패턴을 파악하고, 데이터, 알고리즘, 머신 러닝, AI 기술을 사용하여 예측 모델을 구축합니다.
데이터 사이언스를 실천하는 데에는 어려움이 따릅니다. 분산된 데이터, 데이터 사이언스 기술 공급의 부족, 다양한 툴, 관행, 뿐만 아니라 교육 및 배포를 위해 엄격한 IT 국제표준에 따라 선택해야 하는 프레임 워크 등을 예로 들 수 있습니다. 정확성이 불분명하고 감사가 어려운 예측으로 머신렅ML 모델을 운영하는 것도 쉽지 않습니다.
IBM 데이터 사이언스 툴 및 솔루션을 사용하면 다음과 같은 기능을 통해 AI 기반 혁신을 가속화할 수 있습니다.
- 지능형 데이터 패브릭
- 간소화된 ModelOps 라이프사이클
- 유연한 배포로 모든 AI 모델 실행 가능
- 신뢰할 수 있고 설명 가능한 AI
다시 말해, AI 결과에 대한 신뢰를 심어주면서 모든 클라우드에서 데이터 사이언스 모델을 운영할 수 있는 능력을 얻게 됩니다. 또한 ModelOps를 통해 AI 라이프사이클을 관리하고 통제하며, 규범에 따른 분석 으로 비즈니스 의사 결정을 최적화하고, 비주얼 모델링 툴을 사용하여 가치 창출 시간을 단축할 수 있습니다.
AI, ML 라이프사이클 전반을 아우르는 기능과 함께 확장이 가능한 통합형 데이터 사이언스 플랫폼
더 나은 의사 결정을 위한 예측 모델과 최적화 기술
보다 신속한 ROI를 위해 DevOps와 동기화된 AI 모델 운영
의사 결정 최적화, 비주얼 모델링, 오픈소스 데이터 사이언스 툴을 갖춘 멀티 클라우드 플랫폼에서 의사 결정 인텔리전스를 강화합니다.
설명 가능한 AI와 모델 모니터링을 사용하여 모델 결정을 신뢰할 수 있으며 AI 편향 및 사기 위험을 완화합니다.
개방형의 유연한 아키텍처를 통해 AI 라이프사이클을 자동화하고 가치 창출 시간을 단축합니다.
완전 통합 데이터와 AI 플랫폼을 통해 클라우드 전반에 걸쳐 데이터를 수집, 구성, 분석합니다.
선도적인 비주얼 데이터 사이언스 및 머신 러닝 툴로 가치 창출 시간을 단축합니다.
제품군을 통해 의사 결정을 최적화할 수 있는 사전 분석 기능을 확보합니다.
머신 러닝을 사용함으로써 휴먼 인사이트를 더욱 잘 감지하고 광고 고객의 ROI를 향상
IBM 의사 결정 최적화 툴 세트를 사용하여 제조, 유통, 재고 비용 절감
모델링과 예측 솔루션을 통해 미처 알지 못했던 생산 저해 요인 발견