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Studio di Forrester

Lo studio sul TEI (Total Economic Impact) di Forrester Consulting quantifica i vantaggi dell'implementazione di Watson™ Studio e Watson Knowledge Catalog.

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Scopri di più su ciò che puoi conoscere e fare con Watson Studio e guarda i video delle attività chiave.

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Prospetto informativo della soluzione

Scopri come puoi utilizzare questa piattaforma integrata progettata per aiutare i data scientist e gli analisti di business a sviluppare, addestrare e gestire i modelli.

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Demo

Introduzione a IBM Watson Studio Desktop

Scopri come iniziare a preparare i dati e a creare modelli sul tuo desktop con strumenti visivi di trascinamento e rilascio.

Guarda il video (6:56)

Programma di modellazione di reti neurali ed esperimenti di deep learning

Visualizza una panoramica dello strumento di modellazione di reti neurali e scopri come creare rapidamente un modello utilizzando questo strumento.

Guarda il video (3:05)

Gestione e distribuzione di modelli

Watson Studio consente ai data scientist e agli analisti di creare velocemente modelli e prototipi, monitorare le distribuzioni e apprendere nel tempo, non appena i dati divengono disponibili.

Guarda il video (2:49)

Crea un modello di regressione logistica

Scopri quanto sia facile costruire un modello di regressione logica utilizzando la strumentazione disponibile in Watson Studio.

Guarda il video (4:03)

Watson Studio Local - Amministrazione

Consulta l'introduzione del dashboard di amministrazione e delle funzioni della community di Watson Studio Local.

Guarda il video (5:39)

Watson Studio Local - Analytics

Consulta l'introduzione del programma di creazione di modelli e delle funzioni degli asset analitici di Watson Studio Local.

Guarda il video (6:28)

Tour del prodotto e laboratori di esercitazioni pratiche

IBM Watson Studio: Machine learning e deep learning semplificati

Scopri come scegliere il miglior modello per la previsione dell'abbandono dei clienti e sfrutta i servizi Watson.

Prova il laboratorio con esercitazioni pratiche

Tour del prodotto IBM Watson Studio Modeler Flows: Crea un modello di machine learning SPSS

Utilizza Watson Studio Modeler Flows e il runtime di IBM SPSS® per creare un modello di machine learning in grado di valutare il rischio di abbandono dei clienti e di assegnare in modo programmatico punteggi ai record.

Esplora il tour del prodotto

Accelera lo sviluppo del machine learning e del deep learning con i flussi del programma di modellazione

Scopri come creare flussi del programma di modellazione per tre ambienti di runtime: SPSS, Apache Spark e Spark per le reti neurali.

Prova il laboratorio con esercitazioni pratiche

Tour del prodotto IBM Watson Studio: Crea e verifica un modello di riconoscimento visivo

Questo tour del prodotto dimostra quanto sia semplice per tutte le aziende, grandi e piccole, accedere al riconoscimento visivo.

Esplora il tour del prodotto

Tour del prodotto IBM Watson Studio Local: Crea, addestra e distribuisci modelli di machine learning senza scrivere codice

Visualizza questo tour del prodotto per scoprire come addestrare e distribuire un modello di machine learning, senza necessità di competenze di codifica o di creazione manuale di modelli.

Esplora il tour del prodotto

Hai installato Watson Studio? Dai uno sguardo a questi tutorial e casi di utilizzo per ulteriori informazioni sul prodotto.

Crea, distribuisci, verifica e addestra un modello di machine learning predittivo

Questo tutorial illustra un processo in cui un modello di machine learning predittivo verrà creato, poi distribuito come API da utilizzare nelle applicazioni, e infine verificato e addestrato con i dati di feedback. Tutto ciò si svolge in un'esperienza self-service integrata e unificata su IBM Cloud™.

Vai al tutorial

Crea, distribuisci, verifica e addestra un modello di machine learning predittivo

Analizza e visualizza i dati aperti con Apache Spark e Watson Studio

In questo tutorial, analizzerai e visualizzerai serie di dati aperti utilizzando un notebook Jupyter su Watson Studio, con Apache Spark per l'elaborazione. Per questo caso di utilizzo, inizierai combinando i dati relativi alla crescita della popolazione, all'aspettativa di vita e ai codici ISO del paese in un singolo frame di dati. Quindi, eseguirai la query e visualizzerai tali dati in diversi modi, utilizzando la libreria Pixiedust per Python.

Vai al tutorial

Analizzare e visualizzare i dati aperti con Apache Spark

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