IBM Watson Studio

モデル・パイプラインを自動的に構築します。 データを準備し、モデル・タイプを選択します。 モデル・パイプラインの生成およびランク付けをします。

グラフィカル・フロー・エディターを使用してデータのクレンジングと形成を行います。 対話式テンプレートを適用して、操作、関数、論理演算子をコーディングします。

ノートブック・ファイルの作成、サンプル・ノートブックの使用、独自のノートブックの取り込みが可能です。 ノートブックをコーディングして実行します。

Watson StudioでIBM SPSS Modelerを使用して、データを迅速に準備し、モデルを視覚的に開発します。

パイプラインを最適化し、適切なデータの組み合わせを特定することにより、実験的なモデルを迅速に作成し、トレーニングを強化します。

選択したモデルを実動環境に導入します。 実動からのフィードバックを活用し、モデルの追跡とリトレーニングを行います。

予測モデルと処方的モデルを組み合わせます。 予測により意思決定を最適化します。 Python、OPL、または自然言語でモデルを作成および編集します。

品質、公平性、ドリフトの測定基準をモニターします。 モデルの洞察の導入を選択して構成します。 モデルの監視と測定基準をカスタマイズします。

モデルを比較、評価します。 新しいデータを使用してモデルを評価、選択します。 モデルの主要な測定基準を並べて比較し、調査します。