Data Science for Multicloud ModelOps - Çok Bulutlu ModelOps için Veri Bilimi - Türkiye

Çok bulutlu ModelOps'i deneyin

Çok bulutlu ModelOps nedir? Neden şimdi?

2023 yılına kadar, yapay zeka iş yüklerinin %70'i, uygulama konteyneri kullanacak ya da bir DevOps kültürü gerektiren sunucusuz bir programlama modeli kullanılarak oluşturulacak.*

ModelOps, uygulamalarda bir modeli operasyonel hale getirmeye yönelik ilkeye dayalı bir yaklaşımdır. ModelOps, uygulama ve model hatları arasındaki aralıkları senkronize eder. Uç noktadan çekirdeğe ve buluta kadar verileri, modelleri ve kaynakları kullanarak, çok bulutlu ModelOps ile veri biliminizi ve yapay zeka yatırımlarınızı optimize edebilirsiniz.

Çok bulutlu ModelOps, Sürekli Entegrasyon ve Sürekli Devreye Alma (CICD) ile entegrasyon için için makine öğrenimi modellerini, optimizasyon modellerini ve diğer operasyonel modelleri hedefleyerek, modellerin ve uygulamaların bulut ortamlarında kullanımını optimize etmek için uçtan uca yaşam döngülerini kapsar. IBM Cloud Pak™ for Data; IBM Watson® Studio, Watson Machine Learning ve Watson OpenScale'ı, çok bulutlu ModelOps uygulamanızı oluşturmak için ideal platform olarak kullanır.

Çok bulutlu ModelOps'un avantajları

Yapay zeka yaşam döngüsü yönetimini otomatikleştirin

Uçtan uca yapay zeka modeli geliştirmesini hızlandırın. Ekiplerinizi güçlendirerek ve yeteneklerini tazeleyerek değer elde etme süresini hızlandırın.

AutoAI'yı keşfedin (Bağlantı IBM dışındadır)

Yapay zeka sonuçlarını hızlandırın

Model performansını, işle ilgili temel performans göstergelerine (KPI) bağlayın. Yapay zeka modellerini bulut ortamlarında çalışır hale getirin. Yapay zeka öğrenimi ve çıkarımı için bulutlar arasından seçim yapın.

Yapay zekayı sonuç odaklı yapın

Tarafsızlığı izleyin ve model sapmasını azaltın

Modellerin nasıl türetildiğini açıklayın. Tarafsızlığı ölçün ve istenen temel değerden sapmanın düzeltilmesine yardımcı olun.

Yapay zeka modellerini yönetin (00:58)

Yapay zekayı DevOps için hazırlayın

Bulut tabanlı uygulamalara yönelik olarak en iyi performans gösteren modelleri seçmek için yalnızca birkaç dakikanızı ayırın. Kullanım istatistiklerini takip edin ve model kullanımını yönetin.

İnfografiği görüntüleyin (PDF, 610 KB)

Bulut ve yapay zeka modeli ekonomisini optimize edin

İşiniz için çok bulutlu yapay zekayı hayata geçirin. Esnek tüketim modellerini kullanın.

ESG raporunu okuyun

Alıştırma sürecini basitleştirin

Verileri, yeteneği ve araçları birleştirin. Görsel veri bilimi ve doğal dil arayüzü ile sonuçları tahmin edin ve optimize edin.

Broşürü görüntüleyin (PDF, 1,8 MB)

Çok bulutlu ModelOps'un özellikleri

Bir model hattı lider panosu oluşturun

Otomatik olarak verileri hazırlayın, modelleri seçin, özellik mühendisliği yapın ve hiper parametreleri optimize edin.

En iyi performans gösteren modelleri hemen bulun

Watson OpenScale ile makine öğrenimi modellerini izleyin

Olası model yanlılığını görüntüleyin, bu durumu nasıl azaltacağınızı ve sonuçları nasıl açıklayacağınızı öğrenin.

30 dakikalık tura katılın

Modelleri inceleyin ve yanlılığı giderin

Yanlı olmayan bir model uç noktası oluşturun ve açıklanabilirliği gösterin. Model sapmasına yol açan veri tutarsızlığını tespit edin.

