参考情報

資料・レポート

DSMLに関するGartner社のマジック・クアドラント

データサイエンスと機械学習(DSML)についての2021年マジック・クアドラントでIBM がリーダーに選出された理由をお読みください。

PAMLに関するThe Forrester Wave

IBMがThe Forrester Wave™:Multimodal Predictive Analytics and Machine Learning(PAML), Q3 2020(2020年第3四半期マルチモーダル予測分析ソリューションと機械学習)の リーダーに選出された理由を詳しく説明します。

IDC MarketScape

IBMがIDC社による2020年MarketScapeのグローバル先進機械学習ソフトウェア・プラットフォーム分野におけるリーダーに選出された理由をご覧ください。

ModelOpsに関するGartner社のニュースレター

Gartner社による2件の調査レポートを掲載した、無料のエグゼクティブ・ニュースレターをお読みください。

Forrester社による説明可能なAIに関するTEI

モデル・モニターのメリットについて、New Technology: The Projected Total Economic Impact™ of Explainable AI and Model Monitoring in IBM Cloud Pak for Data(IBM Cloud Pak for Dataでの説明可能AIおよびモデル・モニターに関する総合経済効果予測)をご覧ください。

ESG技術検証

大規模なデータ収集とデータ分析におけるIBM® Watson StudioとIBM® Watson Machine Learningのパフォーマンスについて、その結果をご覧ください。

451 Research社のインフォグラフィック

インフォグラフィック「ModelOps and Intelligent Automation as Enablers of Transformational Change(変革のイネーブラーとしてのModelOpsとインテリジェントな自動化)」 をご確認ください。

451 Research社による概要

この451 Research社による概要で、クラウドネイティブ・アプリケーション向けのインテリジェントな自動化を備えたModelOpsの構築の価値をご確認ください。

Aberdeen社による調査レポート

このAberdeen社のレポートでは、より効果的なアプリケーション開発のためにAIとDevOpsを同期化する方法を説明します。

Webセミナー

2021年春: データサイエンスとAIに関するWebセミナー・シリーズ

全5部のシリーズで、AIの今後について、また最新のイノベーションからどのようにメリットが得られるかについて、ご覧ください。

2020年冬: データサイエンスとAIに関するWebセミナー・シリーズ

この全5部のシリーズを見て、AIとデータサイエンスのスケーリングを推進してください。

Forrester社が語る、AIのDevOps

企業がAIのDevOpsを必要としている理由、またその2つがどのようにModelOpsに統合されているのかを説明します。

ホワイト・ペーパー、ソリューション概要、インフォグラフィック

データとAIのプラットフォームのバイヤー・ガイド

デジタル変革を加速して優れたROIを達成するために最適な、データとAIのプラットフォームを検討する際に生じる疑問に答えます。

IBM Cloud Pak for Dataソリューション概要

IBM® Cloud Pak for Dataプラットフォームの概要をご覧ください。このプラットフォームでは、Watson Studioを複数のクラウドにわたって実装することができます。

Watson Studioソリューション概要

データサイエンティストとビジネス・アナリストがモデルを構築、トレーニング、管理し、AIを活用したアプリケーションを提供するうえで、この製品がどのように役立つかについて概説します。

モデル・リスク管理の簡素化

AIモデルのリスク管理を簡素化する5つの方法をご紹介します。

AIガバナンス

AIのガバナンスについて、またそれが重要な理由についてご確認ください。

バイアスの緩和に関するIBMの調査

このフレームワークに従って、モデルの公平性を保つ方法をご確認ください。

コミュニティーと資料

Watson Studioコミュニティー

AIプロジェクトのためのWatson Studioの活用について学び、他のユーザーと交流できます。

スタック・オーバーフロー

製品に関する一般的な質問に対する回答を得られます。

Githubリポジトリー

IBM製品を使用したデータサイエンスのデモ、チュートリアル、サンプル・アプリケーションなどをご覧ください。

開始のための資料

IBM Cloud Pak for Data as a ServiceでWatson Studioを使用してできることの詳細を、主要なタスクに関する動画などを通じてご紹介します。

オープンソースのフレームワーク

一般的なツール、ライブラリー、フレームワークを使用して機械学習モデルをトレーニングし、導入します。

製品ツアーとチュートリアル

IBM機械学習アクセラレーター

このエンドツーエンドのディープ・ラーニング・プラットフォームの機能について学習し、使用を開始します。

SPSS Modelerフローの作成

IBM® SPSS Modelerのフロー機能を使用して、どのように機械学習モデルをグラフィカルに構築および評価できるのかを説明します。

Modelerフロー製品ツアー

顧客の流出リスクを評価し、レコードのスコアリングを行う、SPSS機械学習モデルを作成します。

デモ動画

ニューラル・ネットワークのモデラー・ツール

ディープ・ラーニング実験用のこのツールを使用して、どのようにモデルを素早く構築できるのかをご覧ください。

モデルの導入

モデルの構築とプロトタイプの作成、デプロイメントのモニター、新規データでのモデルの再学習の方法についてご覧ください。

IBM® Watson Studio Desktopの概要

ビジュアルなドラッグ・アンド・ドロップ・ツールを使用して、デスクトップでデータの準備とモデルの構築を行う方法をご覧ください。

意思決定の最適化モデリング

需給計画の意思決定の最適化モデルの作成に、どのようにモデリング・アシスタントを活用できるかをご覧ください。

研修と認定

学習ジャーニー

デモ、eラーニング・コース、バッジを獲得できるクイズをご用意しています。基礎知識の習得と、スキルの確認にお役立てください。

ハウツー動画形式

先進のオープンソース・ソフトウェアとIBMのソフトウェアを使用して単一の環境で作業することで、どのように生産性を高められるかをご覧ください。

Watson Studioの基礎

IBM Cloud Pak for Data製品認定のソリューション・アーキテクト向けの内容の一部であるこの動画で詳細をご覧ください。

ML高速プロトタイピング・コース

IBM Watson Studioを使用した機械学習の高速プロトタイピング・コースで、自動化されたパイプラインを作成する方法をご覧ください。

一般的なタスクに関する手順の資料

データを加工する(Data Refinery)

IBM Cloud Pak for DataのData Refinery機能を使用して、グラフィカル・フロー・エディターで表形式のデータのクレンジングと形成を行います。

Jupyterノートブックを作成する

IBM Cloud Pak for DataのWatson Studioで、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を行う方法をご覧ください。

ノートブックをコーディングして実行する

オープンソース・ノートブックのコーディングと実行の方法を示す手順と動画をご覧ください。

モデルを視覚的に作成する

Watson StudioのSPSS Modelerを使用すると、データを迅速に準備してモデルを視覚的に開発できます。

AutoAIの概要

機械学習モデルをコーディングなしで構築・導入できるアプローチについて説明します。

意思決定の最適化を使用する

IBMの業界最先端の意思決定の最適化ソリューションをWatson Studio内で活用する方法について説明します。

監視用モデルの準備

IBM® Watson OpenScale™を使用して、モデルの品質、公平性、ドリフトを示す測定基準を、どのように追跡およびモニターできるかをご覧ください。

モデル・リスクを管理する

モデル・リスク管理ソリューションを使用したモデルの比較と評価について説明します。

お役に立つリンク

使ってみる

AIと機械学習モデルを使用して、結果を予測し最適化します。

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