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Preguntas y respuestas frecuentes sobre Watson™ Studio.

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Estudio de Forrester

El estudio Forrester sobre el impacto económico global cuantifica las ventajas de desplegar Watson Studio y Watson Knowledge Catalog.

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Explore más de lo que puede ver y hacer con Watson Studio y vea los vídeos sobre las tareas clave.

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Descubra cómo puede utilizar esta plataforma integrada, diseñada para ayudar a los científicos de datos y a los analistas de negocio a desarrollar, entrenar y gestionar modelos.

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Demos

Introducción a IBM Watson Studio Desktop

Descubra cómo empezar a preparar datos y a crear modelos en el escritorio con herramientas visuales de arrastrar y soltar.

Vea el vídeo (6:56)

Neural Network Modeler y experimentos de deep learning

Obtenga una visión general de la herramienta Neural Network Modeler y vea qué rápido se puede crear un modelo utilizando esta herramienta.

Vea el vídeo (3:05)

Gestión y despliegue de modelos

Watson Studio permite a los científicos de datos y analistas crear y elaborar prototipos de modelos rápidamente, supervisar los despliegues e ir aprendiendo con el tiempo, a medida que se disponga de más datos.

Vea el vídeo (2:49)

Cree un modelo de regresión logística

Vea qué fácil es crear un modelo de regresión lógica utilizando las herramientas disponibles en Watson Studio.

Vea el vídeo (4:03)

Watson Studio Local - Administración

Vea la introducción del panel de control administrativo de Watson Studio Local y las características de la comunidad.

Vea el vídeo (5:39)

Watson Studio Local - Analítica

Vea la introducción de las características de activos de analítica y el compilador de modelos de Watson Studio Local.

Vea el vídeo (6:28)

Visitas guiadas por el producto y laboratorios prácticos

Visita guiada por el producto IBM Watson Studio: Cree un modelo de machine learning para prever el abandono de clientes

Adquiera experiencia con Watson Studio mediante la creación de un modelo de machine learning de árbol de decisiones para evaluar el riesgo de que un cliente deje el servicio.

Explore la visita guiada por el producto

IBM Watson Studio: Machine learning y deep learning simplificado

Descubra cómo elegir el mejor modelo para la predicción de abandono y sacar partido de los servicios de Watson.

Pruebe el laboratorio práctico

Visita guiada por el producto IBM Watson Studio Modeler Flows: Cree un modelo de machine learning de SPSS

Utilice Watson Studio Modeler Flows y el entorno de ejecución de IBM SPSS® para crear un modelo de machine learning que evalúe el riesgo de abandono de clientes y que puntúe los registros mediante programación.

Explore la visita guiada por el producto

Acelere el desarrollo de machine learning y deep learning con los flujos del modelador

Descubra cómo crear flujos del modelador para tres entornos de ejecución: SPSS, Apache Spark y Spark for Neural Networks.

Pruebe el laboratorio práctico

Visita guiada por el producto IBM Watson Studio: Cree y pruebe un modelo de reconocimiento visual

Esta visita guiada por el producto demuestra lo fácil que es para todas las empresas, grandes y pequeñas, acceder al reconocimiento visual.

Explore la visita guiada por el producto

Visita guiada por el producto IBM Watson Studio Local: Cree, entrene y despliegue modelos de machine learning sin codificación

Realice esta visita guiada por el producto para aprender a entrenar y desplegar un modelo de machine learning, sin necesidad de codificación ni habilidades de creación manual de modelos.

Explore la visita guiada por el producto

¿Ha instalado Watson Studio? Consulte estos tutoriales y casos de uso para obtener más información sobre el producto.

Cree, despliegue, pruebe y entrene un modelo de machine learning predictivo

Este tutorial le guía por el proceso de creación de un modelo de machine learning predictivo, desplegándolo como una API que se utilizará en aplicaciones, probándolo y entrenándolo con datos de feedback. Todo ello en una experiencia de autoservicio integrada y unificada en IBM Cloud™.

Ir a la guía de aprendizaje

Cree, despliegue, pruebe y entrene un modelo de machine learning predictivo

Analice y visualice datos abiertos con Apache Spark y Watson Studio

En este tutorial, analizará y visualizará conjuntos de datos abiertos utilizando un cuaderno Jupyter en Watson Studio, con Apache Spark para el procesamiento. En este caso de uso, empezará combinando los datos sobre el crecimiento de la población, la esperanza de vida y los códigos ISO del país en un único marco de datos. A continuación, realice consultas y visualice los datos de varias maneras utilizando la biblioteca de Pixiedust para Python.

Ir a la guía de aprendizaje

Analice y visualice datos abiertos con Apache Spark

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