お試しください: IBM Cloud™で稼働するIBM Watson StudioにAutoAIが追加されました

AutoAIをおすすめする理由

AIへの戦略的投資は、大変革をもたらすことができます。AIの約束を果たすために、組織は今、スキル・セットのギャップ、デプロイメント、ガバナンスのプロセスに取り組んでいます。特に、企業は専門的なデータ・サイエンティストが数週間から数カ月かかっていた実験時間を、一般的なデータ・サイエンティストがすぐに開始でき、数分から数時間に短縮することができるような、代替手段を模索しています。データとアナリティクスの専門家が他の専門家と協力し、モデル・パフォーマンスをエンドツーエンドで最適化するためのマルチモーダル・データサイエンスとAIの環境が必要です。

AIのライフサイクル管理をシンプルにするために、AutoAIは次のものを自動化します。

  • データの準備
  • モデルの開発
  • 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

AutoAIは、IBM Watson Studio内で、以下によるワンクリック・デプロイメントで使用可能です。Watson Machine LearningこれをWatson OpenScaleと共に使用して、Watson Studioファミリーと共にAIの結果を追跡して測定します。

詳細については、AutoAIのインフォグラフィック(英語, PDF, 2.8MB)をご覧ください。

AutoAIのメリット

迅速なモデル選択

トップ・パフォーマンスのモデルをわずか数分で選択します。

速やかに開始が可能

その後、実験、評価、導入を開始してください。

AIライフサイクル管理

エンドツーエンドのMLとAIの開発の一貫性と再現性を強化します。

AutoAIのフィーチャー

統合UI

データの準備、フィーチャー・エンジニアリング、およびハイパーパラメーターの最適化を自動化します。

パイプラインのリーダーボード

リーダーボード上のトップ・パフォーマンスのモデルを監視し、比較します。

ワンクリック・デプロイメント

準備ができたら、Watson Machine Learningを使用して導入するサービスを保存して選択します。

AutoAIの最新情報

Ruchir Puri、CTOおよびIBM Watsonのチーフ・アーキテクト

動画を見る: AIの自動化

AIの自動化における次の改革について、Ruchir Puriが話します。AIタスクの構築、導入、管理をするタスクを自動化する方法について説明します。

机に座って3台のコンピューター・モニターで作業している人

オンデマンドWebセミナー: AIのためのAI - Watson StudioでのAutoAIの紹介

AutoAIによって今すぐデータサイエンスのライフサイクル全体でAIを自動化し、運用する方法をご覧ください。

IBM が2019年のAlconics賞で「インテリジェント・オートメーションのベスト・イノベーション」を受賞

専門家のブログ: 初心者から専門家までのAutoAI

受賞歴のあるWatson StudioのAutoAI機能によって、データの準備とモデルの導入を自動化する方法について説明します。

Comparison Table

AutoAIとAutoMLの比較
  AutoAI 従来型のAutoML
トランスファー・ラーニング   
ニューラル・ネットワーク検索   
データの準備
高度なデータ加工(Data Refinery)   
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
ワンクリック・デプロイメント   
説明可能性とバイアス緩和   
AIライフサイクル管理   

製品イメージ

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