IBM acquisisce Databand.ai per aiutare le organizzazioni a fornire dati affidabili che favoriscono risultati aziendali attendibili.

Porta i modelli di AI nella produzione

ESG convalida le funzionalità di Watson Studio

Il report conferma la capacità di semplificare e velocizzare la distribuzione delle applicazioni di AI.

Modalità di utilizzo

Implementa MLOps e Trustworthy AI

Diagramma che mostra le metriche dell'AI implementata

Implementa MLOps e Trustworthy AI

MLOps e Trustworthy AI sono una serie di processi e metodi che consentono agli utenti umani di comprendere e affidarsi a risultati e output creati dagli algoritmi AI, compresi l'impatto atteso e le potenziali deviazioni.

Ottimizza le decisioni

Diagramma che mostra come ottimizzare le decisioni

Ottimizza le decisioni

L'ottimizzazione delle decisioni semplifica la selezione e l'implementazione dei modelli di ottimizzazione, e consente la creazione di dashboard per condividere risultati e migliorare la collaborazione.

Sviluppa visivamente i modelli

Diagramma che mostra come sviluppare visivamente i modelli

Sviluppa visivamente i modelli

Con le procedure di facile utilizzo ispirate a IBM® SPSS®, puoi combinare la data science visiva con le librerie open source e le interfacce basate su blocchi note su una piattaforma dati e AI unificata.

Accedi a Watson NLP


Schermata di Watson Natural Language Processing Premium Environment

Accedi a Watson NLP


Il Watson Natural Language Processing Premium Environment offre agli utenti di Watson Studio un accesso istantaneo a modelli di analisi dei test di alta qualità preaddestrati in oltre 20 lingue. Tali modelli vengono creati, aggiornati e valutati per la qualità in ciascuna lingua da parte degli esperti in IBM Research e IBM Software.


Accelera lo sviluppo dell'AI con AutoAI

Diagramma che mostra in che modo l'AutoAI aiuta ad accelerare lo sviluppo

Accelera lo sviluppo dell'AI con AutoAI

Con AutoAI, i principianti saranno perfettamente in grado di lavorare in pochissimo tempo e gli analisti scientifico dei dati esperti possono accelerare la sperimentazione nello sviluppo dell'AI. AutoAI automatizza la preparazione dei dati, lo sviluppo dei modelli, la progettazione delle funzioni e l'ottimizzazione iperparametrica.

Apprendimento federato

Diagramma che mostra come riconfigurare un esperimento di apprendimento federato

Apprendimento federato

Con l'apprendimento federato, addestri un modello su una serie di origini di dati da diverse sorgenti senza spostare o condividere i dati. Ciascun partecipante della federazione addestra il modello di machine learning comune. I risultati dell'apprendimento aiutano a migliorare la qualità e l'accuratezza del modello con insight aziendali miglioratati, riducendo al contempo il rischio che si verifichino problemi con la sicurezza e la riservatezza dei dati.

Vantaggi

Componente

IBM Watson Studio - dettagli

AutoAI per una sperimentazione più rapida

Crea automaticamente le pipeline dei modelli. Prepara dati e seleziona tipi di modello. Genera e classifica le pipeline dei modelli.

Perfezionamento dei dati avanzato

Pulisci e modella i dati con un editor di flusso grafico. Applica modelli interattivi per codificare operazioni, funzioni e operatori logici.

Assistenza sul notebook open source

Crea un file notebook, usa un notebook di esempio o porta il tuo notebook. Codifica ed esegui un notebook.

Strumenti visivi integrati

Prepara velocemente i dati e sviluppa visivamente i modelli con IBM SPSS Modeler in Watson Studio.

Addestramento e sviluppo dei modelli

Crea velocemente esperimenti e migliora l'addestramento ottimizzando le pipeline e identificando la giusta combinazione di dati.

Ampi framework open source

Metti in azione il modello che meglio risponde alle tue esigenze. Traccia e addestra di nuovo i modelli usando il feedback ottenuto in fase di produzione.

Ottimizzazione delle decisioni integrata

Combina modelli predittivi e prescrittivi. Usa previsioni per ottimizzare le decisioni. Crea e modifica modelli in Python, in OPL o con il linguaggio naturale.

Gestione e monitoraggio dei modelli

Monitora qualità, congruità e metriche delle deviazioni. Seleziona e configura l'implementazione per gli insight dei modelli. Personalizza monitor e metriche dei modelli.

Gestione del rischio del modello

Confronta e valuta i modelli. Valuta e seleziona modelli con i nuovi dati. Esamina le metriche chiave del modello con una vista affiancata.

Immagini del prodotto

Automazione del ciclo di vita dell'AI

Schermata che mostra la mappa delle relazioni e dei progressi

Automazione del ciclo di vita dell'AI

Esplora i rapporti creando modelli con AutoAI.

Origini dati su cloud, on-premise

Schermata che mostra più origini dati IBM e di terzi

Origini dati su cloud, on-premise

Accedi e seleziona praticamente qualsiasi origine dati nei cloud.

Seleziona e trascina modelli di AI

Schermata che mostra l'interfaccia basata su GUI

Seleziona e trascina modelli di AI

Crea visivamente modelli con un flusso intuitivo basato su GUI.

Spiega le transazioni per un modello di AI

Schermata che mostra come modificare i valori per risultati previsti diversi

Spiega le transazioni per un modello di AI

Determina quali sono i nuovi valori delle funzioni che determinano risultati diversi.

Le novità

Ascolta le ultime notizie su Watson Studio

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Alzati per velocizzare la governance dell'AI

Esplora la governance dell'AI, perché è importante e come rendere affidabile l'AI.

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Note a piè di pagina

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