Bezpłatne ćwiczenia praktyczne: Proste korzystanie z uczenia maszynowego i głębokiego dzięki IBM Watson Studio

Dlaczego warto postawić na Watson Machine Learning? I dlaczego teraz?

Analityka danych i sztuczna inteligencja (AI) ewoluowały tak bardzo, że dziś organizacje wszystkich rozmiarów aktywnie eksperymentują z wykorzystaniem predykcyjnych analiz biznesowych. Przejście z fazy eksperymentów do produkcji wciąż pozostaje jednak wyzwaniem. IBM Watson Machine Learning pomaga programistom i analitykom danych we wspólnej pracy nad przyspieszeniem fazy wdrożenia i implementacją sztucznej inteligencji (AI) w aplikacjach. Dzięki prostemu, szybkiemu i nadzorowanemu wdrażaniu sztucznej inteligencji (AI) organizacje mogą wykorzystywać uczenie maszynowe i głębokie do generowania wartości biznesowej.

Usługa Watson Machine Learning współdziała z platformą Watson Studio, pomagając zespołom realizującym złożone funkcje w szybkim i prostym wdrażaniu, monitorowaniu i optymalizowaniu modeli. Interfejsy API są generowane automatycznie, dzięki czemu programista w kilka minut może łatwo włączyć sztuczną inteligencję do swojej aplikacji. Intuicyjne panele kontrolne usługi Watson Machine Learning ułatwiają zespołom zarządzanie modelami w fazie produkcyjnej, a sprawne przepływy pracy pozwalają na ich ciągłe trenowanie i podnoszenie ich dokładności.

Korzyści z rozwiązania Watson Machine Learning

Skalowanie

Watson Machine Learning sprawia, że wdrażanie zasobów opartych na sztucznej inteligencji (AI) i uczeniu maszynowym w środowiskach publicznych, prywatnych, hybrydowych i wielochmurowych jest proste i opłacalne. Bez ponoszenia dużych inwestycji początkowych możesz bez trudu skalować swoje projekty wykorzystania sztucznej inteligencji (AI) i rozwijać programy pilotażowe do poziomu korporacyjnych wdrożeń o newralgicznym dla działalności znaczeniu.

Prędkość

Uprość trenowanie modeli i proces wdrożenia, by szybciej wprowadzać na rynek zasoby wykorzystujące sztuczną inteligencję (AI). Watson Machine Learning automatyzuje różne aspekty trenowania modeli, a optymalizacja sprzętu pod kątem pracy w środowisku wieloplatformowym przyspiesza trenowanie, maksymalizując wykorzystanie zasobów.

Prostota

Dzięki dostępowi do wielu wstępnie wytrenowanych modeli i otwartych zestawów danych brak umiejętności nie jest problemem. Zarządzanie cyklem życia jest prostsze dzięki zautomatyzowanemu monitorowaniu wydajności i ciągłemu napływowi informacji zwrotnych, a otwarta, modułowa architektura umożliwia swobodne korzystanie z różnych narzędzi do analityki danych.

Cechy produktu Watson Machine Learning

Przetwarzanie danych za pomocą algorytmów i analiz

Dzięki wykorzystaniu platformy Apache Spark możesz zdecentralizować i rozproszyć proces trenowania modeli. Pozwoli to na trenowanie modeli uczenia maszynowego i głębokiego przy użyciu ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych w każdej lokalizacji – w relacyjnych bazach danych, na platformie Hadoop i w obiektowej pamięci masowej.

Wdrażanie modeli i zarządzanie nimi

Dzięki tworzeniu modeli, które można łatwo przenosić i wdrażać w chmurze i środowisku lokalnym, będziesz zarządzać całym cyklem życia aplikacji opartych na sztucznej inteligencji (AI) i uczeniu maszynowym oraz sprawować nad nimi nadzór. Nasza usługa pozwala na importowanie modeli z innych narzędzi do analityki danych, a także na ich ciągłe trenowanie oraz na wdrażanie ich w formie usług, aplikacji lub skryptów zgodnych z wieloma platformami i rozwiązaniami.

Rozszerzone i zautomatyzowane uczenie maszynowe

Automatyczna optymalizacja hiperparametrów i możliwość wyboru cech pozwalają na szybkie trenowanie. Dzięki testom A/B i monitorowaniu wydajności możesz stworzyć pętlę informacji zwrotnych, która ułatwi ponowne trenowanie i sprawi, że modele będą tak dokładne, jak to tylko możliwe.

Wystarczy kilka minut, by zacząć pracę z Watson Machine Learning

Osiągnięcia klientów

Porozmawiaj z ekspertem ds. uczenia maszynowego

Ćwiczenie praktyczne: Proste korzystanie z uczenia maszynowego i głębokiego dzięki Watson Machine Learning