데이터 및 인공지능(AI) 전용 온라인 도서관 오픈!

AI 모델의 프로덕션화

활용 방법

설명 가능한 AI 구현

랩탑으로 작업 중인 사무실의 비즈니스 전문가

설명 가능한 AI 구현

설명 가능한 AI는 예상된 영향 및 잠재적 바이어스를 포함하여 사용자가 AI 알고리즘에 의해 생성된 결과와 출력을 이해하고 이를 신뢰할 수 있도록 해주는 일련의 프로세스와 방법입니다.

의사결정 최적화

와인 병을 고르는 사람

의사결정 최적화

의사결정 최적화는 최적화 모델의 선택과 배치를 효율화하며, 결과 공유와 협업 강화를 위한 대시보드의 작성을 가능하게 합니다.

시각적 모델 개발

책상에서 컴퓨터로 작업 중인 비즈니스맨의 오버헤드 뷰

시각적 모델 개발

사용이 간편한 IBM® SPSS® 직관적 워크플로우를 사용하면, 통합 데이터 및 AI 플랫폼에서 시각적 데이터 사이언스를 오픈 소스 라이브러리 및 노트북 기반 인터페이스와 결합할 수 있습니다.

ModelOps 구축

데이터의 수집과 준비, AI 모델의 구축과 배치 및 의사결정 최적화를 포함한 IBM Cloud Pak for Data 워크플로우

ModelOps 구축

ModelOps는 앱에서 모델을 조작하는 원칙에 입각한 접근 방식입니다. ModelOps는 애플리케이션과 모델 파이프라인 간의 카덴스 동기화에 도움이 됩니다. 사용자는 에지에서 하이브리드 클라우드까지 AI 및 앱 투자를 최적화할 수 있습니다.

AutoAI를 이용한 AI 개발 가속화

야간에 지역간 교차로의 오버헤드 뷰

AutoAI를 이용한 AI 개발 가속화

AutoAI를 사용하면 초보자들도 빠르게 시작할 수 있으며, 전문 데이터 사이언티스트들은 AI 개발의 실험에 박차를 가할 수 있습니다. AutoAI는 데이터 준비, 모델 개발, 변수 가공 및 하이퍼파라미터 최적화를 자동화합니다.

이점

기능

IBM Watson Studio - 세부사항

실험 가속화를 위한 AutoAI

자동으로 모델 파이프라인을 구축합니다. 데이터를 준비하고 모델 유형을 선택합니다. 모델 파이프라인을 생성하고 순위를 지정합니다.

고급 데이터 정제

그래픽 플로우 편집기를 사용하여 데이터를 정리하고 구성합니다. 대화식 템플릿을 코드 연산, 함수 및 논리 연산자에 적용합니다.

오픈 소스 노트북 지원

노트북 파일을 작성하고, 샘플 노트북을 사용하거나, 자신의 노트북을 가져옵니다. 코드를 작성하고 노트북을 실행합니다.

통합 시각적 툴

Watson Studio에서 IBM SPSS Modeler를 사용하여 데이터를 신속하게 준비하고 모델을 시각적으로 개발합니다.

모델 훈련 및 개발

파이프라인을 최적화하고 적절한 데이터 조합을 식별하여 빠르게 실험 방안을 마련하고 트레이닝을 개선합니다.

광범위한 오픈 소스 프레임워크

선택한 모델을 생산으로 가져옵니다. 생산 피드백을 사용하여 모델을 추적하고 재교육합니다.

내장형 의사결정 최적화

예측 및 규범적 모델을 결합합니다. 예측을 통해 의사결정을 최적화합니다. Python, OPL, 또는 자연어로 모델을 생성하고 편집합니다.

모델 관리 및 모니터링

품질, 공정성, 드리프트 메트릭을 모니터합니다. 모델 인사이트에 대한 배치를 선택하고 구성합니다. 모델 모니터 및 메트릭을 맞춤 설정합니다.

모델 리스크 관리

모델을 비교하고 평가합니다. 새 데이터가 있는 모델을 평가하고 선택합니다. 핵심 모델 메트릭을 나란히 검사합니다.

제품 이미지

AI 라이프사이클 자동화

관계 맵과 진행 맵을 보여주는 스크린샷

AI 라이프사이클 자동화

AutoAI를 사용하여 모델을 구축하여 관계를 살펴봅니다.

클라우드, 온프레미스 데이터 소스

다수의 IBM 및 써드파티 데이터 소스를 보여주는 스크린샷

클라우드, 온프레미스 데이터 소스

클라우드에서 사실상 모든 데이터 소스를 액세스하고 선택합니다.

AI 모델 드래그앤드롭

GUI 기반 인터페이스를 보여주는 스크린샷

AI 모델 드래그앤드롭

직관적인 GUI 기반 플로우를 사용하여 모델을 시각적으로 구축합니다.

AI 모델의 트랜잭션 설명

상이한 예측된 결과의 값을 변경할 수 있는 방법을 보여주는 스크린샷

AI 모델의 트랜잭션 설명

어떠한 새 기능 값들이 상이한 결과를 산출하는지 판별합니다.

새로운 소식

Watson Studio 관련 최신 정보 받기

우수 사례와 관련하여 AI 전문가들의 설명을 듣습니다. 제품 데모를 시청합니다.

AI 및 DevOps 동기화

AI 기반 개발의 주요 기능 및 AI 모델을 개발 주기에 통합해야 하는 이유를 살펴봅니다.

AI 거버넌스 속도 향상

AI 거버넌스의 정의, 이의 중요성 및 신뢰할 수 있는 AI의 구축 방법에 대해 살펴봅니다.

리더로 선정된 IBM

Gartner는 "2021 Magic Quadrant for Data Science and Machine Learning Platforms"를 발표했습니다.

시작하기

AI 및 머신 러닝 모델을 사용하여 결과를 예측하고 이를 최적화합니다.

각주

¹,² New Technology: The Projected Total Economic Impact™ of Explainable AI and Model Monitoring in IBM Cloud Pak for Data, Forrester, 2020년 8월