IBM Watson Studio

意思決定の最適化は、最適化モデルの選択と導入を合理化します。結果の共有と連携の強化を実現するダッシュボードを作成できます。

使いやすいIBM® SPSSから着想を得たワークフローにより、データとAIの統合プラットフォーム上で、ビジュアル・データサイエンスをオープンソース・ライブラリーやノートブック・ベースのインターフェースと組み合わせることができます。

Watson Natural Language Processing Premium Environmentを使用して、Watson Studioのユーザーは、20以上の言語で利用可能な、事前トレーニングされた高品質のテスト分析モデルにすぐにアクセスできます。 これらのモデルは、IBM ResearchやIBMソフトウェアの専門家が言語別に作成、保守、品質評価を行っています。


AutoAIを使用すると、初心者は素早く作業を開始でき、経験豊富なデータサイエンティストはAI開発の実験を加速できます。 AutoAIは、データの準備、モデル開発、フィーチャー・エンジニアリング、ハイパーパラメーターの最適化を自動化します。

統合学習は、データを移動または共有することなく、異なるソースからのデータ・ソースのセットでモデルをトレーニングできます。 フェデレーション（統合）に参加する各当事者は、共通の機械学習モデルをトレーニングします。 その学習結果は、モデルの品質と精度を高め、ビジネスの洞察を深めるとともに、データの安全性とプライバシーの問題によるリスクを低減します。

クラウド全体にわたる、ほぼ全てのデータ・ソースにアクセスして選択できます。

直感的なGUIベースのフローを使用して、視覚的にモデルを構築します。

新しい特徴量の値によってどのように異なる結果がもたらされるかを見極めます。