IBM Data Science الى ModelOps متعدد الأوساط السحابية

تسريع تطوير نموذج الذكاء الاصطناعي من البداية الى النهاية. تسريع الوقت لتحقيق القيمة من خلال تمكين واعادة تأهيل الفرق الخاصة بك.

ربط أداء النموذج بمؤشرات الأداء الرئيسية للأعمال. تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي عبر البيئات السحابية. الاختيار من بين البيئات السحابية لتعلم الذكاء الاصطناعي واستنتاجه.

شرح كيفية اشتقاق النماذج. قياس عدم الانحياز والمساعدة في تصحيح الانحراف عن خط الأساس المطلوب.

تحديد النماذج الأفضل أداء لتطبيقات الخدمات السحابية في خلال دقائق. تتبع احصائيات الاستخدام والتحكم في استخدام النموذج.

وضع الذكاء الاصطناعي متعدد الأوساط السحابية للتطبيق في مجال الأعمال. واستخدام نماذج استهلاك مرنة.

توحيد البيانات والمواهب والأدوات. توقع وتحسين النتائج باستخدام علوم البيانات المرئية وواجهة تعامل اللغة الطبيعية.

اعداد البيانات آليا واختيار النماذج واجراء هندسة الخصائص وتحسين المعاملات المرجعية.

مشاهدة تحيز النماذج المحتمل، والتعرف على كيفية تقليله وكيفية شرح النتائج.

انشاء نقطة نهاية نماذج غير متحيزة وعرض قابلية التفسير. اكتشاف عدم اتساق البيانات الذي يؤدي الى انحراف النماذج.

المعالجة المسبقة للبيانات قبل تمريرها الى النماذج، واجراء معالجة الأخطاء وتضمين الاستدعاءات لنماذج متعددة.

نشر ودفع النماذج افتراضيا في أي مكان. بناء البيئة السحابية الجاهزة للذكاء الاصطناعي باستخدام نظام x86 وIBM Cloud Pak for Data وIBM Power‎.

اعداد البيانات وبناء النماذج وقياس النتائج. مواصلة تحسين النماذج باستخدام حلقة المعلومات المرتجعة.