenschaft zusammen. Arbeiten Sie mit Jupyter Notebooks, JupyterLab und CLIs – oder in Sprachen wie Python, R und Scala.
KI-Modelle mit IBM Watson Studio erstellen (01:13)
Verwendung
Erklärbare KI implementieren
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
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
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
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
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.
Flexible Ausstattungsmerkmale
Modelle dort erstellen, wo Ihre Daten sich befinden
Vorteile
Optimierung der KI- und Cloud-Ökonomie
Vorhersage von Ergebnissen und Vorgabe von Maßnahmen
Synchronisierung von Apps und KI
Vereinheitlichen Sie Tools und steigern Sie die Produktivität für ModelOps
Stellen Sie faire, nachvollziehbare KI bereit
Risiken und die Einhaltung von Vorschriften verwalten
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
KI-Lifecycle-Automation
Erforschen Sie Beziehungen, indem Sie mit AutoAI Modelle erstellen.
Datenquellen – lokal und in der Cloud
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
Drag-and-drop-KI-Modelle
Visuelles Erstellen von Modellen mit einem intuitiven grafisch orientierten Ablauf.
Erläutern Sie Transaktionen für ein KI-Modell
Erläutern Sie Transaktionen für ein KI-Modell
Bestimmen Sie, welche neuen Feature-Werte zu unterschiedlichen Ergebnissen führen würden.
Kundenreferenzen
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.