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
Масштабирование ИИ в любом облаке
IBM Watson® Studio позволяет исследователям данных, разработчикам и аналитикам создавать, запускать и управлять ИИ-моделями, а также оптимизировать принятие решений где угодно на платформе IBM Cloud Pak® for Data. Объедините коллективы, автоматизируйте управление жизненным циклом ИИ и ускорьте окупаемость инвестиций с помощью открытой, гибкой мультиоблачной архитектуры. Используйте среды с открытым исходным кодом, такие как PyTorch, TensorFlow и scikit-learn, в экосистеме IBM, предлагающей широкий набор инструментов визуализации и программирования для обработки и анализа данных. Пользуйтесь Jupyter Notebooks, JupyterLab, CLI и такими языками, как Python, R и Scala.
Разработка ИИ-моделей с помощью IBM Watson Studio (01:13)
Варианты применения
Объяснимый ИИ
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
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
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
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
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.
Гибкие возможности
Создание моделей там, где находятся ваши данные
Преимущества
Оптимизация ИИ и экономических показателей облака
Прогнозирование результатов и предписание действий
Синхронизация приложений и ИИ
Унифицируйте инструменты и повысьте производительность ModelOps
Создавайте объективные системы ИИ с возможностью обоснования результатов
Управление рисками и соблюдением нормативных требований
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
Автоматизация жизненного цикла ИИ
Изучение взаимосвязей путем создания моделей с помощью AutoAI.
Облачные и локальные источники данных
Облачные и локальные источники данных
Возможность выбора и получения доступа практически к любым источникам данных в облачных средах.
Перенос моделей ИИ мышью
Перенос моделей ИИ мышью
Создание моделей в визуальной среде с помощью интуитивно понятного графического пользовательского интерфейса.
Объяснение транзакций для ИИ
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.