Компания IBM признана лидером

Gartner выпускает отчет Magic Quadrant за 2021 год в категории «Платформы анализа данных и машинного обучения»

Развертывание моделей ИИ в производственной среде

Варианты применения

Объяснимый ИИ

Бизнес-специалист работает в офисе на ноутбуке

Объяснимый ИИ

Объяснимый ИИ — это набор процессов и методов, позволяющих пользователям понять, почему алгоритмы искусственного интеллекта пришли к тем или иным результатам или выводам, включая ожидаемое влияние и потенциальную предвзятость.

Оптимизация решений

Человек выбирает бутылку вина

Оптимизация решений

Оптимизация принятия решений упрощает процесс выбора и развертывания моделей оптимизации, а также позволяет создавать сводные панели для обмена результатами и расширения возможностей совместной работы.

Визуальная разработка моделей

Вид сверху на сотрудника, работающего на компьютере за столом

Визуальная разработка моделей

Простые в использовании рабочие процессы на основе IBM® SPSS® обеспечивают совместное применение средств визуальной обработки данных с библиотеками с открытым исходным кодом и интерфейсов на основе приложений Notebook в рамках унифицированной платформы данных и ИИ.

Создание ModelOps

Рабочий процесс IBM Cloud Pak for Data предусматривает сбор и подготовку данных, разработку и развертывание моделей ИИ и оптимизацию принятия решений.

Создание ModelOps

Подход ModelOps обеспечивает использование моделей в приложениях. ModelOps помогает синхронизировать этапы разработки между конвейерами приложений и моделей. Вы можете оптимизировать инвестиции в ИИ и приложения от периферии до гибридного облака.

Ускорение разработки ИИ с помощью AutoAI

Вид сверху на ночную автостраду

Ускорение разработки ИИ с помощью AutoAI

AutoAI позволяет начинающим и опытным специалистам по обработке данных быстрее приступить к работе, сократив длительность экспериментов в процессе разработки ИИ. AutoAI автоматизирует подготовку данных, разработку моделей, проектирование функций и оптимизацию гиперпараметров.

Преимущества

Особенности

IBM Watson Studio — сведения

AutoAI помогает ускорить эксперименты

Автоматическое создание конвейеров моделей. Подготовка данных и выбор типов моделей. Создание и ранжирование конвейеров моделей.

Расширенные возможности уточнения данных

Проверка и формирование данных с использованием графического редактора потоков. Примените интерактивные шаблоны к операциям с кодом, функциям и логическим операторам.

Поддержка приложений Notebook с открытым исходным кодом

Создайте файл Notebook, воспользуйтесь примерами Notebook или добавьте собственное приложение Notebook. Напишите код приложения Notebook и запустите его.

Интегрированные визуальные инструменты

Быстрая подготовка данных и визуальная разработка моделей с помощью IBM® SPSS Modeler в составе IBM Watson Studio.

Обучение и разработка моделей

Быстро создавайте эксперименты и повышайте эффективность обучения за счет оптимизации конвейеров и выявления правильной комбинации данных.

Широкий выбор сред с открытым исходным кодом

Внедрение желаемых моделей в процесс производства. Отслеживание и перенастройка моделей с использованием производственной обратной связи.

Встроенные средства оптимизации принятия решений

Сочетание прогнозных и предписывающих моделей. Использование прогнозов для оптимизации решений. Создание и редактирование моделей на языках программирования Python, OPL или на естественном языке.

Управление и мониторинг моделей

Мониторинг показателей качества, достоверности и смещения. Выбор и настройка процесса развертывания для анализа моделей. Настройка мониторинга и показателей моделей.

Управление рисками моделей

Сравнение и оценка моделей. Оценка и выбор моделей с новыми данными. Наглядное сравнение ключевых показателей моделей.

Изображения продукта

Автоматизация жизненного цикла ИИ

снимок экрана, на котором показана карта взаимосвязей и карта текущего состояния

Автоматизация жизненного цикла ИИ

Изучение взаимосвязей путем создания моделей с помощью AutoAI.

Облачные и локальные источники данных

снимок экрана, на котором показано несколько источников данных IBM и внешних источников данных

Облачные и локальные источники данных

Возможность выбора и получения доступа практически к любым источникам данных в облачных средах.

Перенос моделей ИИ мышью

снимок экрана, на котором показан графический пользовательский интерфейс

Перенос моделей ИИ мышью

Создание моделей в визуальной среде с помощью интуитивно понятного графического пользовательского интерфейса.

Объяснение транзакций для ИИ

снимок экрана, на котором показан процесс изменения значений для различных прогнозируемых результатов

Объяснение транзакций для ИИ

Определение различных результатов с учетом новых значений.

Новые возможности

Узнайте последние новости о Watson Studio

Послушайте доклады экспертов о передовых практиках в области ИИ. Посмотрите демонстрации продуктов.

Синхронизация ИИ и DevOps

Ознакомьтесь с ключевыми возможностями разработки под управлением ИИ и узнайте, почему вам следует интегрировать модели ИИ в циклы разработки.

Узнайте больше об управлении ИИ

Узнайте, что такое управление ИИ, почему оно играет важную роль и как сформировать доверие к ИИ.

Начните сегодня

Прогнозирование и оптимизация результатов с помощью моделей ИИ и машинного обучения.

Сноски

¹,² Новая технология: Прогнозируемый общий экономический эффект™ объяснимого ИИ и мониторинга моделей в составе IBM Cloud Pak for Data, Forrester, август 2020 года.