Бесплатное практическое занятие: Простота машинного обучения и глубокого обучения с IBM Watson Studio

В чем заключаются достоинства Watson Machine Learning? Почему именно сейчас?

Практика в сфере наук о данных и искусственного интеллекта (ИИ) вышла на уровень, при котором организации любого размера активно экспериментируют с применением прогностической информации в бизнесе.Тем не менее, переход от экспериментов к практике остается непростой задачей. IBM Watson Machine Learning помогает экспертам по наукам о данных и разработчикам совместно ускорять развертывание и интеграцию ИИ в приложениях. Упрощение, ускорение и управляемость решений на основе ИИ дают организациям возможность обуздать машинное обучение и глубокое обучение для получения коммерческой выгоды.

Продукт Watson Machine Learning интегрирован с Watson Studio и дает междисциплинарной команде возможность быстро и просто развертывать модели, оптимизировать их и осуществлять их мониторинг. API создаются автоматически, позволяя разработчикам оснащать приложения искусственным интеллектом в считанные минуты. Удобные панели мониторинга Watson Machine Learning упрощают управление моделями, а оптимизированные процессы позволяют организовать непрерывное обучение моделей для повышения их точности.

Достоинства Watson Machine Learning

Масштабирование

Watson Machine Learning упрощает и удешевляет развертывание ИИ и машинного обучения в частных и гибридных облаках и мультиоблачных средах. Оцените простоту масштабирования инициатив в сфере ИИ и трансформации опытных проектов в важнейшие бизнес-приложения без крупных начальных инвестиций.

Скорость

Ускорьте вывод ресурсов ИИ на рынок путем оптимизации обучения и развертывания моделей. Watson Machine Learning автоматизирует многие аспекты обучения моделей, а мультиплатформенная аппаратная оптимизация ускоряет обучение за счет максимальной загрузки ресурсов.

Простота

Компенсируйте нехватку навыков, пользуясь разнообразными заранее обученными моделями и открытыми наборами данных. Упростите управление жизненным циклом с помощью автоматизированного мониторинга производительности и непрерывной обратной связи. Воспользуйтесь возможностями открытой модульной архитектуры для интеграции с другими инструментами наук о данных.

Возможности Watson Machine Learning

Приблизьте алгоритмы и аналитику к данным

Децентрализуйте и распределите обучение моделей, воспользовавшись Apache Spark для обучения моделей машинного обучения и глубокого обучения с помощью структурированных и неструктурированных данных в базах данных, Hadoop и хранилищах объектов.

Развертывание и эксплуатация моделей

Организуйте сквозное управление жизненным циклом ИИ и машинного обучения; создавайте переносимые модели, которые можно развертывать в облаке и в локальной инфраструктуре. Импортируйте модели из других инструментов наук о данных; обеспечьте их непрерывное обучение и развертывание в качестве услуг, приложений и сценариев для широкого класса платформ и инструментов.

Дополните и автоматизируйте машинное обучение

Автоматизируйте оптимизацию гиперпараметров и разработку новых возможностей для ускорения обучения моделей. Освойте тестирование A/B и мониторинг производительности, чтобы создать цикл обратной связи для повторного обучения и поддержания максимальной точности моделей.

Начните работу с Watson Machine Learning за считанные минуты

Опыт клиентов

Проконсультируйтесь с экспертом по машинному обучению

Родственные продукты и предложения

Практическое занятие: Простота машинного и глубокого обучения с помощью Watson Machine Learning