Laboratorio pratico gratuito: Machine learning e deep learning facilitati con IBM Watson Studio

Perché scegliere Watson Machine Learning?Perché ora?

Le procedure di data science e Intelligenza Artificiale si sono evolute al punto che le organizzazioni di tutte le dimensioni stanno attivamente sperimentando l'inserimento di insight predittivi nel business. Eppure, passare dalla sperimentazione alla produzione rappresenta ancora una sfida. IBM Watson Machine Learning aiuta data scientist e sviluppatori a collaborare per accelerare il processo del passaggio alla distribuzione e integrare l'AI nelle loro applicazioni. Semplificando, accelerando e regolamentando le distribuzioni AI, consente alle organizzazioni di avvalersi di machine learning e deep learning per produrre valore di business.

Integrato per poter funzionare con  Watson Studio, Watson Machine Learning consente al tuo team inter-funzionale di distribuire, monitorare e ottimizzare i modelli velocemente e facilmente. Vengono generate automaticamente delle API per aiutare gli sviluppatori a inserire l'AI nelle loro applicazioni, in pochi minuti. I dashboard intuitivi di Watson Machine Learning rendono semplice per i team gestire i modelli in produzione e i suoi flussi di lavoro ininterrotti consentono un nuovo addestramento continuo per mantenere e migliorare la precisione dei modelli.

Vantaggi di Watson Machine Learning

Scalabilità

Watson Machine Learning rende semplice ed economicamente conveniente distribuire asset di AI e machine learning in ambienti pubblici, privati, ibridi o multicloud. Espandi ininterrottamente le tue iniziative AI, facendo evolvere progetti pilota in distribuzioni di livello enterprise business-critical, senza grandi investimenti iniziali.

Velocità

Porta gli asset AI sul mercato più velocemente, semplificando il processo di distribuzione e addestramento di modelli. Watson Machine Learning automatizza molti aspetti dell'addestramento di modelli, mentre le ottimizzazioni hardware multipiattaforma accelerano le pianificazioni dell'addestramento, massimizzando l'utilizzo delle risorse.

Semplicità

Riduci la carenza di competenze, usufruendo di un ventaglio di modelli pre-addestrati e di dataset open source. Semplifica la gestione del ciclo di vita con monitoraggio automatico delle prestazioni e feedback continuo e interagisci facilmente con altri strumenti di data science, con un'architettura modulare, open source.

Funzioni di Watson Machine Learning

Inserisci algoritmi di analytics nei dati

Decentralizza e distribuisci l'addestramento di modelli, avvalendoti di Apache Spark per addestrare modelli di machine learning e deep learning relativi a dati strutturati e non strutturati - sia che si trovino in database relazionali, Hadoop e storage oggetti.

Distribuisci e gestisci modelli

Gestisci e regolamenta il ciclo di vita completo dell'Intelligenza Artificiale e del machine learning, creando modelli portatili che possono essere distribuiti su cloud oppure on-premise. Importa modelli da altri strumenti di data science e addestrali e distribuiscili in modo continuo come servizi, app o script per una vasta gamma di piattaforme e strumenti.

Incrementa e rendi automatico il machine learning

Automatizza l'ottimizzazione degli iperparametri e l'ingegneria delle funzioni per consentire un addestramento rapido. Usufruisci dei test A/B e del monitoraggio delle prestazioni per creare un loop di feedback per il nuovo addestramento, per mantenere la massima accuratezza possibile.

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