AutoAIを体験

IBM Watson®Studioのクイック・ツアーをご覧になり、AutoAIが受賞歴のある機能である理由をご確認ください。

IBM Watson StudioでAIを構築し、あらゆるクラウドに実装

AIモデルを構築、実行、管理し、あらゆるクラウドで規模の大きな意思決定を最適化します。IBM Watson® Studioは、データとAIのプラットフォームであるIBM Cloud Pak® for Dataに組み込まれて、どこでもAIを運用できるようにします。オープンで柔軟なマルチクラウド・アーキテクチャーにより、チームを統合し、AIのライフサイクル管理を簡素化し、価値実現までの時間を短縮します。

成果を素早く実現するための仕組みがあります。

  • AIライフサイクル管理を自動化
  • オープンソース・ノートブックを管理および保護。
  • モデルを視覚的に準備および構築。
  • ワンクリック統合によりモデルを導入および実行。
  • 説明可能な信頼できるAIを使用してモデルを管理およびモニタリング。

Forrester社のレポートはこちら(要登録,英語)

PyTorch、TensorFlow、scikit-learnなどのオープンソース・フレームワークを使用します。また、人気のあるIDE、Jupyterノートブック、JupterLab、CLIなどの開発ツールや、Python、R、Scalaなどの言語を使用できます。ここから開始できます。

メリット

特長

お客様導入事例

競技場のトラックを走る男性

Wunderman Thompson社のデータ

Wunderman Thompson社は、拡張が容易で効率的な機械学習パイプラインを構築し、AutoAIを使用して大量の予測を実施しました。

暗い背景で座っている女性

JP Morgan Chase社

JP Morgan Chase社は、IBM Watson Studioを使用してモデルのリスク管理を改善しました。

暗い背景で座っている男性

Geisinger Health System社

Geisinger Health System社は、より高い死亡リスクに関連する患者の特徴を特定して、臨床医がより効果的な治療法を開発できるよう支援しました。

Cloud Pak for Dataのワークフロー

IBM Cloud Pak for DataでAIを導入

IBM Watson Studioは、AIのライフサイクル管理の自動化により、信頼性と透明性を備えたAIの構築と拡張を支援します。この製品はIBM Cloud Pak for Dataを使用して、データの編成、AIモデルの構築、実行、管理、あらゆるクラウドにわたる意思決定の最適化を行います。継続的なモデル・ガバナンスを使用してAIを導入することにより、説明可能なAIを維持し、ビジネス要求に合わせて調整しながら、ディスカバリー、予測、成果を実現するまでの時間を短縮できます。同時に、AIの説明可能な状態と、ビジネス要求に合った状態を維持します。

Red Hat® OpenShift®のハイブリッドクラウド基盤に構築されたIBM Cloud Pak for Data上のIBM Watson Studioは、コンテナ化されたリソースとインフラストラクチャー管理の効率性により、ほとんどの種類のオープンソース・プロジェクトを実動環境に導入するプロセスを簡素化します。

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