Praticare data science comporta delle sfide. Si presenta con dati frammentati, una scarsa disponibilità di competenze nel data science e vari strumenti, procedure e strutture tra cui scegliere, con rigidi standard IT per la formazione e l'implementazione. È anche impegnativo rendere operativi i modelli di ML con una precisione poco chiara e previsioni difficili da controllare.
Utilizzando gli strumenti e le soluzioni di data science IBM, è possibile accelerare l'innovazione guidata dall'AI con:
- Una struttura dati intelligente
- Un ciclo di vita ModelOps semplificato
- La possibilità di eseguire qualsiasi modello di IA con un'implementazione flessibile
- AI Affidabile e spiegabile
In altre parole, si ha la possibilità di rendere operativi i modelli di data science su qualsiasi cloud, infondendo fiducia nei risultati dell'AI. Inoltre, si sarà in grado di gestire e governare il ciclo di vita dell'AI con ModelOps, ottimizzare le decisioni aziendali con analisi predittiva ed accelerare il time to value con strumenti di modellazione visiva .
Piattaforma di data science scalabile e integrata con funzionalità che comprendono l'intero ciclo di vita di AI e ML
Tecnologie di previsione e ottimizzazione per un migliore processo decisionale
Rendere operativi i modelli AI in sincronia con DevOps per un ROI più veloce
Possibilità di eseguire modelli di AI in ambienti on-premise, nel cloud privato oppure in più cloud pubblici
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Immergiti più a fondo e impara le competenze di data science richieste, costruisci soluzioni con codice di esempio reale e connettiti con una community globale di sviluppatori su IBM Developer.
Questa guida aiuterà la tua azienda a navigare nel moderno panorama dell'analisi predittiva, a identificare le opportunità per crescere e migliorare l'uso dell'AI ed a mettere in grado i team di data science e gli interessati al business di offrire valore rapidamente.