IBM Watson® Studioは、データサイエンティスト、開発者、アナリストがIBM Cloud Pak® for Data上のどこにいてもAIモデルを構築、実行、管理し、意思決定を最適化できるようにします。オープンなマルチクラウド・アーキテクチャー上でチームの共同作業を可能にし、AIライフサイクルを自動化することで、価値実現までの時間を短縮します。PyTorch、TensorFlow、scikit-learnなどのオープンソース・フレームワークをIBMおよびそのエコシステム・ツールと統合し、コードベースおよびビジュアル・データサイエンスを実現します。Jupyter Notebook、JupyterLab、CLI、またはPython、R、Scalaなどの言語で作業できます。
Cloud Pak for Data 4.7が登場
説明可能なAIをお勧めする理由とその重要性についてご覧ください
watsonx.aiリリースのご案内 - 従来の機械学習と、基盤モデルによる新しい生成AI機能を統合した、まったく新しいエンタープライズ・スタジオ。
ユースケース
マルチクラウドAIをビジネスにお役立てください。柔軟な消費モデルをご利用いただけます。どこでもAIを構築し、デプロイできます。
予測に基づき、予定、計画、リソースの割り当てを最適化し、自然言語インターフェースで最適化モデルを簡素化します。
開発者とデータサイエンティストを連携させ、相互トレーニングできます。REST APIを介して、あらゆるクラウド全体にモデルを適用します。個別ツールを管理する時間とコストを節約できます。
エンタープライズAIをクラウド全体で運用できます。データサイエンス・プロジェクトを大規模に管理し、安全性を確保します。
情報漏洩や法律違反による罰金から保護します。自動検証により、AIモデルのリスク管理業務を簡素化できます。
モデル・パイプラインを自動的に構築し、データを整え、最適なモデルを選択します。モデル・パイプラインを生成し、ランク付けを行います。
グラフィカルなフロー・エディターでデータのクレンジングと成形を行います。インタラクティブなテンプレートをコードのオペレーション、関数、論理演算子に適用します。
ノートブック・ファイルを作成し、サンプル・ノートブックを使用し、または独自のノートブックを使用できるようにします。ノートブックのコードを作成し、これを実行します。
Watson StudioのIBM SPSS Modelerを使用すると、データを迅速に準備し、視覚的にモデルを開発することができます。
実験を迅速に構築し、パイプラインを最適化し、データの適切な組み合わせを特定することでトレーニングを強化します。
ご希望のモデルを本番環境で使用できます。本番環境でのフィードバックを用いてモデルを追跡・再トレーニングします。
予測的および規範的モデルを統合し、予測に基づき意思決定を最適化します。PythonやOPL、または自然言語でモデルを作成・編集できます。
品質、公平性、ドリフト・メトリクスを監視します。モデルのインサイトに合わせてデプロイメントを選択・構成し、モデル・モニターやメトリクスをカスタマイズできます。
モデルを比較・評価できます。新たなデータでモデルを評価し、選択してください。モデルの主要メトリクスを横に並べて比較できます。