IBM Watson Studio

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

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

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

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

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

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

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

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

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