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Laboratorio práctico gratuito: Machine learning y deep learning simplificados con IBM Watson Studio
¿Por qué Watson Machine Learning? ¿Por qué ahora?
Las prácticas de ciencia de datos e inteligencia artificial (IA) han evolucionado hasta un punto en el que organizaciones de todos los tamaños están experimentando activamente para inyectar conocimientos predictivos en el negocio. Sin embargo, pasar de la experimentación a la producción plantea un reto. IBM Watson Machine Learning ayuda a los científicos de datos y desarrolladores a trabajar juntos para acelerar el proceso de transferencia e integración de inteligencia artificial en sus aplicaciones. Mediante la simplificación, la aceleración y la gestión de los despliegues de IA, permite a las organizaciones aplicar machine learning y deep learning para generar valor de negocio. Integrado con Watson Studio, Watson Machine Learning permite a su equipo multidisciplinar desplegar, supervisar y optimizar modelos de forma rápida y sencilla. Las API se generan automáticamente para ayudar a los desarrolladores a infundir inteligencia artificial en sus aplicaciones en minutos. Los paneles de control intuitivos de Watson Machine Learning permiten a los equipos gestionar fácilmente los modelos en producción, y sus flujos de trabajo fluidos facilitan el entrenamiento continuo para mantener y mejorar la precisión de los modelos.
Ventajas de Watson Machine Learning
Escalabilidad
Watson Machine Learning hace que sea fácil y rentable desplegar activos de machine learning e inteligencia artificial en entornos públicos, privados, híbridos o multicloud. Escale fácilmente sus iniciativas de IA, desarrollando proyectos piloto en despliegues empresariales críticos para el negocio, sin grandes inversiones iniciales.
Velocidad
Acelere la salida al mercado de activos de IA agilizando el proceso de despliegue y entrenamiento de modelos. Watson Machine Learning automatiza muchos aspectos del entrenamiento de modelos, mientras que las optimizaciones de hardware multiplataforma aceleran las planificaciones de entrenamiento maximizando la utilización de recursos.
Simplicidad
Reduzca la falta de conocimientos aprovechando una serie de conjuntos de datos abiertos y modelos previamente entrenados. Simplifique la gestión del ciclo de vida con la supervisión de rendimiento automatizada y el feedback continuo, e interactúe fácilmente con otras herramientas de ciencia de datos con una arquitectura abierta y modular.
Características de Watson Machine Learning
Aplique algoritmos y analítica a los datos
Descentralice y distribuya su entrenamiento de modelos aplicando Apache Spark para entrenar los modelos de machine learning y deep learning sobre datos estructurados y no estructurados, tanto si residen en bases de datos relacionales, como en Hadoop o en almacenamiento de objetos.
Despliegue y gestione modelos
Gestione y controle el ciclo de vida de machine learning e IA de principio a fin, creando modelos portátiles que se pueden desplegar en cloud o en local. Importe modelos de otras herramientas de ciencia de datos, y entrénelos y despliéguelos continuamente como servicios, aplicaciones o scripts para una amplia gama de plataformas y herramientas.
Aumente y automatice machine learning
Automatice la optimización de hiperparámetros y la ingeniería de precisión para acelerar el entrenamiento. Utilice las pruebas A/B y la supervisión de rendimiento para crear un bucle de feedback que permita mantener la precisión lo más elevada posible.
Cómo empezar con Watson Machine Learning en minutos
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