IBM Watson Studio
Aufbau von Vertrauen und Skalierung von KI in Cloud-Umgebungen
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Screenshot vom IBM Watson Studio-Dashboard mit Pipelines und Top-Algorithmen
Bringen Sie KI-Modelle in die Produktion

IBM® Watson Studio gibt Data Scientists, Entwicklern und Analysten die Möglichkeit, KI-Modelle aufzubauen, auszuführen und zu verwalten und außerdem ihre Entscheidungen überall in IBM® Cloud Pak for Data zu optimieren. Bringen Sie Teams zusammen, automatisieren Sie KI-Lebenszyklen und beschleunigen Sie die Time-to-Value in einer offenen Multicloud-Architektur.

Verbinden Sie Open-Source-Frameworks wie PyTorch, TensorFlow und scikit-learn mit IBM und seinen Ökosystem-Tools für codebasierte und visuelle Data Science. Arbeiten Sie mit Jupyter Notebooks, JupyterLab und CLIs – oder in Sprachen wie Python, R und Scala.

IBM erwirbt Manta zur Ergänzung seiner Daten- und KI-Governance-Kompetenzen

Cloud Pak for Data 4.7 ist jetzt verfügbar

Erfahren Sie, warum Ihr Unternehmen erklärbare KI braucht und warum das wichtig ist

Erste Schritte
Jetzt verfügbar: watsonx.ai

Ankündigung des Starts von watsonx.ai – Das völlig neue Enterprise Studio verbindet traditionelles maschinelles Lernen mit neuen, auf Foundation Models basierenden generativen KI-Funktionen.

Probieren Sie watsonx.ai aus

Anwendungen

MLOps Watson Studio bietet eine kollaborative Plattform, auf der Data Scientists Modelle für maschinelles Lernen aufbauen, trainieren und bereitstellen können. Die Plattform unterstützt eine Vielzahl von Datenquellen, damit Teams ihre Workflows rationalisieren können. Mit fortschrittlichen Funktionalitäten wie dem automatisierten maschinellen Lernen und der Modellüberwachung können Benutzer von Watson Studio ihre Modelle während des gesamten Entwicklungs- und Bereitstellungszyklus verwalten. Erfahren Sie mehr über Data Science und MLOps

Decision Optimization Die Entscheidungsoptimierung rationalisiert die Auswahl und Bereitstellung von Optimierungsmodellen und ermöglicht die Erstellung von Dashboards, um Ergebnisse zu teilen und die Zusammenarbeit zu verbessern. Erfahren Sie mehr über Decision Optimization on Cloud

Visuelle Modellierung 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. Erste Schritte mit IBM SPSS Modeler on Cloud

NLP with Watson Mit der Watson Natural Language Processing Premium-Umgebung erhalten Benutzer von Watson Studio sofortigen Zugriff auf vortrainierte, hochwertige Textanalysemodelle in über 20 Sprachen. Diese Modelle werden in jeder Sprache von Experten von IBM Research und IBM Software erstellt, gepflegt und auf ihre Qualität geprüft. Erste Schritte mit Watson NLP

Automatisierte Entwicklung 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. AutoAI in der Cloud ausprobieren

KI-Governance Automatisierte KI-Governance-Tools und -Prozesse ermöglichen es Unternehmen, KI-Workflows besser zu steuern, zu verwalten und zu überwachen. Durch die Nachverfolgung und Dokumentation der Datenherkunft, Modellen, zugehörigen Metadaten und Pipelines können sie transparente und erklärbare analytische Ergebnisse bereitstellen. Setzen Sie KI effektiv ein, indem Sie Risiken, KI-Richtlinien und Vorschriften mit individuellen Workflows und dynamischen Dashboards verwalten. Erfahren Sie mehr über KI-Governance

Vorteile Optimierung von KI und Cloud-Ökonomie

Nutzen Sie Multicloud-KI für Ihr Unternehmen. Verwenden Sie flexible Nutzungsmodelle. Entwickeln Sie KI und stellen Sie sie überall bereit.

