개요

무엇을 도와드릴까요?

공통 유스케이스를 살펴봅니다.

ModelOps

AI 라이프사이클을 자동화하고 애플리케이션과 모델 파이프라인을 동기화하여 AI 배치를 스케일링합니다.

AI 거버넌스

모델 배치에 대한 가시성의 개선을 통해 AI의 투명성, 준수성 및 신뢰성을 보장합니다.

ModelOps

ModelOps 자세히 보기

보고서 등

AutoAI 활용

ModelOps 및 DevOps를 동기화하여 디지털 혁신을 추진합니다.

분석가들의 견해 듣기

IBM이 예측 분석과 머신 러닝의 리더로 선정된 이유를 알아봅니다.

멀티클라우드 ModelOps

임의의 클라우드에서 AI 모델 배치를 가속화하고 이를 스케일링합니다.

웨비나

AI 라이프사이클 가속화

혁신을 추진하기 위해 AI 및 데이터 사이언스를 스케일링하기 위한 대책을 살펴봅니다.

AI 기반 의사결정의 스케일링

지능형 자동화와 로우코드 애플리케이션 개발을 통해 AI 기반 의사결정을 스케일링하는 방법을 살펴봅니다.

AI를 활용한 성공

혁신적인 AI 솔루션을 구축하기 위한 우수 사례와 기술에 대해 들어봅니다.

플랫폼

자동화

ModelOps에 대한 AI 라이프사이클을 자동화합니다.

협업

셀프 서비스 액세스를 통해 다양한 스킬을 이용하여 사용자의 역량을 강화합니다.

유연성

에지에서 하이브리드 클라우드까지 AI를 배치합니다.

플랫폼의 제품

IBM® Watson Studio

책임감 있고 설명 가능한 AI를 구현합니다. 모델을 통제하고 모니터링함으로써 드리프트와 편항을 줄이고 모델 리스크를 관리합니다.

AI 거버넌스

AI 거버넌스 자세히 보기

보고서 등

모델 리스크 관리

AI 모델 검증을 가속화하고 모델 리스크를 관리하는 방법을 살펴봅니다.

AI 거버넌스

AI의 신뢰성과 준수성을 제공하기 위한 프로세스로서 AI 거버넌스를 채택합니다.

설명 가능한 AI

설명 가능한 AI의 잠재적 ROI에 대해 알아봅니다.

웨비나

모델 모니터링 및 통제

설명 가능한 AI 및 책임감 있는 AI를 보장하는 방법을 살펴봅니다.

AI 라이프사이클 가속화

인간-머신 워크플로우와 모델 거버넌스를 개선합니다.

효율적이고 책임감 있는 AI 통제

AI 책임성과 윤리에 관한 우수 사례와 유스케이스를 살펴봅니다.

플랫폼

내장형 거버넌스

입증된 방법에 따라 정돈되어 완성된 데이터를 제공합니다.

모델 리스크 관리

자동화된 검증을 사용하여 리스크와 규제 준수를 관리합니다.

설명 가능한 AI

규정된 프로세스를 사용하여 AI 모델의 신뢰를 구축합니다.

플랫폼의 제품

IBM Watson Studio

임의의 클라우드에서 AI 모델을 구축, 실행 및 관리합니다. ModelOps에 대한 AI 라이프사이클을 자동화합니다.

IBM® Watson Knowledge Catalog

활성 메타데이터와 정책 관리를 통해 비즈니스 가치와 데이터 가용성을 가속화합니다.

시작하기

IBM Cloud Pak for Data를 사용하여 혁신을 가속화하기 위한 데이터를 발굴합니다.