Travaux pratiques gratuits : L'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur sans peine avec IBM Watson Studio
Pourquoi Watson Machine Learning ? Pourquoi maintenant ?
Les pratiques de la science des données et de l'intelligence artificielle (IA) ont évolué jusqu'à un point où les entreprises toutes tailles confondues expérimentent désormais activement l'injection de connaissances prédictives dans leur activité métier. Pourtant, passer de l'expérimentation à la production est resté un défi. IBM Watson Machine Learning aide les spécialistes des données et les développeurs à travailler ensemble pour accélérer la transition du déploiement et l'intégration de l'IA à leurs applications. La simplification, l'accélération et la gouvernance des déploiements d'IA permettent aux entreprises d'exploiter l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur pour créer de la valeur métier. Intégré de façon à être compatible avec Watson Studio, Watson Machine Learning permet à votre équipe interfonctionnelle de déployer, surveiller et optimiser les modèles rapidement et facilement. Les API sont générées automatiquement pour aider vos développeurs à injecter l'IA dans leurs applications en quelques minutes. Les tableaux de bord intuitifs de Watson Machine Learning simplifient pour vos équipes la gestion des modèles en production, et ses flux de travail transparents permettent de renouveler la formation des modèles en continu afin de préserver et d'améliorer l'exactitude du modèle.
Avantages de Watson Machine Learning
Évolutivité
Watson Machine Learning permet un déploiement simple et économique de l'IA et des ressources d'apprentissage automatique dans des environnements publics, privés, hybrides ou multicloud. Faites évoluer vos initiatives d'IA avec une parfaite fluidité, et transformez des projets pilotes en déploiements d'entreprise critiques sans investissements initiaux importants.
Rapidité
Commercialisez plus rapidement des ressources d'IA en rationalisant la formation et le déploiement des modèles. Watson Machine Learning automatise de nombreux aspects de la formation des modèles, tandis que les optimisations matérielles multiplateformes accélèrent les plannings de formation en optimisant l'utilisation des ressources.
Simplicité
Limitez les pénuries de compétences à l'aide de très nombreux modèles préformés et d'ensembles de données ouverts. Simplifiez la gestion du cycle de vie grâce à la surveillance automatique des performances et à un feedback continu, et interopérez facilement avec d'autres outils de science des données via une architecture modulaire ouverte.
Fonctionnalités de Watson Machine Learning
Envoyer par commande push les algorithmes et les analyses dans les données
Décentralisez et distribuez votre formation de modèle en utilisant Apache Spark pour former des modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur sur des données structurées et non structurées, quel que soit leur emplacement (bases de données relationnelles, Hadoop ou stockage d'objets).
Déployer et gérer les modèles
Gérez et gouvernez le cycle de vie de l'IA et de l'apprentissage automatique de A à Z, en créant des modèles portables pouvant être déployés sur le cloud ou sur site. Importez des modèles à partir d'autres outils de science des données, puis formez-les et déployez-les en continu en tant que services, applications ou scripts pour une large gamme de plateformes et d'outils.
Augmenter et automatiser l'apprentissage automatique
Automatisez l'optimisation des hyperparamètres et l'ingénierie des fonctions pour mettre en place une formation rapide. Utilisez le test A/B et la surveillance des performances pour créer une boucle de feedback de renouvellement des formations, afin de garantir une exactitude maximale.
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Laboratoire pratique : L'apprentissage automatique/apprentissage en profondeur sans peine avec Watson Machine Learning
