IBM Watson® Studio Desktop ist zu einem speziellen Einführungspreis von 199 USD pro Monat erhältlich

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Stack Overflow

Hier finden Sie häufig gestellte Fragen und Antworten zu Watson™ Studio.

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Studie von Forrester

In seiner TEI-Studie (Total Economic Impact) quantifiziert Forrester Consulting die Vorteile durch die Nutzung von Watson Studio und Watson Knowledge Catalog.

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Dokumentation

Erfahren Sie mehr darüber, was Sie mit Watson Studio sehen und tun können. Sehen Sie sich auch Videos zu den wichtigsten Aufgaben an.

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Lösungsübersicht

Sehen Sie, wie Sie diese integrierte Plattform nutzen können, um Data-Scientists und Geschäftsanalysten bei Entwicklung, Training und Management von Modellen zu unterstützen.

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Demos

Einführung in IBM Watson Studio Desktop

Sehen Sie, wie Sie mit visuellen Drag-and-drop-Tools auf Ihrem Desktop Daten aufbereiten und Modelle erstellen können.

Video ansehen (6:56)

Neural Network Modeler und Deep-Learning-Experimente

Hier erhalten Sie einen Überblick über das Tool Neural Network Modeler und sehen, wie schnell mit diesem Tool ein Modell eines neuronalen Netzes erstellt werden kann.

Video ansehen (3:05)

Management und Implementierung von Modellen

Mit Watson Studio können Data-Scientists und Analysten schnell Modelle erstellen und mithilfe eines Prototyps testen, Implementierungen überwachen sowie immer mehr Erkenntnisse gewinnen, wenn mehr Daten verfügbar werden.

Video ansehen (2:49)

Erstellung eines logistischen Regressionsmodells

Sehen Sie, wie einfach es ist, ein logistisches Regressionsmodell mit den in Watson Studio verfügbaren Tools zu erstellen.

Video ansehen (4:03)

Watson Studio Local – Administration

Hier sehen Sie eine Einführung in das Administrator-Dashboard und die Community-Features von Watson Studio Local.

Video ansehen (5:39)

Watson Studio Local – Analytics

Hier sehen Sie eine Einführung in die Modeler-Builder- und Analytic-Asset-Features von Watson Studio Local.

Video ansehen (6:28)

Produkttouren und praktische Übungen

Produkttour zu IBM Watson Studio: Erstellung eines Machine-Learning-Modells zur Vorhersage der Kundenabwanderung

Sammeln Sie Erfahrung mit Watson Studio: Erstellen Sie ein Machine-Learning-Modell auf der Basis eines Entscheidungsbaums, um einzuschätzen, wie groß das Risiko ist, dass Sie einen Kunden verlieren.

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IBM Watson Studio: Machine Learning und Deep Learning leicht gemacht

Hier erfahren Sie, wie Sie das beste Modell für die Vorhersage der Kundenabwanderung auswählen und Watson-Services nutzen.

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Produkttour zu IBM Watson Studio Modeler Flows: Erstellung eines SPSS-Machine-Learning-Modells

Nutzen Sie Watson Studio Modeler Flows und die IBM SPSS®-Runtime, um ein Machine-Learning-Modell zur Einschätzung des Risikos der Kundenabwanderung und zur programmgesteuerten Bewertung von Datensätzen zu erstellen.

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Schnellere Machine-Learning- und Deep-Learning-Entwicklung mit Modeler Flows

Hier erfahren Sie, wie Sie Modeler Flows für drei Runtime-Umgebungen erstellen können: SPSS, Apache Spark und Spark for Neural Networks.

Praktische Übung starten

Produkttour zu IBM Watson Studio: Erstellung und Test eines Modells für die visuelle Erkennung

Diese Produkttour zeigt, wie einfach es für Unternehmen jeder Größe ist, die visuelle Erkennung zu nutzen.

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Produkttour zu IBM Watson Studio Local: Erstellen, trainieren und implementieren Sie Machine-Learning-Modelle ohne Codierung

Bei dieser Produkttour erfahren Sie, wie Sie ein Machine-Learning-Modell trainieren und implementieren – ohne Kenntnisse in Codierung oder manueller Modellerstellung.

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Haben Sie Watson Studio installiert? Mit diesen Tutorials und Anwendungsfällen erfahren Sie mehr über das Produkt.

Erstellung, Implementierung, Test und erneutes Training eines Machine-Learning-Modells für Vorhersagen

Dieses Tutorial zeigt Ihnen, wie Sie ein Machine-Learning-Modell für Vorhersagen erstellen und es als API, die in Anwendungen verwendet werden kann, implementieren, testen und mit Feedbackdaten erneut trainieren. Das alles ist in einer integrierten und einheitlichen Self-Service-Umgebung in der IBM Cloud™ möglich.

Zum Tutorial

Erstellung, Implementierung, Test und erneutes Training eines Machine-Learning-Modells für Vorhersagen

Analyse und Visualisierung von Open Data mit Apache Spark und Watson Studio

In diesem Tutorial analysieren und visualisieren Sie Open Datasets mit einem Jupyter Notebook in Watson Studio und mit Apache Spark für die Verarbeitung. Bei diesem Anwendungsfall beginnen Sie mit der Kombination von Daten zu Bevölkerungswachstum, Lebenserwartung und ISO-Ländercodes in einem einzigen Datenrahmen. Anschließend werden Sie diese Daten mithilfe der Pixiedust-Bibliothek für Python auf verschiedene Arten abfragen und visualisieren.

Zum Tutorial

Analyse und Visualisierung von Open Data mit Apache Spark

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