データ、アルゴリズム、機械学習とAIの技法を使用し、パターンを明らかにして予測を構築します。
データサイエンスの実践には課題が伴います。 断片化されたデータ、データサイエンス・スキルの不足、さまざまなツール、プラクティス、フレームワークの選択、トレーニングや展開のための厳格なIT標準などが挙げられます。 また、精度が不明瞭で監査が困難な予測により、MLモデルを運用化することも困難になります。
IBMのデータサイエンス・ツールとソリューションを使用すると、次のようなAI駆動型のイノベーションを促進できます：
- インテリジェントなデータ・ファブリック
- 簡素化されたModelOpsライフサイクル
- 柔軟な導入でAIモデルを実行する能力
- 信頼性の高い説明可能なAI
つまり、AIの成果に信頼をもたらすと同時に、あらゆるクラウドでデータサイエンス・モデルを運用できるようになります。 さらに、ModelOpsでAIのライフサイクルを管理でき、処方的分析でビジネスの意思決定を最適化し、 ビジュアル・モデリング・ツールで 価値実現までの時間を短縮します。
AIとMLのライフサイクル全体にまたがる機能を備えた、拡張性の高い統合データサイエンス・プラットフォームです。
予測と最適化のテクノロジーにより、より優れた意思決定を実現します。
AIモデルをDevOpsと同期させて運用し、迅速なROIを実現します。
意思決定の最適化、ビジュアル・モデリング、オープンソースのデータサイエンス・ツールを使用して、マルチクラウド・プラットフォームにおける意思決定インテリジェンスを強化します。
説明性を備えたAIとモデルの監視により、モデルの決定を信頼し、AIのバイアスと不正のリスクを軽減します。
オープンで柔軟なアーキテクチャーによってAIのライフサイクルを自動化し、価値実現までの時間を短縮します。
データとAIの完全統合プラットフォームを使用して、あらゆるクラウドでデータを収集、整理、分析します。
先進的かつ視覚的なデータサイエンスと機械学習のツールを使用して、価値実現までの時間を短縮します。
製品ファミリーにより処方的分析機能を使用して、意思決定を最適化します。
機械学習を活用して人についての洞察をさらに深め、広告主のROIを向上します。
IBMの意思決定最適化ツール・セットを使用して、製造、流通、在庫の費用を削減します。
モデリングと予測ソリューションによって、これまで不明だった生産の阻害要因を究明します。