Datenwissenschaft – Tools und Lösungen

Mithilfe von Daten, Algorithmen, maschinellem Lernen und KI-Techniken Muster erkennen und Vorhersagen treffen
Eine Technikerin arbeitet in einem Rechenzentrum am Tablet
Nutzen Sie das Potenzial der Datenwissenschaft

Die Datenwissenschaft hat ihre Herausforderungen. Dazu gehören fragmentierte Daten, wenig verfügbares datenwissenschaftliches Know-how und verschiedene Tools, Praktiken und Frameworks, die zur Auswahl stehen. Außerdem gelten strenge IT-Standards in Bezug auf Schulung und Bereitstellung. Auch die Operationalisierung von ML-Modellen mit unklarer Genauigkeit und schwer überprüfbaren Vorhersagen ist nicht gerade einfach.

Mithilfe von IBM Tools und Lösungen für die Datenwissenschaft können Sie KI-gesteuerte Innovation beschleunigen, und zwar mit:
- einer intelligenten Data Fabric
- einem vereinfachten ModelOps-Lebenszyklus
- der Fähigkeit, jedes KI-Modell mit flexibler Bereitstellung auszuführen
- vertrauenswürdiger und erklärbarer KI

Mit anderen Worten: Sie können Datenwissenschaftsmodelle auf jeder Cloud operationalisieren, während Sie Vertrauen in KI-Ergebnisse fördern. Außerdem können Sie den KI-Lebenszyklus mit ModelOps organisieren und lenken, Geschäftsentscheidungen mittels Vorhersageanalyse optimieren und die Zeit bis zur Wertschöpfung mithilfe von visuellen Modellierungstools beschleunigen.

Von KI kann nur dann vollständig profitiert werden, wenn sie vertrauenswürdig ist. Erfahren Sie mehr über MLOps und vertrauenswürdige KI für Data Leader.
Warum IBM für Datenwissenschaft
KI-Lebenszyklusmanagement

Skalierbare, integrierte Plattform für Datenwissenschaft mit Funktionalitäten für den vollständigen KI- und ML-Lebenszyklus

Forrester Wave™ abrufen
Moderne Technologie der Datenwissenschaft

Bessere Entscheidungsfindung durch Vorhersage- und Optimierungstechnologien

Den Geschäftsleitfaden lesen
ModelOps-Methode

Schnellere Rendite durch die Operationalisierung von KI-Modellen, die auf DevOps ausgerichtet sind

ModelOps entdecken

Entscheidungen beschleunigen Systematische KI-Fehler verhindern

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