IBM Watson Studio를 이용하여 규모에 맞게 AI의 힘을 활용
이제 조직은 기술 기반의 비즈니스 전략으로 데이터 사이언스 및 인공지능(AI)을 활용하고 있습니다. 여러 클라우드에서 실험이 가속화되고 있으며 데이터 준비 및 탐색, 모델링 및 교육으로 속도를 높여야 하는 필요성이 그 어느 때보다 높아졌습니다. 엔터프라이즈 AI를 제대로 활용하려면 비즈니스는 다음 조건을 충족해야 합니다. IBM Watson Machine Learning과 마찬가지로, IBM Watson Studio는 AI 기반 비즈니스를 위해 처음부터 구축된 업계 최고의 데이터 사이언스 및 머신 러닝 플랫폼입니다. 이 솔루션을 사용하면 기업이 라이프사이클 동안 배포, 데이터 탐색, 모델 개발 및 교육을 신속하게 수행하고 데이터 사이언스 작업을 확대하는 실험적 과정을 간소화하는 데 도움이 됩니다. IBM Watson Studio는 기업이 데이터 자산을 활용하여 비즈니스 프로세스와 현대 애플리케이션에 대해 예측할 수 있도록 지원하며 시각적 데이터 사이언스 및 의사결정 최적화로 비즈니스 가치를 최적화할 수 있습니다. IBM Cloud Private for Data를 비롯하여 퍼블릭 클라우드, 프라이빗 클라우드, 온프레미스 및 데스크탑을 가리지 않고 업무에 필요한 성능, 보안, 거버넌스 등을 요구하는 하이브리드 멀티클라우드 환경에 적합합니다.
배치 옵션
Watson Studio의 새로운 기능
분석 보고서: Enterprise Strategy Group(ESG) 기술 검증
IBM Watson Studio 및 Watson Machine Learning을 사용하여 비즈니스 프로세스를 혁신하고 AI 이니셔티브로 운영을 현대화하는 방법을 알아봅니다.
분석 보고서: Forrester Research
Forrester에서 제공한 12개의 AI 기반 유스 케이스를 이용하여 고객 경험 지표를 최적화하는 방법을 알아봅니다.
웨비나: AI 게임 변화 - Watson Studio의 AI 기반 고객 경험(CX)
AI 기반 고객 증대를 위한 핵심 유스 케이스와 그것이 중요한 이유, 그리고 가치를 신속하게 창출하기 위해 이를 프로덕션에 투입하는 방법을 알아봅니다.
Watson Studio 기능
프로젝트 협업 기능
프로그램 액세스 및 버전 제어와 같은 프로젝트 협업 기능을 갖춘 Jupyter Notebook과 같은 오픈 소스 도구를 사용하여 이상적인 프로덕션 모델을 찾을 때까지 매개변수를 세부적으로 조정할 수 있습니다.
개선된 시각적 모델링
SPSS Modeler의 드래그 앤 드랍 도구를 사용하여 데이터를 탐색하고 머신 러닝을 사용합니다. 기존 도구의 새로운 모습을 만나보세요.
자동화된 딥 러닝
Neural Network Modeler의 직관적인 드래그 앤 드랍, 코드 없는 인터페이스로 딥 러닝을 시각적으로 프로그래밍할 수 있습니다.
전문가가 선정한 업계 랭킹
Forrester™는 예측 분석 및 머신 러닝의 리더로서 Watson Studio를 선정합니다.
고객 성공 사례
