클라우드 환경에서 신뢰 구축 및 AI 확장
개요
프로덕션에 AI 모델 도입
IBM watsonx.ai Studio as a Service는 데이터 과학자, 개발자, 분석가가 IBM Cloud Pak for Data에서 AI 모델을 구축, 실행, 관리하고, 의사 결정을 최적화할 수 있도록 지원합니다. 개방형 멀티클라우드 아키텍처에서 팀을 통합하고, AI 라이프사이클을 자동화하고, 가치 실현 시간을 단축할 수 있습니다.
기능
AI 모델 구축, 최적화 및 관리
- MLOps
- 의사 결정 최적화
- 비주얼 모델링
- Watson을 사용한 NLP
- 자동화된 개발
- AI 거버넌스
AI 라이프사이클 전반에 걸쳐 모델 관리
IBM® watsonx.ai Studio as a Service는 데이터 과학자가 머신 러닝 모델을 구축, 훈련, 배포할 수 있는 협업 플랫폼을 제공하며, 팀이 워크플로를 간소화할 수 있도록 다양한 데이터 소스를 지원합니다. 사용자는 자동화된 머신 러닝 및 모델 모니터링과 같은 고급 기능을 통해 개발 및 배포 라이프사이클 전반에 걸쳐 모델을 관리할 수 있습니다.
의사 결정 최적화
최적화 모델의 선택, 배포 및 관리를 간소화합니다. 결과를 명확하게 표시하고, 팀 간 협업을 지원하며, 최적화 인사이트를 더 쉽게 공유하고 그에 대해 조치를 취할 수 있는 대시보드를 만들 수 있습니다.
비주얼 모델링
IBM® SPSS에서 영감을 얻은 사용하기 쉬운 워크플로우를 통해 통합 데이터 및 AI 플랫폼에서 시각적 데이터 과학을 오픈 소스 라이브러리 및 노트북 기반 인터페이스와 결합할 수 있습니다.
Watson을 사용한 NLP
Watson Natural Language Processing Premium Environment에서 IBM watsonx.ai Studio as a Service 사용자는 20개 이상의 언어로 사전 훈련된 고품질 텍스트 분석 모델에 즉시 액세스할 수 있습니다. IBM Research와 IBM Software의 전문가들이 각 언어로 이 모델들을 생성 및 유지 관리하고, 품질을 평가합니다.
자동화된 개발
AutoAI를 사용하면 초보자도 쉽게 시작할 수 있을 뿐만 아니라, 전문 데이터 과학자의 경우엔 AI 개발을 위한 실험을 가속화할 수 있습니다. AutoAI는 데이터 준비, 모델 개발, 기능 엔지니어링 및 하이퍼 매개 변수 최적화를 자동화합니다.
AI 거버넌스
조직은 AI 거버넌스 자동화 도구 및 프로세스를 통해 AI 워크플로를 보다 잘 지시, 관리, 모니터링할 수 있습니다. 데이터 원본, 모델, 관련 메타데이터 및 파이프라인을 추적하고 문서화함으로써 투명하고 설명 가능한 분석 결과를 제공할 수 있습니다. 사용자 정의 워크플로 및 동적 대시보드로 위험, AI 정책 및 규정을 관리하여 AI를 효과적으로 운영합니다.
사용 사례
AI 혁신 가속화
조직은 하이브리드 및 멀티클라우드 환경 전반에서 AI를 구축, 배포 및 관리하는 동시에 개발자와 데이터 과학자 간의 협업을 개선할 수 있습니다. 이러한 기능은 AI 투자를 최적화하고, 의사 결정을 개선하고, 위험을 줄이고, AI 기반 애플리케이션 제공을 간소화하는 데 도움이 됩니다.
팀이 모든 클라우드에서 AI를 구축 및 배포하고, 유연한 소비 모델을 사용하며, 변화하는 요구 사항에 따라 AI 투자를 최적화할 수 있도록 지원합니다.
팀이 결과를 예측하고 조치를 처방하는 동시에 모델 모니터링을 35%~50% 줄이고 정확도를 15%~30% 높일 수 있도록 지원합니다.
팀이 AI 모델 검증을 자동화하여 위험을 줄이고 규정 준수 노력을 간소화하며 규제 처벌을 방지할 수 있도록 지원합니다.
팀이 개발자와 데이터 과학자를 통합하고, 모든 클라우드에서 REST API를 통해 모델을 배포하고, 도구 관리 비용을 절감할 수 있도록 지원합니다.
리소스
전문가 리소스 살펴보기
데이터 시트, 동영상 및 지원 문서를 찾아보고 IBM watsonx.ai Studio as a Service에 대한 이해를 높이고 정보에 입각한 의사 결정을 지원하세요.