Watson OpenScale ile pratik kazanın

Uygulamalarla model devreye alma işlevlerini devreye alın

Modellere iletmeden önce verileri ön işlemden geçirin, hata düzeltme gerçekleştirin ve birden çok modele yapılan çağrıları ekleyin.

REST API'lerini kullanın

Modelleri oluşturmak ve devreye almak için bulutları karıştırıp eşleştirin

Modelleri hemen hemen her yerde devreye alın ve gönderin. x86, IBM Cloud Pak for Data sistemi ve IBM Power® sistemini kullanarak kendi yapay zekaya hazır bulutunuzu oluşturun.

Birkaç saat içinde başlayın

Modelleri birleşik bir arayüzde oluşturun, çalıştırın ve yönetin

Verileri hazırlayın, modeller oluşturun ve sonuçları ölçün. Geri bildirim döngüsü olan modelleri sürekli olarak geliştirin.

Hemen bir öğrenme rotasına girin

Çok bulutlu ModelOps'teki yenilikler

İsteğe bağlı web semineri: DevOps ve yapay zekayı senkronize edin

İşletmelerin %63'ü DevOps'u benimsiyor ve %33'ü yapay zeka destekli uygulamalar için veri bilimi ekipleriyle çalışıyor. Nedenlerini öğrenin.

Web semineri: ModelOps'te hızlanmak için atak yapın (Bağlantı IBM dışındadır)

451 Research: Akıllı otomasyonla yapay zeka ve ModelOps

Yapay zeka öncülerinden, çoklu bulut ortamında ModelOps'in nasıl oluşturulacağıyla ilgili içgörüler ve yarar sağlayacak ipuçları elde edin.

451 raporunu okumak için kaydolun

Modelleri birleşik bir veri ve yapay zeka platformunda oluşturun, çalıştırın ve yönetin

Verileri hazırlayın, modeller oluşturun ve sonuçları ölçün. Modelleri sürekli olarak geliştirin ve uygulamalarınız için kullanın.

Makine öğrenimine hemen başlayın

IBM Veri Bilimi çok bulutlu ModelOps içinde neler yapabileceğinizi görün

Koruyucu bakım görselleştirmesinin ekran görüntüsü

Modelleri, temel performans göstergeleriyle karşılaştırın.

Güven düzeyi verilerini gösteren ekran görüntüsü

Yapay zeka sonuçlarının ardındaki açıklamalara bakın.

Akıllı bakım işlevindeki verileri gösteren ekran görüntüsü

Otomatik olarak veri hazırlayın, özellik tasarlayın, parametreleri optimize edin ve bir model lider panosu oluşturun.

Alman Kredi Riski Modeli'ndeki sapmayı gösteren ekran görüntüsü

Üretimdeki model sapmasını belirleyin ve düzeltin.

Modelleri, temel performans göstergeleriyle karşılaştırın.

Yapay zeka sonuçlarının ardındaki açıklamalara bakın.

Otomatik olarak veri hazırlayın, özellik tasarlayın, parametreleri optimize edin ve bir model lider panosu oluşturun.

Üretimdeki model sapmasını belirleyin ve düzeltin.

Karşılaştırma tablosu

	Çok bulutlu ModelOps	Geleneksel ModelOps
Çoklu bulut desteği
Otomatik AI yaşam döngüsü
İşle ilgili KPI'ları izleme
Açıklanabilirlik ve yanlılığı giderme
Sapma yönü ve ölçümü
CICD ile tek tıkla devreye alma
Model yönetimi ve geri bildirim
Gelişmiş veri rafinerisi
Veri hazırlama

IBM Watson Studio Premium for IBM Cloud Pak for Data'yı keşfedin

Dipnot

*Kaynak: Gartner. Chirag Dekate, et al. Predicts 2019: Artificial Intelligence Core Technologies, Kasım 2018 (bağlantı IBM dışındadır)

Çok Bulutlu ModelOps için IBM Veri Bilimi

Çok bulutlu ModelOps'i deneyin

Çok bulutlu ModelOps nedir? Neden şimdi?

Çok bulutlu ModelOps'un avantajları