KI-Modelle mit Watson Studio erstellen und trainieren
IBM Watson® Studio hilft Data-Scientists und Analysten bei Datenaufbereitung und Modellerstellung im richtigen Maß in jeder Cloud. Mit der offenen, flexiblen Multi-Cloud-Architektur bietet Watson Studio Funktionen, die Unternehmen bei der Vereinfachung von Data-Science und KI für Unternehmen unterstützen: Dieses Video ansehen (03:43), um zu erfahren, wie Sie Ihren Weg zu KI für Unternehmen vereinfachen können. IBM Cloud Pak™ for Data ist eine einheitliche Daten- und KI-Plattform, die das KI-Lebenszyklusmanagement automatisiert.
Bereitstellungsoptionen
Watson Studio Premium
Entscheidungsoptimierung, SPSS und Big Data in IBM Cloud Pak for Data einsetzen.
Watson Studio wurde im Forrester-Bericht über Vorhersageanalyse und maschinelles Lernen als „Leader“ eingestuft*
Führungskräfte, die in Data-Science investieren und betriebliche Hindernisse im richtigen Maß abbauen, können das Potenzial der KI-Chancen effektiv nutzen.
51 %
der Firmen empfinden Optimierung, Beibehaltung und Erweiterung von KI-Funktionen als Herausforderung**
8 %
der Firmen nutzen zentrale Verfahren, die umfassende KI-Nutzung unterstützen***
Funktionen von Watson Studio
Erkenntnisse aus Ihren Daten ziehen
Erstellen und testen Sie ein Modell für visuelle Erkennung.
Neu in Watson Studio
On-Demand-Webseminar: ModelOps
Erfahren Sie, wie Sie mit ModelOps Ihre DevOps- und Data-Science-Verfahren optimal nutzen können.
AutoAI-E-Book
Entdecken Sie zehn Möglichkeiten, AutoAI in Watson Studio zu nutzen, um die Wertschöpfung zu beschleunigen.
451 Research über ModelOps und intelligente Automation
Beschleunigen Sie die Entwicklung von KI-gestützten Apps, um einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen.
Watson Studio in Aktion
Wunderman Thompson
Erfahren Sie mehr über die drei wichtigsten Grundlagen von KI und darüber, wie Wunderman Thompson AutoAI verwendet hat, um die Modellleistung zu beschleunigen.
JP Morgan Chase
Erfahren Sie, wie JP Morgan Chase das Modellrisikomanagement mit Watson Studio verbessert hat.
Geisinger Health System
Lesen Sie, wie Geisinger Merkmale im Zusammenhang mit einem höheren Sterberisiko identifizierte und damit Klinikärzte bei der Entwicklung wirksamerer Behandlungsmethoden unterstützte.
Produktbilder
AutoAI Pipeline-Rangliste: Ordnet die Modellgenauigkeit der Reihe nach und zeigt Pipelineinformationen an
SPSS Modeler in Watson Studio: Verzweigung als Modell aus SPSS Modeler-Datenflüssen in Watson Studio speichern
Notebook ausführen: Suchen und wählen Sie Ihr Notebook und andere Assets, um das Notebook auszuführen, aus
Bereitstellung per Mausklick: Speichern Sie das Modell Ihrer Wahl in Watson Studio und klicken Sie, um es mit Watson Machine Learning bereitzustellen
Was werden wir zusammen aufbauen?
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Fußnote
*Forrester Research Inc. The Forrester Wave™: Multimodal Predictive Analytics And Machine Learning Solutions, Q3 2018 von Mike Gualtieri und Kjell Carlsson, Ph.D., 5. September 2018 **2019 Forrester-Infografik: „AI experiences a Reality Check“ ***2019 Harvard Business Review, Building the AI Powered Organization (Link führt zu Seite außerhalb von IBM)