IBM Watson Studio

의사 결정 최적화는 최적화 모델의 선택 및 배포를 간소화하고, 대시보드 생성을 통해 결과를 공유하며 협업을 강화할 수 있습니다.

사용이 간편한 IBM® SPSS®에서 영감을 받은 워크플로우를 통해 통합 데이터 및 AI 플랫폼에서 시각적 데이터 사이언스를 오픈 소스 라이브러리 및 노트북 기반 인터페이스와 결합할 수 있습니다.

Watson Studio 사용자는 Watson Natural Language Processing Premium Environment를 통해 20개 이상의 언어로 사전 훈련된 고품질 테스트 분석 모델에 즉각적으로 액세스할 수 있습니다. 이러한 모델은 각 언어의 전문성을 위해 IBM Research 및 IBM Software 전문가들이 제작하고 유지 관리하며 평가합니다.


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 파라미터 최적화를 자동화합니다.

연합 학습을 사용하면 데이터를 이동하거나 공유하지 않고도 서로 다른 소스의 데이터 소스 집합에 대한 모델을 훈련할 수 있습니다. 연합 학습에 참여하는 각 당사자는 공통 머신 러닝 모델을 훈련합니다. 훈련은 결과적으로 향상된 비즈니스 인사이트를 통해 모델 품질과 정확도를 높이는 동시에 데이터 보안 및 개인 정보 보호 문제로 인한 위험을 낮추는 데 도움이 됩니다.

클라우드 전반에 걸쳐 거의 모든 데이터 소스에 액세스하고 선택합니다.

직관적인 GUI 기반 플로우를 통해 시각적으로 모델을 구축합니다.

새로운 기능 값이 다른 결과를 가져오도록 결정합니다.​