IBM designado Líder

Gartner publica el Magic Quadrant de 2021 para plataformas de machine learning y ciencia de datos.

Lleve los modelos de IA a producción

Cómo se utiliza

Implemente IA explicable

Profesional de negocios en una oficina trabajando en un portátil

Implemente IA explicable

La IA explicable es un conjunto de procesos y métodos que permite a los usuarios humanos comprender y confiar en los resultados que generan los algoritmos de IA, incluido el impacto esperado y los posibles sesgos.

Optimice las decisiones

Persona eligiendo una botella de vino

Optimice las decisiones

La optimización de decisiones agiliza la selección y el despliegue de los modelos de optimización, y permite crear paneles de control para compartir los resultados y mejorar la colaboración.

Desarrolle modelos visualmente

Vista desde arriba de un comercial trabajando en un ordenador en un escritorio

Desarrolle modelos visualmente

Con los flujos de trabajo fáciles de usar de IBM® SPSS®, puede combinar la ciencia de datos visuales con bibliotecas de código abierto e interfaces basadas en cuadernos en una plataforma unificada de datos e IA.

Cree ModelOps

Flujo de trabajo de IBM Cloud Pak for Data, que incluye la recopilación y la preparación de los datos, la creación y el despliegue de los modelos de IA y la optimización de decisiones

Cree ModelOps

ModelOps es un enfoque basado en principios para operacionalizar un modelo en aplicaciones. ModelOps permite sincronizar las cadencias entre la aplicación y las interconexiones de modelos. Puede optimizar la IA y las inversiones en aplicaciones desde el borde a los clouds híbridos.

Acelere el desarrollo de IA con AutoAI

Vista aérea de un cruce de carreteras interestatales por la noche

Acelere el desarrollo de IA con AutoAI

Con AutoAI, los principiantes pueden empezar a trabajar rápidamente y los expertos científicos de datos pueden acelerar la experimentación en el desarrollo de IA. AutoAI automatiza la preparación de datos, el desarrollo de modelos, la ingeniería de precisión y la optimización de hiperparámetros.

Ventajas

Prestación

IBM Watson Studio: detalles

AutoAI para una experimentación más rápida

Cree interconexiones de modelos automáticamente. Prepare los datos y seleccione los tipos de modelo. Genere y clasifique interconexiones de modelos.

Refinería de datos avanzada

Limpie y modele los datos con un editor de flujos gráfico. Aplique plantillas interactivas a operaciones de código, funciones y operadores lógicos.

Soporte para cuadernos de código abierto

Cree un archivo de cuaderno, utilice un cuaderno de ejemplo o lleve su propio cuaderno. Codifique y ejecute un cuaderno.

Herramientas visuales integradas

Prepare datos rápidamente y desarrolle modelos visualmente con SPSS Modeler en Watson Studio.

Entrenamiento y desarrollo de modelos

Cree experimentos rápidamente y mejore el entrenamiento mediante la optimización de las interconexiones y la identificación de la combinación adecuada de los datos.

Amplias infraestructuras de código abierto

Lleve a producción el modelo que prefiera. Realice el seguimiento y readapte los modelos aplicando el feedback de producción.

Optimización de decisiones incorporada

Combine modelos predictivos y prescriptivos. Utilice previsiones para optimizar las decisiones. Cree y edite modelos en Python, en OPL o con lenguaje natural.

Gestión y supervisión de modelos

Supervise las métricas de calidad, imparcialidad y desviación. Seleccione y configure el despliegue para obtener información de los modelos. Personalice los supervisores y las métricas de los modelos.

Gestión de riesgos de modelos

Compare y evalúe modelos. Evalúe y seleccione modelos con datos nuevos. Examine las métricas de modelos clave en paralelo.

Imágenes del producto

Automatización del ciclo de vida de la IA

captura de pantalla que muestra un mapa de relaciones y un mapa de progreso

Automatización del ciclo de vida de la IA

Explore las relaciones mediante la creación de modelos con AutoAI.

Orígenes de datos en local y en cloud

captura de pantalla que muestra varios orígenes de datos de IBM y de terceros

Orígenes de datos en local y en cloud

Acceda y seleccione prácticamente cualquier origen de datos en cloud.

Modelos de IA de arrastrar y soltar

captura de pantalla que muestra la interfaz basada en GUI

Modelos de IA de arrastrar y soltar

Cree modelos de forma visual con un flujo intuitivo basado en GUI.

Explicación de transacciones para un modelo de IA

captura de pantalla que muestra cómo se pueden cambiar los valores para obtener diferentes resultados previstos

Explicación de transacciones para un modelo de IA

Determine qué nuevos valores de característica se traducirían en diferentes resultados.

Novedades

Novedades sobre Watson Studio

Escuche a expertos en IA comentar las mejores prácticas. Vea demostraciones de productos.

Sincronice la IA y DevOps

Explore las principales funciones para el desarrollo dirigido por IA y por qué debería integrar modelos de IA en los ciclos de desarrollo.

Póngase en marcha rápidamente con el gobierno de IA

Explore lo que es el gobierno de la IA, por qué es importante y cómo lograr que la IA sea fiable.

Cómo empezar

Prevea y optimice los resultados con modelos de IA y machine learning.

Notas a pie de página

¹,² New Technology: The Projected Total Economic Impact™ of Explainable AI and Model Monitoring in IBM Cloud Pak for Data, Forrester, agosto de 2020.