데이터 및 인공지능(AI) 전용 온라인 도서관 오픈!
AI 모델의 프로덕션화
임의의 클라우드에서 AI 스케일링
IBM Watson® Studio를 사용하여 데이터 사이언티스트, 개발자 및 분석가들은 AI 모델을 구축, 실행 및 관리할 수 있으며, IBM Cloud Pak® for Data의 어디서나 의사결정을 최적화할 수 있습니다. 개방형 멀티클라우드 아키텍처에서 여러 팀들을 통합하고 AI 라이프사이클을 자동화하며 가치 구현 시간을 앞당깁니다. 코드 기반 및 비주얼 데이터 사이언스를 위한 IBM 및 이의 에코시스템 툴을 사용하여 PyTorch, TensorFlow 및 scikit-learn 등의 오픈 소스 프레임워크를 통합합니다. Jupyter Notebook, JupyterLab 및 CLI를 사용하여 — 또는 Python, R 및 Scala 등의 언어로 작업을 수행합니다.
활용 방법
의사결정 최적화

시각적 모델 개발

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

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

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.
유연한 옵션
데이터 상주 위치에서 모델 구축
이점
AI와 클라우드 경제의 최적화
결과 예측 및 조치 처방
앱과 AI 동기화
도구 통합 및 ModelOps에 대한 생산성 향상
공정하고 설명 가능한 AI
리스크 및 규정 준수 관리
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
클라우드, 온프레미스 데이터 소스

클라우드, 온프레미스 데이터 소스
클라우드에서 사실상 모든 데이터 소스를 액세스하고 선택합니다.
AI 모델 드래그앤드롭

AI 모델 드래그앤드롭
직관적인 GUI 기반 플로우를 사용하여 모델을 시각적으로 구축합니다.
AI 모델의 트랜잭션 설명

AI 모델의 트랜잭션 설명
어떠한 새 기능 값들이 상이한 결과를 산출하는지 판별합니다.
새로운 소식
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