無料のハンズオン・ラボ: IBM Watson Studioによって機械学習とディープ・ラーニングが容易に

Watson Machine Learningを今お勧めする理由

データ・サイエンスと人工知能(AI)の実用は、あらゆる規模の組織が、ビジネスに予測的な洞察を取り入れる試みを積極的に行う段階にまで進化してきました。ただし、試みから実動への移行は、依然として課題のままです。IBMWatson Machine Learningにより、データ・サイエンティストと開発者は協力して、デプロイメントへの移行プロセスを加速し、AIをアプリケーションに統合できるようになります。AIの導入を単純化、加速、管理することにより、組織は機械学習とディープ・ラーニングを活用して、ビジネスの価値を実現できます。

Watson Machine Learningは、Watson Studioと連携して機能横断的なチームを強化し、モデルの迅速かつ容易な導入、監視、最適化を実現するのに役立ちます。APIが自動的に生成され、開発者はAIをアプリケーションに数分で統合できるようになります。 Watson Machine Learningの直感的なダッシュボードにより、お客様のチームは実動環境でモデルを簡単に管理し、またそのシームレスなワークフローにより、継続的再トレーニングによって、モデルの精度を維持、向上させることができます。

Watson Machine Learningの利点

スケール

Watson Machine Learningを使用すると、パブリック、プライベート、ハイブリッド、あるいはマルチクラウド環境で、AIおよび機械学習の資産を簡単にかつコスト効率よく配置できます。AIのイニシアチブをシームレスにスケールアップして、大規模な先行投資なしに、パイロット・プロジェクトをビジネスに不可欠な企業レベルの展開に拡張できます。

スピード

モデルのトレーニングとデプロイメント・プロセスを合理化することにより、AI資産をより迅速に市場に提供できます。Watson Machine Learningでは、モデル・トレーニングの多くの面が自動化される一方で、マルチプラットフォーム・ハードウェアの最適化によってリソースの使用率を最大化することでトレーニング・スケジュールが加速されます。

シンプル

多くの事前トレーニングされたモデルやオープン・データ・セットを利用して、スキル不足を軽減します。自動化したパフォーマンス・モニタリングと継続的なフィードバックにより、ライフサイクル管理を簡素化したり、オープン・モジュラー・アーキテクチャーを使用して他のデータ・サイエンス・ツールと容易に相互運用できます。

Watson Machine Learningの機能

アルゴリズムとアナリティクスをデータにプッシュ

データがリレーショナル・データベース、Hadoop、オブジェクト・ストレージのいずれにあるのかにかかわらず、Apache Sparkを活用して、構造化データおよび非構造化データ上で機械学習モデルやディープ・ラーニング・モデルをトレーニングすることによって、モデル・トレーニングを非集中化/分散化します。

モデルをデプロイおよび管理

AIと機械学習のライフサイクルをエンドツーエンドで管理して、クラウドまたはオンプレミスにデプロイ可能なポータブル・モデルを構築します。他のデータ・サイエンス・ツールからモデルをインポートし、継続的にトレーニングして、幅広いプラットフォームおよびツール向けのサービス、アプリケーション、またはスクリプトとして展開します。

機械学習を拡張および自動化

ハイパーパラメーター最適化とフィーチャー・エンジニアリングを自動化して、迅速なトレーニングを可能にします。A/Bテストおよびパフォーマンス・モニタリングによって、再トレーニング用のフィードバック・ループを作成して、精度をできる限り高く保ちます。

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