Vorhersage von Ergebnissen und Festlegung von Aktionen

Optimieren Sie Zeitpläne, Konzepte und Ressourcenzuordnungen mithilfe von Prognosen. Vereinfachen Sie die Optimierungsmodellierung mit einer Schnittstelle in natürlicher Sprache.

Synchronisierung von Apps und KI

Bringen Sie Entwickler und Data Scientists zusammen und schulen Sie sie übergreifend. Übermitteln Sie Modelle über eine REST-API in jede beliebige Cloud. Sparen Sie Zeit und Kosten bei der Verwaltung verteilter Tools.

Vereinheitlichung von Tools und Steigerung der Produktivität für ModelOps

Operationalisieren Sie Unternehmens-KI in allen Clouds. Verwalten und sichern Sie Data-Science-Projekte im großen Maßstab.

Bereitstellung von erklärbarer KI

Reduzieren Sie den Aufwand für die Modellüberwachung um 35 % bis 50 %.¹ Erhöhen Sie die Modellgenauigkeit um 15 % bis 30 %.² Verbessern Sie den Nettogewinn auf einer Daten- und KI-Plattform.

Verwaltung von Risiken und Einhaltung von gesetzlichen Vorschriften

Schützen Sie sich vor Risiken und vermeiden Sie Strafen von Aufsichtsbehörden. Vereinfachen Sie das Risikomanagement für KI-Modelle durch automatische Validierung.

ESG validiert die Funktionen von Watson Studio. Der Bericht bestätigt, dass Watson Studio die Bereitstellung von KI-Anwendungen vereinfachen und beschleunigen kann.
IBM Watson Studio – Details Mehr erfahren AutoAI für schnelleres Experimentieren

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

Erweiterte Datenverfeinerung

Bereinigen und gestalten Sie Daten mit einem grafischen Flow-Editor. Wenden Sie interaktive Vorlagen auf Codeoperationen, Funktionen und logische Operatoren an.

Unterstützung von Open-Source-Notebooks

Erstellen Sie eine Notebook-Datei, verwenden Sie ein Beispiel-Notebook oder nutzen Sie Ihr eigenes Notebook. Programmieren Sie ein Notebook und führen Sie es aus.

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 das Training, indem Sie Pipelines optimieren und die richtige Kombination von Daten identifizieren.

Umfassende Open-Source-Frameworks

Bringen Sie das Modell Ihrer Wahl in die Produktion. Verfolgen Sie Ihre Modelle und trainieren Sie sie anhand von Feedback aus der Produktion neu.

Eingebettete Decision Optimization

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

Modellverwaltung und -überwachung

Überwachen Sie Metriken zu Qualität, Fairness und Drift. Wählen und konfigurieren Sie die Bereitstellung für Modellerkenntnisse. Passen Sie Modellüberwachungen und -metriken an.

Modellrisikomanagement

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

IBM Watson Studio wurde in der IDC-Anbieterbewertung „Worldwide Machine Learning Operations Platforms 2022“ als führend ausgezeichnet
Vertrauenswürdige Führung
In den Grid Reports von G2 im Herbst 2023 in den folgenden Bereichen als führender Anbieter ausgezeichnet: Datenaufbereitung, Data Science und Plattformen für maschinelles Lernen, MLOps-Plattformen, prädiktive Analysen und Textanalysen. Infografik lesen

Produktbilder

Automatisierung des KI-Lebenszyklus Untersuchen Sie Beziehungen, indem Sie mit AutoAI Modelle erstellen.

Cloud- und On-Premises-Datenquellen Erhalten Sie Zugriff auf praktisch jede Datenquelle und wählen Sie sie aus, egal in welcher Cloud.

KI-Modelle mit Drag-and-drop-Funktion Erstellen Sie Modelle visuell mit einem intuitiven GUI-basierten Ablauf.

Erklärung von Transaktionen für ein KI-Modell Bestimmen Sie, welche neuen Merkmalswerte zu unterschiedlichen Ergebnissen führen würden.

Kundenreferenzen JPMorgan Chase

Verbessert das Modellrisikomanagement mit IBM Watson Studio.

Wunderman Thompson Data

Führt mit AutoAI umfangreiche Vorhersagen durch.

Highmark Health

Überwacht Modelle, um Vorhersagen zu verbessern.

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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.