클라우드 환경에서 신뢰 구축 및 AI 확장
프로덕션에 AI 모델 도입
IBM Watson Studio는 데이터 과학자, 개발자, 분석가가 IBM Cloud Pak for Data에서 AI 모델을 구축, 실행, 관리하고, 의사 결정을 최적화할 수 있도록 지원합니다. 개방형 멀티클라우드 아키텍처에서 팀을 통합하고, AI 라이프사이클을 자동화하고, 가치 실현 시간을 단축할 수 있습니다.
멀티클라우드 AI를 비즈니스에 활용할 수 있습니다. 유연한 소비 모델을 사용할 수 있습니다. 어디서나 AI를 구축하고 배포할 수 있습니다.
모델 모니터링 노력을 35%~50% 줄일 수 있습니다. 모델 정확도를 15%~30%까지 높일 수 있습니다. 데이터와 AI 플랫폼에서 순이익을 늘립니다.
노출 및 규제 처벌로부터 보호할 수 있습니다. 자동화된 검증을 통해 모델 위험 관리를 단순화합니다.
개발자와 데이터 과학자를 통합하고 교차 교육합니다. 어느 클라우드에서나 REST API를 통해 모델을 푸시합니다. 서로 다른 도구를 관리하는 데 드는 시간과 비용을 절감합니다.
AI 여정 시작하기
활용 방법
Watson Studio는 데이터 과학자가 머신 러닝 모델을 구축, 훈련, 배포할 수 있는 협업 플랫폼을 제공하며, 팀이 워크플로우를 간소화할 수 있도록 다양한 데이터 소스를 지원합니다. 사용자는 자동화된 머신 러닝 및 모델 모니터링과 같은 고급 기능을 통해 개발 및 배포 라이프사이클 전반에 걸쳐 모델을 관리할 수 있습니다.
의사 결정 최적화는 최적화 모델의 선택 및 배포를 간소화하고, 대시보드 생성을 통해 결과를 공유하며 협업을 강화할 수 있습니다.
IBM SPSS에서 영감을 얻은 사용하기 쉬운 워크플로우를 통해 통합 데이터 및 AI 플랫폼에서 시각적 데이터 과학을 오픈 소스 라이브러리 및 노트북 기반 인터페이스와 결합할 수 있습니다.
Watson Natural Language Processing Premium Environment에서 Watson Studio 사용자는 20개 이상의 언어로 사전 훈련된 고품질 텍스트 분석 모델에 즉시 액세스할 수 있습니다. IBM Research와 IBM Software의 전문가들이 각 언어로 이 모델들을 생성 및 유지 관리하고, 품질을 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 매개 변수 최적화를 자동화합니다.
조직은 AI 거버넌스 자동화 도구 및 프로세스를 통해 AI 워크플로우를 보다 잘 지시, 관리, 모니터링할 수 있습니다. 데이터 원본, 모델, 관련 메타데이터 및 파이프라인을 추적하고 문서화함으로써 투명하고 설명 가능한 분석 결과를 제공할 수 있습니다. 사용자 정의 워크플로우 및 동적 대시보드로 위험, AI 정책 및 규정을 관리하여 AI를 효과적으로 운영합니다.
Watson Studio는 데이터 과학자가 머신 러닝 모델을 구축, 훈련, 배포할 수 있는 협업 플랫폼을 제공하며, 팀이 워크플로우를 간소화할 수 있도록 다양한 데이터 소스를 지원합니다. 사용자는 자동화된 머신 러닝 및 모델 모니터링과 같은 고급 기능을 통해 개발 및 배포 라이프사이클 전반에 걸쳐 모델을 관리할 수 있습니다.
의사 결정 최적화는 최적화 모델의 선택 및 배포를 간소화하고, 대시보드 생성을 통해 결과를 공유하며 협업을 강화할 수 있습니다.
IBM SPSS에서 영감을 얻은 사용하기 쉬운 워크플로우를 통해 통합 데이터 및 AI 플랫폼에서 시각적 데이터 과학을 오픈 소스 라이브러리 및 노트북 기반 인터페이스와 결합할 수 있습니다.
Watson Natural Language Processing Premium Environment에서 Watson Studio 사용자는 20개 이상의 언어로 사전 훈련된 고품질 텍스트 분석 모델에 즉시 액세스할 수 있습니다. IBM Research와 IBM Software의 전문가들이 각 언어로 이 모델들을 생성 및 유지 관리하고, 품질을 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 매개 변수 최적화를 자동화합니다.
조직은 AI 거버넌스 자동화 도구 및 프로세스를 통해 AI 워크플로우를 보다 잘 지시, 관리, 모니터링할 수 있습니다. 데이터 원본, 모델, 관련 메타데이터 및 파이프라인을 추적하고 문서화함으로써 투명하고 설명 가능한 분석 결과를 제공할 수 있습니다. 사용자 정의 워크플로우 및 동적 대시보드로 위험, AI 정책 및 규정을 관리하여 AI를 효과적으로 운영합니다.