Beranda

AI and ML

Watson Studio

 IBM Watson Studio
Membangun kepercayaan dan menskalakan AI di seluruh lingkungan cloud
Coba gratis
Tangkapan layar yang memperlihatkan dasbor IBM Watson Studio dengan saluran pipa dan algoritma unggulan
Menghadirkan model AI ke produksi

IBM Watson® Studio memberdayakan ilmuwan, pengembang, dan analis data untuk membangun, menjalankan, dan mengelola model AI, serta mengoptimalkan keputusan di mana pun pada IBM Cloud Pak® for Data. Menyatukan tim, mengotomatiskan siklus hidup AI dan mempercepat time to value berdasarkan arsitektur multicloud terbuka.

Menyatukan kerangka kerja sumber terbuka seperti PyTorch, TensorFlow dan scikit-learn bersama IBM dan alat ekosistemnya untuk ilmu data visual dan berbasis-kode. Bekerja dengan Jupyter notebook, JupyterLab dan CLIs — atau dalam bahasa seperti Python, R dan Scala.
IBM mengakuisisi Manta untuk melengkapi kemampuan tata kelola data dan AI
Telah hadir Cloud Pak for Data 4.7 Pelajari mengapa organisasi Anda membutuhkan AI yang dapat dijelaskan dan mengapa hal itu penting
Memulai
Sekarang tersedia: watsonx.ai

Mengumumkan peluncuran watsonx.ai - Studio perusahaan yang sepenuhnya baru ini, yang menyatukan machine learning tradisional dengan kemampuan AI generatif baru yang didukung oleh model dasar.

 Coba watsonx.ai

Cara penggunaan

MLOp Decision optimization Pemodelan visual NLP dengan Watson Pengembangan otomatis Tata kelola AI
Mulai perjalanan Anda dengan AI
Manfaat
Mengoptimalkan ekonomi AI dan cloud

Memanfaatkan AI multicloud untuk bisnis. Menggunakan model konsumsi yang fleksibel. Membangun dan menerapkan AI di mana pun.
Memprediksi hasil dan menentukan tindakan

Mengoptimalkan jadwal, rencana, dan alokasi sumber daya dengan prediksi. Menyederhanakan pemodelan optimalisasi dengan antarmuka bahasa yang alami.
Sinkronisasi aplikasi dan AI

Menyatukan dan memberikan pelatihan-silang bagi pengembang dan ilmuwan data. Mendorong model melalui REST API di cloud mana pun. Menghemat waktu dan biaya dengan mengelola alat yang berbeda.
Menyatukan alat dan meningkatkan produktivitas untuk ModelOps

Mengoperasikan AI perusahaan di seluruh cloud. Mengelola dan mengamankan proyek ilmu data dalam skala besar.
Menyediakan AI yang dapat dijelaskan

Mengurangi upaya pemantauan model sebesar 35 % sampai 50%.¹ Meningkatkan akurasi model sebesar 15% sampai 30%.² Menaikkan laba bersih atas data dan platform AI.
Mengelola risiko dan kepatuhan terhadap regulasi

Melindungi dari paparan dan sanksi regulasi. Menyederhanakan manajemen risiko model AI melalui validasi otomatis.
ESG memvalidasi kemampuan Watson Studio. Laporan menegaskan kemampuan untuk menyederhanakan dan mempercepat penerapan aplikasi AI
IBM Watson Studio - Detail Ketahui lebih lanjut AutoAI untuk eksperimen yang lebih cepat

Membangun secara otomatis saluran pipa model. Mempersiapkan data dan memilih jenis model. Menghasilkan dan membuat peringkat saluran pipa model.

 Pengolahan data tingkat lanjut

Membersihkan dan membentuk data dengan editor alur grafis. Menerapkan templat interaktif pada kode operasi, fungsi, dan operator logika.

 Dukungan notebook sumber terbuka

Membuat file notebook, menggunakan notebook contoh atau menghadirkan notebook Anda sendiri. Membuat kode dan menjalankan notebook.

 Peralatan visual yang terintegrasi

Menyiapkan data dengan cepat dan mengembangkan model secara visual dengan IBM SPSS Modeler di Watson Studio.

 Pelatihan dan pengembangan model

Membangun eksperimen dengan cepat dan meningkatkan pelatihan dengan mengoptimalkan saluran pipa dan mengidentifikasi kombinasi data yang tepat.

 Kerangka kerja sumber terbuka yang ekstensif

Membawa model pilihan Anda ke produksi. Melacak dan melatih ulang model menggunakan masukan produksi.

 Decision optimization yang tertanam

Menggabungkan model prediktif dan preskriptif. Menggunakan prediksi untuk mengoptimalkan keputusan. Membuat dan mengedit model dalam Python, dalam OPL, atau dengan bahasa alami.

 Manajemen dan pemantauan model

Memantau kualitas, keterbukaan, dan metrik penyimpangan. Memilih dan mengonfigurasi penerapan untuk insight model. Menyesuaikan monitor dan metrik model.

 Manajemen risiko model

Membandingkan dan mengevaluasi model. Mengevaluasi dan memilih model dengan data baru. Memeriksa metrik model kunci secara berdampingan.

Gambar produk

Otomatisasi siklus AI Sumber data cloud dan on premises Model AI seret dan lepas Menjelaskan transaksi untuk model AI
Studi kasus

Meningkatkan manajemen risiko model dengan IBM Watson Studio.
Wunderman Thompson Data

Mendorong prediksi volume tinggi dengan AutoAI.
Highmark Health

Memantau model untuk meningkatkan prediksi.
Memulai
Coba di cloud tanpa biaya
Penelusuran lainnya Harga Sumber daya Dokumentasi produk
Catatan kaki

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