리소스

분석 보고서

DSML 관련 Gartner Magic Quadrant

"2021 Magic Quadrant for DSML(Data Science and Machine Learning)"에서 IBM이 리더로 선정된 이유를 살펴봅니다.

PAML 관련 The Forrester Wave

"The Forrester Wave™: Multimodal Predictive Analytics and Machine Learning(PAML), Q3 2020"에서 IBM이 어떻게 리더로 선정되었는지를자세히 살펴봅니다.

IDC MarketScape

IBM이 "IDC 2020 MarketScape for Worldwide Advanced Machine Learning Software Platforms"에서 리더로 선정된 이유를 살펴봅니다.

ModelOps 관련 Gartner 뉴스레터

2개의 Gartner 연구 보고서를 특집으로 실은 무료 경영진 뉴스레터를 확인합니다.

설명 가능한 AI 관련 Forrester TEI

"New Technology: The Projected Total Economic Impact™ of Explainable AI and Model Monitoring in IBM Cloud Pak for Data"에서 모델 모니터링의 이점을 살펴봅니다.

ESG 기술 검증

규모에 맞는 데이터의 수집 및 분석과 관련한 IBM Watson® Studio 및 IBM Watson® Machine Learning의 수행 결과를 살펴봅니다.

451 Research 인포그래픽

인포그래픽 확인: 혁신적 변화의 조력자인 ModelOps 및 지능형 자동화를 살펴봅니다.

451 Research 개요

이 451 Research 개요에서 클라우드 네이티브 앱의 지능형 자동화를 통해 ModelOps 구축의 가치를 살펴봅니다.

Aberdeen Research 보고서

이 Aberdeen 보고서에서 보다 효과적인 애플리케이션 개발을 위해 AI 및 DevOps를 동기화하는 방법을 알아봅니다.

웨비나

2021년 봄: 데이터 사이언스 및 AI 웨비나 시리즈

이 5부작 시리즈를 보고 AI의 미래와 첨단 혁신 기술을 활용하는 방법에 대해 알아봅니다.

2020년 겨울: 데이터 사이언스 및 AI 웨비나 시리즈

이 5부작 시리즈를 보고 AI 및 데이터 사이언스의 스케일링 관련 향후 일정을 살펴봅니다.

AI용 DevOps, Forrester 특집

왜 기업들에게 AI용 DevOps가 필요한지와 둘이 ModelOps로 통합되는 방법에 대해 알아봅니다.

백서, 솔루션 개요 및 인포그래픽

데이터 및 AI 플랫폼 구매자 안내서

디지털 혁신을 가속화하고 성공적인 ROI를 달성하기 위한 올바른 데이터 및 AI 플랫폼을 고려할 때의 궁금증에 대해 답변을 얻습니다.

IBM Cloud Pak for Data 솔루션 개요

다수의 클라우드에서 Watson Studio를 구현할 수 있는 IBM Cloud Pak® for Data 플랫폼에 대한 개요를 받습니다.

Watson Studio 솔루션 개요

데이터 사이언티스트와 비즈니스 분석가들이 모델을 구축, 훈련 및 관리하고 AI 기반 애플리케이션을 제공하는 데 이 제품이 어떤 도움을 주는지에 대한 개요를 받습니다.

간편한 모델 리스크 관리

AI 모델 리스크 관리를 간소화하는 5가지 방법을 살펴봅니다.

AI 거버넌스

AI 거버넌스의 정의와 중요성에 대한 최신 정보를 받습니다.

바이어스 완화에 관한 IBM 연구

이 프레임워크에 따라 모델 공정성을 유지하는 방법을 알아봅니다.

커뮤니티 및 문서

Watson Studio 커뮤니티

Watson Studio for AI 프로젝트를 알아보고 이를 사용하여 다른 사용자와 교류합니다.

Stack Overflow

제품 관련 공통 질문에 대한 답변을 받습니다.

Github 저장소

IBM의 데이터 사이언스 관련 데모, 튜토리얼, 샘플 앱 등을 살펴봅니다.

