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。 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
Webセミナー
お客様導入事例

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。


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。

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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新着情報

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Gartner社による調査を含む、ModelOpsのニュースレターをお読みいただけます。業務で迅速にAIを活用する方法をご確認いただけます。

AIとDevOpsの同期化
Aberdeen社の調査では、AI主導型の開発を成功させるための鍵となる機能を検討し、AIモデルを開発サイクルに統合すべき理由を明らかにしています。

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