Informationen zum Integrieren von KI in IBM Db2 for z/OS, um die operative Produktivität zu verbessern

Details zu IBM Watson® Machine Learning for z/OS®

Flexible Modellentwicklung

Geben Sie Data-Science-Teams die Flexibilität, Modelle mit der integrierten Entwicklungsumgebung (IDE) ihrer Wahl zu erstellen, zu trainieren und zu bewerten. Oder nutzen Sie die umfangreichen Funktionen für die Modellerstellung von IBM® Watson Machine Learning for z/OS, die auf einer auf Unternehmen abgestimmten Open-Source-Software basieren.

Höhere Produktivität

Optimieren Sie die Produktivität von Data-Scientists durch umfangreiche Funktionen für die Modellerstellung von IBM Watson Machine Learning for z/OS. Dieses Produkt bietet verschiedene Modi für die Modellerstellung, darunter Notebooks, visuelle Builder, Assistenten und erweiterte Informationsbeschaffung, die auf Aktivitäten von Data-Scientists angewendet werden. Automatische Normalisierung, Behandlung fehlender Werte und Generierung von Datenfunktionen, um selbst Data-Scientists mit wenig Erfahrung zu Experten zu machen.

Auf Unternehmen abgestimmte KI-Modellbereitstellung

Operationalisieren Sie ohne erheblichen Aufwand Vorhersagemodelle in Transaktionsanwendungen, um am Interaktionspunkt Einblicke in Echtzeit zu ermöglichen. Dieses Produkt bietet verschiedene Scoring-Ansätze, einschließlich REST-konformer APIs sowie Java- und CICS-Integration, die für höchste Sicherheits- und Leistungsstufen auf IBM® Z optimiert sind.

Erweiterte Modellgenauigkeit

Versetzen Sie Data-Scientists und Entwickler in die Lage, fortlaufende Neubewertungen von neuen Daten zu planen, um die Modellgenauigkeit im Laufe der Zeit zu überwachen und bei einer Verschlechterung der Leistung benachrichtigt zu werden. Aktualisieren Sie Modelle automatisch, um zuverlässig die Modellgenauigkeit aufrechtzuerhalten.

Einsatzbereites maschinelles Lernen

Stellen Sie wesentliche Modellversionierung, -prüfung und -überwachung sowie hohe Verfügbarkeit, hohe Leistung, geringe Latenz und Automatisierung von Modellen für maschinelles Lernen (Machine Learning as a Service) bereit.

Lösungsvorlagen für den Schnellstart

Bieten Sie wichtige grundlegende Vorlagen für allgemeine Geschäftsanforderungen, um Ihren Aufwand für maschinelles Lernen zu optimieren. Lösungsvorlagen veranschaulichen, wie maschinelles Lernen neben Ihrer Anwendungsinfrastruktur ausgeführt werden kann, um Wertschöpfung für wichtige Geschäftsbereiche wie Betrugserkennung, Kreditgenehmigung und IT-Betriebsanalyse zu bieten.

Technische Details

Technische Spezifikationen

Neuerungen

  • Deutlich verbesserte Leistung von Online-Scoring-Services für verschiedene Arten von Machine-Learning-Modellen, insbesondere für Deep-Learning-Modelle in einem ONNX-Format (Open Neural Network Exchange)
  • Bessere Integration mit IBM Cloud Pak for Data
  • Weitere Vereinfachung für Installation und Konfiguration
  • Neuer Installationsplaner, der Sie bei der Vorbereitung anwendungsfallbasierter Installationsprozesse unterstützt
  • IBM WMLz 2.3 Online Scoring Community Edition. Diese vereinfachte Version des WMLz-Scoring-Service bietet Organisationen die kostenlose Möglichkeit, den WMLz In-Transaction Scoring Approach einfach herunterzuladen und zu testen.

Softwarevoraussetzungen

  • z/OS 2.4, 2.3 und Db2 11 for z/OS oder höher
  • z/OS ICSF und z/OS OpenSSH
  • IBM 64-bit SDK for z/OS Java™ v8 SR6
  • Watson Machine Learning for z/OS IDE for Linux on Z oder Linux on x86
  • Red Hat OpenShift Container Platform 4.6

Hardwarevoraussetzungen

  • IBM z15, z14, IBM® z13 oder IBM zEnterprise EC12 (1 GCP, 4 zIIP, 100 GB Speicher, 100 GB Festplattenspeicher)
  • Watson Machine Learning for z/OS IDE on Linux on Z oder Linux on x86
  • 3 Masterknoten (4 vCPUs, 16 GB Hauptspeicher, 200 GB Speicher im Stammdateisystem, 300 GB für Image-Registry auf einem Masterknoten, 10 Gb/s Netzkapazität)
  • 3 Workerknoten (10 vCPUs, 64 GB Speicher, 200 GB Speicher im Stammdateisystem, 10 Gb/s Netzwerkkapazität)
  • Insgesamt (6 Server, 42 vCPUs, 240 GB Hauptspeicher, 1,5 TB Speicher)

Next Steps

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