Palantir와의 제휴 협약 체결

하이브리드 데이터 자산에서 가치 있는 데이터를 발굴하고 AI를 쉽게 활용하여 더욱 충분한 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있습니다.

IBM Watson Studio를 이용하여 AI를 구축하고 클라우드에서 구현합니다.

클라우드에서 규모에 맞게 AI 모델을 구축, 실행 및 관리하고 의사결정을 최적화합니다. IBM Watson® Studio는 IBM 데이터 및 AI 플랫폼인 IBM Cloud Pak®for Data의 일부로서 어디서나 AI를 운용할 수 있는 권한을 사용자에게 제공합니다. 유연한 개방형의 멀티클라우드 아키텍처를 사용하여 팀들을 결합하고 AI 라이프사이클 관리를 간소화하며 가치 구현 시간을 앞당깁니다.

결과를 보다 빠르게 구현:

  • AI 라이프사이클 관리 자동화
  • 오픈 소스 노트북을 통제하고 보호
  • 시각적으로 모델 준비 및 구축
  • 원클릭 통합으로 모델을 배치하고 실행
  • 설명 가능하고 신뢰할 수 있는 AI를 이용하여 모델 관리 및 모니터

자세히 보기

PyTorch, TensorFlow 및 scikit-learn 등의 오픈 소스 프레임워크를 사용합니다. Python, R 및 Scala 등의 언어나 유명한 IDE, Jupyter Notebooks, JupterLab 및 CLI를 포함한 개발 툴을 함께 결합합니다. 여기서 시작할 수 있습니다.

이점

기능

고객 사례

Watson Studio 트랙에서 달리는 남자

Wunderman Thompson 데이터

Wunderman Thompson이 AutoAI를 사용하여 대용량 예측을 실행하는 확장형의 효율적인 머신 러닝 파이프라인을 구축했던 방법을 알아봅니다.

Watson Studio 어두운 배경을 뒤로하고 앉아 있는 여성

JP Morgan Chase

JP Morgan Chase가 IBM Watson Studio를 사용하여 모델 리스크 관리를 개선했던 방법을 알아봅니다.

Watson Studio 어두운 배경을 뒤로하고 앉아 있는 남성

Geisinger Health System

Geisinger Health System은 임상의가 보다 효과적인 치료법을 개발할 수 있도록 지원하기 위해 높은 사망 위험률과 연관된 특성을 식별했습니다.

Cloud Pak for Data 워크플로우

IBM Cloud Pak for Data로 AI 배치

IBM Watson Studio는 AI 라이프사이클 관리를 자동화함으로써 신뢰와 투명성으로 AI를 구축하고 확장할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 사용자는 IBM Cloud Pak for Data를 사용하여 클라우드에서 데이터를 구성하고 AI 모델을 구축, 실행 및 관리하며 의사결정을 최적화할 수 있습니다. 지속적 모델 거버넌스를 사용하여 AI를 배치함으로써 사용자는 지속적으로 AI를 해명하고 비즈니스 수요에 맞게 튜닝하면서도 감지, 예측 및 성과를 더욱 빠르게 얻을 수 있습니다.

Red Hat® OpenShift®의 하이브리드 클라우드 기반에 구축된 IBM Cloud Pak for Data의 IBM Watson Studio는 컨테이너화된 리소스 및 인프라 관리의 효율성으로 거의 모든 오픈 소스 프로젝트를 프로덕션에 배치하는 프로세스를 간소화합니다.

→ IDC 보고서 읽기

새로운 소식

책상에 앉아서 컴퓨터를 바라보는 남자

멀티클라우드 ModelOps 살펴보기

Gartner의 연구 결과가 포함된 ModelOps 뉴스레터를 받습니다. AI를 보다 빠르게 운영에 적용하는 방법을 알아봅니다.

CNC 머신으로 작업 중인 남성

AI 및 DevOps 동기화

이 Aberdeen 연구를 읽고 AI 주도 개발에 대한 주요 기능을 알아보고, 개발 주기에 AI 모델을 통합해야 하는 이유를 알아봅니다.

랩탑 앞에 있는 여자

AI 거버넌스 속도 향상

AI 거버넌스가 무엇이며 왜 중요한지에 대해 알아봅니다. AI를 신뢰할 수 있게 만듭니다.