문서 시작

핵심 태스크의 동영상을 포함하여 IBM Cloud Pak for Data as a Service에서 Watson Studio와 관련된 수행 가능한 작업에 대해 자세히 알아봅니다.

오픈 소스 프레임워크

인기 있는 툴, 라이브러리 및 프레임워크를 사용하여 머신 러닝 모델을 훈련하고 이를 배치합니다.

제품 둘러보기 및 학습서

IBM Machine Learning Accelerator

해당 기능을 알아보고 이 엔드-투-엔드 딥 러닝 플랫폼을 시작합니다.

SPSS 모델러 플로우 작성

IBM® SPSS® Modeler 플로우 기능을 사용하여 머신 러닝 모델을 그래픽 방식으로 구축 및 평가하는 방법을 알아봅니다.

모델러 플로우 제품 둘러보기

고객 이탈 리스크를 평가하고 레코드를 점수화하는 SPSS 머신 러닝 모델을 구축합니다.

데모 동영상

신경망 모델러 툴

딥 러닝 실험에 이 툴을 사용하여 모델을 얼마나 빨리 구축할 수 있는지 알아봅니다.

모델 배치

모델의 구축과 프로토타이핑, 배치의 모니터링 및 새 데이터와 관련하여 모델 재훈련을 실시하는 방법을 알아봅니다.

IBM Watson® Studio Desktop 소개

시각적인 드래그앤드롭 툴을 사용하여 데스크탑에서 데이터를 준비하고 모델을 구축하는 방법을 알아봅니다.

의사결정 최적화 모델링

모델링 어시스턴트를 사용하여 공급 수요 계획에 관한 의사결정 최적화 모델을 구축하는 방법을 알아봅니다.

교육 및 인증

학습 과정

기반 지식을 습득하고 스킬을 검증하기 위한 데모, 이러닝(e-learning) 코스 및 배지 퀴즈를 살펴봅니다.

가이드 동영상

첨단 오픈 소스와 IBM 소프트웨어를 사용하여 단일 환경에서 작업 생산성을 높이는 방법을 알아봅니다.

Watson Studio 기초

이 동영상에서 Solution Architect, IBM Cloud Pak for Data 제품 인증의 일부를 자세히 살펴봅니다.

ML 고속 프로토타이핑 코스

"IBM Watson Studio의 머신 러닝 고속 프로토타이핑" 코스에서 자동화된 파이프라인을 구축하는 방법을 알아봅니다.

잘 알려진 태스크의 방법론

데이터 정제

IBM Cloud Pak for Data 내의 Data Refinery를 사용하여 그래픽 플로우 편집기에서 테이블 형식의 데이터를 정리하고 구성합니다.

잘 알려진 태스크의 방법론 문서

Jupyter Notebooks 작성

노트북 파일을 작성하고 샘플 노트북을 사용하거나 자신의 노트북을 IBM Cloud Pak for Data의 Watson Studio로 가져오는 방법을 알아봅니다.

코드 작성 및 노트북 실행

오픈 소스 노트북의 코딩과 실행 방법을 보여주는 단계와 동영상을 살펴봅니다.

시각적으로 모델 구축

Watson Studio에서 SPSS Modeler를 사용하여 데이터를 신속하게 준비하고 모델을 시각적으로 개발합니다.

AutoAI 시작하기

머신 러닝 모델을 구축하고 배치하기 위한 코드 없는 접근 방법에 대해 알아봅니다.

의사결정 최적화 사용

Watson Studio 내에서 IBM의 업계 최고 의사결정 최적화 솔루션의 사용에 대해 알아봅니다.

모니터링할 모델 준비

IBM Watson® OpenScale™을 사용하여 품질, 공정성 및 드리프트 메트릭의 모델을 추적 및 모니터하는 방법을 알아봅니다.

모델 리스크 관리

모델 리스크 관리 솔루션을 사용한 모델의 비교와 평가에 대해 알아봅니다.

시작하기

AI 및 머신 러닝 모델을 사용하여 결과를 예측하고 이를 최적화합니다.