PAMLに関するForrester Waveレポート

2020年第3四半期に発行された「Forrester Wave™：マルチモデル予測分析および機械学習（PAML）」レポートでIBMがリーダーに選出された理由をお読みください。

IDC MarketScape

IDCが実施した調査「IDC 2020 MarketScape：世界の高度機械学習ソフトウェア・プラットフォーム」でIBMが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

エグゼクティブ向けのこの無料のニュースレターでは、リサーチの世界的大手Gartner社の2つのレポートをお読みいただけます。

説明可能なAIに関するForrester TEIレポート

モデル・モニタリングの利点については、「New Technology：説明可能なAIのProjected Total Economy Impact™およびIBM Cloud Pak for Dataでのモデル・モニタリング」でご確認ください。

ESGの技術検証

IBM Cloud Pak for DataでIBM Watson Studioを使用することによりAIライフサイクルのオートメーションにどのようなメリットがあるかをご覧ください。

451 Researchのインフォグラフィック

インフォグラフィック「トランスフォーメーションを可能にするModelOpsとインテリジェントな自動化」をご覧ください。

451 Researchの概要

この451 Researchの概要には、クラウドネイティブなアプリケーションにインテリジェントな自動化とともにModelOpsを取り込むメリットについて説明されています。

Forrester AI 2.0

5つの次世代型AIテクノロジーで貴社をアップグレードする方法についてご説明します。

2021年春：データ・サイエンスとAIに関するウェビナー・シリーズ

AIの未来および最新のイノベーションをビジネスの成功に活かす方法について、5部からなるこちらのウェビナーをご覧ください。

2020年冬：データ・サイエンスとAIに関するウェビナー・シリーズ

AIとデータ・サイエンスの導入規模を拡張させるためのステップについて、5部からなるこちらのウェビナーをご覧ください。

Forrester社：AIファクトリーとAIのDevOps

ファクトリー・アプローチによるAIモデルのテストと導入方法とベスト・プラクティスをご覧ください。

AIおよびライフサイクル・オートメーションに関するIBMのイノベーション・プレビュー

AIエンジニアリングとModelOpsを拡張し、AIへの投資から最大限の利益を得る方法についてご説明します。

Forrester社：AIと技術の主要トレンド・トップ10

2022年のマクロなダイナミクス、IT投資、AIのベスト・プラクティス、新しいテクノロジーについて、市場の第一線で活躍する2人のアナリストのお話を伺います。

データとAIのプラットフォームに関するバイヤー向けガイド

デジタル・トランスフォーメーションの加速と最高の投資利益率の達成に役立つデータとAIプラットフォームを検討する際のご質問に対する回答をご確認ください。

IBM Cloud Pak for Dataソリューションの概要

複数のクラウドにわたりWatson Studioを実装できるIBM® Cloud Pak for Dataプラットフォームの概要についてご説明します。

Watson Studioソリューションの概要

データ・サイエンティストやビジネス・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のに本製品がどのように役立つかについての概要をご覧ください。

モデル・リスクの管理を簡素化する

AIモデル・リスクの管理を簡素化するための5つの方法をご紹介します。

AIガバナンス

AIガバナンスの概要とそれが重要な理由についてご説明します。

バイアス軽減に関するIBM Research

こちらのフレームワークで、モデルの公平性を維持する方法について理解を深めることができます。

Watson Studioコミュニティー

AIプロジェクトでWatson Studioを使用することに関して情報を共有できる場です。

スタック・オーバーフロー

製品についてよくある質問に対する回答をご確認いただけます。

Githubレポジトリー

IBMが提供するデータ・サイエンスに関するデモ、チュートリアル、サンプル・アプリケーションなどにアクセスできます。

導入に役立つ資料

Watson Studio on IBM Cloud Pak for Data as a Serviceでできることについて、主要タスクに関する動画を含む各種資料をご提供しています。

オープンソース・フレームワーク

人気のツール、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、デプロイします。

IBM Machine Learning Accelerator

このエンドツーエンドの深層学習プラットフォームの機能について学び、このプラットフォームを使い始めましょう。

SPSS Modelerのフローの作成

IBM® SPSS Modelerのフロー機能を使用し機械学習モデルを図表を用いて構築し、これを評価する方法についてご説明します。

Modelerフローの製品ツアー

顧客解約リスクを評価し、記録を採点するSPSS機械学習モデルを構築します。

ニューラル・ネットワーク・モデラー・ツール

深層学習実験にこのツールを用いてモデルをすばやく構築する方法についてご説明します。

モデルの展開

モデルの構築、プロトタイプの作成、デプロイメントのモニタリング、新しいデータを使用したモデルの再トレーニングの方法についてご覧ください。

Decision Optimizationモデリング

モデリング・アシスタントを使用してDecision Optimizationモデルを構築し、需給計画を立てる方法についてご説明します。

ラーニング・ジャーニー

デモ、eラーニング・コース、バッジ・クイズで、基礎知識を取得し、スキルを検証します。

ハウツー・ビデオ

広く使用されているオープンソースおよびIBMソフトウェアを活用し、単一環境で作業することで生産性を向上させる方法をご覧ください。

Watson Studioの基本

Solution Architectの一部であるこちらの動画で、IBM Cloud Pak for Data製品認定の詳細をご覧ください。

MLラピッド・プロトタイピングのコース

このコースでは、IBM Watson Studioを用いた機械学習ラピッド・プロトタイピングの自動パイプラインの作成方法について理解を深めることができます。

データの絞り込み

IBM Cloud Pak for DataにあるData Refinery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を整理および整形します。

Jupyter Notebookの作成

IBM Cloud Pak for Dataで実行するWatson Studioでの、ノートブック・ファイルの作成方法、サンプル・ノートブックの使用方法、または独自のノートブックの使用方法についてご説明します。

コード作成とノートブックの実行

オープンソース・ノートブックをコーディングして実行するための手順書および動画をご用意しています。

視覚的なモデルの構築

Watson Studioの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。

AutoAIを試す

機械学習モデルを構築してデプロイするためのノーコード・アプローチについてご説明します。

Decision Optimizationの使用

Watson Studio内の業界をリードするIBMの意思決定最適化ソリューションの使用についてご説明します。

監視用のモデルを準備する

IBM® Watson OpenScale™を使用して、モデルの品質、公平性、およびドリフトのメトリクスを追跡および監視する方法をご覧ください。

モデル・リスクの管理

モデル・リスク管理ソリューションを使用してモデルを比較および評価する方法についてご説明します。