Laboratorio práctico gratuito: El machine learning y el deep learning resultan fáciles con IBM Watson Studio

¿Por qué elegir Watson Machine Learning? ¿Por qué ahora?

Las prácticas de ciencia de datos y de inteligencia artificial (IA) han evolucionado hasta un punto en el que las organizaciones de todos los tamaños están experimentando activamente para inyectar inisights predictivos en el negocio. Sin embargo, pasar de la experimentación a la producción sigue siendo un desafío. IBM Watson Machine Learning ayuda a los científicos y desarrolladores de datos a trabajar juntos para acelerar el proceso de traslado a la implementación e integración de la IA a sus aplicaciones. El simplificar, acelerar y gobernar las implementaciones de IA, permite que las organizaciones aprovechen el machine learning y el deep learning para que entreguen valor empresarial.

Integrado para trabajar con Watson Studio, Watson Machine Learning empodera a su equipo interdisciplinario para implementar, supervisar y optimizar los modelos rápida y fácilmente. Las API se generan automáticamente para ayudar a los desarrolladores a infundir IA en sus aplicaciones en minutos. Los paneles de control intuitivos de Watson Machine Learning simplifican la gestión de los modelos en la producción y sus flujos de trabajo continuos permiten el readiestramiento continuo para mantener y mejorar la precisión de los modelos.

Beneficios de Watson Machine Learning

Escala

Watson Machine Learning hace que sea fácil y rentable implementar activos de machine learning y de IA en entornos públicos, privados, híbridos o multinube. Escale fácilmente sus iniciativas de IA, aumentando los proyectos piloto en implementaciones empresariales críticas para el negocio, sin grandes inversiones iniciales.

Velocidad

Implemente más rápido los activos de IA agilizando el proceso de implementación y entrenamiento de modelos. Watson Machine Learning automatiza muchos aspectos del entrenamiento de modelos, mientras que las optimizaciones de hardware multiplataforma aceleran los programas de entrenamiento mediante la maximización de la utilización de los recursos.

Simplicidad

Reduce la escasez de habilidades aprovechando una serie de modelos ya entrenados y de conjuntos de datos abiertos. Simplifique la gestión del ciclo de vida con la supervisión de rendimiento automatizada y retroalimentación continua, e interactúe fácilmente con otras herramientas de ciencia de datos con una arquitectura abierta y modular.

Características de Watson Machine Learning

Lleve los algoritmos y la analítica a los datos

Descentralice y distribuya su modelo de entrenamiento mediante el aprovechamiento de Apache Spark para capacitar a los modelos de machine learning y deep learning en datos estructurados y no estructurados, tanto si residen en bases de datos relacionales, Hadoop o en almacenamiento de objetos.

Implemente y gestione modelos

Gestione y gobierne el ciclo de vida de IA y de machine learning de manera completa, creando modelos portátiles que se pueden implementar en la nube o en las instalaciones. Importe modelos de otras herramientas de ciencia de datos, y entrénelos e impleméntelos continuamente como servicios, aplicaciones o scripts para una amplia gama de plataformas y herramientas.

Aumente y automatice el machine learning

Automatice la optimización de los hiperparámetros y de la ingeniería de características para permitir un entrenamiento rápido. Aproveche las pruebas A/B y la supervisión de rendimiento para crear un ciclo de retroalimentación que permita mantener la precisión lo más elevada posible.

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Laboratorio práctico: ML/DL simplificado con Watson Machine Learning