IBM Watson® Studio dota a los especialistas en ciencia de datos, desarrolladores y analistas de datos de herramientas para crear, ejecutar y gestionar modelos de IA y optimizar las decisiones en cualquier lugar de IBM Cloud Pak® for Data. Une a los equipos, automatiza los ciclos de vida de la IA y acelera el tiempo de creación de valor en una arquitectura multinube abierta.
Reúne marcos de código abierto como PyTorch, Tensorflow y scikit-learn con IBM y sus herramientas de ecosistema para ciencia de datos visuales y basada en código. Trabaja con Jupyter Notebook, JupyterLab y CLI, o en lenguajes como Python, R y Scala.
Cloud Pak for Data 4.7 ya está aquí.
Descubra por qué sus organizaciones necesitan una IA explicable y por qué es importante
Anuncio del lanzamiento de watsonx.ai - El nuevo estudio empresarial que aúna el aprendizaje automático tradicional con las nuevas capacidades de IA generativa impulsadas por modelos fundacionales.
Cómo se utiliza
Pone la IA multinube a trabajar para los negocios. Utiliza modelos de consumo flexibles. Construye y despliega IA en cualquier lugar.
Optimiza cronogramas, planes y asignaciones de recursos mediante predicciones. Simplifica el modelado de optimización con una interfaz de lenguaje natural.
Une y capacita a desarrolladores y especialistas en ciencia de datos. Impulsa modelos a través de API REST en cualquier nube. Ahorra tiempo y costos mediante la gestión de herramientas discrepantes.
Pone en funcionamiento la IA empresarial en las diferentes nubes. Gobierna y protege proyectos de ciencia de datos a escala.
Brinda protección contra la exposición y las sanciones normativas. Simplifica la gestión de riesgos del modelo de IA mediante la validación automatizada.
Cree de forma automática canalizaciones modelo. Prepare datos y seleccione tipos de modelos. Genere y clasifique canales de modelos.
Depure y dé forma a los datos con un editor de flujo gráfico. Aplique plantillas interactivas para codificar operaciones, funciones y operadores lógicos.
Cree un archivo de notebook, utilice un notebook de muestra o traiga su propio notebook. Programe y ejecute un notebook.
Prepare datos rápidamente y desarrolle modelos visuales con SPSS Modeler en Watson Studio.
Cree experimentos con rapidez y mejore la capacitación optimizando los canales e identificando la combinación correcta de datos.
Lleve el modelo que prefiera a producción. Realice un seguimiento y vuelva a entrenar modelos utilizando comentarios de producción.
Combine modelos predictivos y prescriptivos. Utilice predicciones para optimizar las decisiones. Cree y edite modelos en Python, en OPL o con lenguaje natural.
Monitoree las métricas en cuanto a la calidad, imparcialidad y desviaciones. Seleccione y configure la implementación para obtener información del modelo. Personalice los monitores y las métricas de los modelos.
Compare y evalúe modelos. Evalúe y seleccione modelos con nuevos datos. Examine en paralelo las métricas clave del modelo.