IBM liderem
Firma Gartner opublikowała raport Magic Quadrant 2021 dotyczący platform analityki danych i uczenia maszynowego.
Wdrażanie modeli AI w środowisku produkcyjnym
Skaluj AI w każdej chmurze
IBM Watson® Studio umożliwia analitykom danych i programistom budowanie i uruchamianie modeli sztucznej inteligencji i zarządzanie nimi oraz optymalizowanie decyzji z dowolnego miejsca na platformie IBM Cloud Pak® for Data. Jednocz zespoły, automatyzuj cykle życia AI i skracaj czas potrzebny do osiągnięcia celów w otwartej architekturze wielochmurowej. Korzystaj ze środowisk Open Source, takich jak PyTorch, TensorFlow czy scikit-learn dzięki rozwiązaniom i narzędziom IBM do analizy danych opartej na kodzie i wizualizacji. Pracuj z notatnikami Jupyter, JupyterLab i CLIs lub w językach takich jak Python, R i Scala.
Twórz modele oparte na AI dzięki IBM Watson Studio (01:13)
Jak to działa
Wdrażaj wytłumaczalną AI
Wdrażaj wytłumaczalną AI
Wytłumaczalna AI to zestaw procesów i metod pozwalających użytkownikom na zrozumienie wyników i zaufanie rezultatom pracy algorytmów AI, w tym ich oczekiwanego wpływu i potencjalnych błędów.
Optymalizacja decyzji
Optymalizacja decyzji
Optymalizacja decyzji usprawnia wybór i wdrażanie modeli optymalizacyjnych, a także umożliwia tworzenie paneli kontrolnych w celu udostępniania wyników i doskonalenia współpracy.
Opracowuj modele wizualnie
Opracowuj modele wizualnie
Dzięki łatwym w użyciu przepływom pracy zainspirowanym narzędziem IBM® SPSS® można łączyć analizę danych wizualnych z bibliotekami Open Source i interfejsami opartymi na notatnikach na ujednoliconej platformie danych i AI.
Buduj zgodnie ze strategią ModelOps
Buduj zgodnie ze strategią ModelOps
ModelOps to zasadnicza strategia wykorzystania modelu operacyjnego w aplikacjach. Strategia ModelOps pomaga synchronizować kadencje między potokami aplikacji i modeli. Możesz zoptymalizować swoje inwestycje w aplikacje i AI od środowiska brzegowego do chmury hybrydowej.
Przyspiesz rozwój AI z narzędziem AutoAI
Przyspiesz rozwój AI z narzędziem AutoAI
Dzięki narzędziu AutoAI początkujący mogą szybko się wdrożyć, a doświadczeni analitycy danych — przyspieszyć eksperymentowanie w ramach rozwoju mechanizmów AI. Narzędzie AutoAI automatyzuje przygotowanie danych, opracowywanie modeli, inżynierię opcji i optymalizację hiperparametrów.
Elastyczne opcje
Twórz modele tam, gdzie korzystasz z danych
Korzyści
Optymalizacja rentowności AI i chmury
Przewidywanie wyników i rekomendowanie działań
Synchronizacja aplikacji i AI
Unifikacja narzędzi i większa produktywność w strategii ModelOps
Rzetelne, zrozumiałe procesy AI
Zarządzanie ryzykiem i zgodnością z przepisami
Funkcja
IBM Watson Studio — szczegóły
Narzędzie AutoAI dla szybszego doświadczenia
Automatycznie buduj potoki modeli. Przygotowuj dane i wybieraj typy modeli. Generuj i klasyfikuj potoki modeli.
Zaawansowane opracowywanie danych
Oczyszczaj i kształtuj dane za pomocą graficznego edytora przepływów. Stosuj interaktywne szablony do programowania działań, funkcji i operatorów logicznych.
Obsługa notatników Open Source
Twórz pliki notatnika, korzystaj z przykładowych notatników lub importuj własne notatniki. Programuj i uruchamiaj notatniki.
Zintegrowane narzędzia wizualne
Szybko przygotowuj dane i twórz modele wizualnie z pomocą narzędzia IBM SPSS Modeler na platformie Watson Studio.
Testowanie modelu i jego opracowywanie
Skróć czas przygotowywania eksperymentów i usprawnij trenowanie dzięki optymalizacji potoków i rozpoznawaniu właściwej kombinacji danych.
Obszerne środowiska Open Source
Wdrażaj wybrane modele w środowisku produkcyjnym. Monitoruj i zmieniaj kwalifikacje operacyjne modeli na podstawie informacji zwrotnych z produkcji.
Wbudowana optymalizacja decyzji
Łącz modele predykcyjne i preskryptywne. Użyj funkcji predykcji do zoptymalizowania decyzji. Twórz i edytuj modele w języku Python, OPL lub za pomocą języka naturalnego.
Zarządzanie i monitorowanie modelu
Monitoruj wskaźniki jakości, poprawności i dryftu. Wybieraj i konfiguruj wdrażanie dla analiz modelu. Personalizuj monitory i wskaźniki modeli.
Zarządzanie ryzykiem modelu
Porównuj i oceniaj modele. Oceniaj i wybieraj modele za pomocą nowych danych. Analizuj kluczowe wskaźniki modeli za pomocą równoległych tabel porównawczych.
Ilustracje przedstawiające produkt
Automatyzacja cyklu życia AI
Automatyzacja cyklu życia AI
Poznawaj relacje poprzez tworzenie modeli z narzędziem AutoAI.
Źródła danych — lokalne i w chmurze
Źródła danych — lokalne i w chmurze
Wirtualnie wybieraj dowolne źródła danych w wielu chmurach i uzyskuj do nich dostęp.
Modele AI typu „przeciągnij i upuść”
Modele AI typu „przeciągnij i upuść”
Twórz modele wizualnie z intuicyjnym przepływem opartym na interfejsie GUI.
Wyjaśniaj transakcje na potrzeby modelu AI
Wyjaśniaj transakcje na potrzeby modelu AI
Określaj, jakie nowe wartości przyczyniłyby się do otrzymania różnych wyników.
Wdrożenia u klientów
Co nowego
Dowiedz się, co nowego na platformie Watson Studio
Posłuchaj ekspertów ds. AI dyskutujących o sprawdzonych praktykach. Obejrzyj demo produktu.
Synchronizacja AI i DevOps
Poznaj kluczowe możliwości rozwoju technologii AI i dowiedz się, dlaczego warto zintegrować modele AI z cyklami programowania.
Otwarta droga do nadzoru za pośrednictwem AI
Dowiedz się, czym jest nadzór nad AI, dlaczego jest ważny oraz jak zwiększyć zaufanie do AI.
Zacznij od razu
Prognozuj i optymalizuj wyniki za pomocą modeli AI i uczenia maszynowego.
Przypisy
¹, ² New Technology: The Projected Total Economic Impact™ of Explainable AI and Model Monitoring in IBM Cloud Pak for Data, Forrester, sierpień 2020 r.