Operasyonel üretkenliği artırmak için yapay zekanın IBM Db2® for z/OS içine entegre edilmesi hakkında bilgi edinin.

IBM Watson Machine Learning for z/OS ayrıntıları

Esnek model geliştirme

Veri bilimi ekiplerine, tercih ettikleri Tümleşik Geliştirme Ortamını (IDE) kullanarak modelleri oluşturma, eğitme ve değerlendirme esnekliğini sağlayın. Veya IBM Watson® Machine Learning for z/OS®'un kurumsal sınıf açık kaynak yazılımlarına dayanan kapsamlı model oluşturma özelliklerini kullanın.

Artırılan üretkenlik

Kapsamlı IBM Watson Machine Learning for z/OS model oluşturma özellikleri aracılığıyla veri bilimcilerin üretkenliğini optimize edin. Bu ürün, not defterleri, görsel oluşturma araçları, sihirbazlar ve veri bilimci aktivitelerine uygulanan iyileştirilmiş zeka dahil olmak üzere çeşitli model oluşturma modları sunar. Otomatik olarak normalleştirerek, eksik değerleri ele alıp veri özellikleri oluşturarak acemi veri bilimcileri bile uzman haline getirin.

Kurumsal kullanıma hazır AI modeli devreye alma

İşlem uygulamaları dahilindeki tahmine dayalı modelleri, önemli ölçüde iş yükü oluşturmaksızın operasyonel hale getirin ve etkileşim noktasında gerçek zamanlı içgörüye olanak sağlayın. Bu ürün, RESTful API'leri, Java ve CICS entegrasyonu dahil olmak üzere IBM Z® üzerinde en yüksek güvenlik ve performans düzeyleri için optimize edilmiş çeşitli puanlama yaklaşımları sunar.

Gelişmiş model doğruluğu

Zaman içindeki model doğruluğunun izlenmesi ve performansın düşmesi durumunda uyarılar sağlanması için veri bilimcilerin ve mühendislerin yeni verilerin sürekli olarak yeniden değerlendirilmesini zamanlamalarına olanak sağlayın. Model doğruluğunu güvenle sürdürmek için modelleri otomatik olarak yenileyin.

Üretim ortamına hazır makine öğrenimi

Temel model sürümü oluşturma, denetleme ve izlemenin yanı sıra yüksek erişilebilirlik, yüksek performans, düşük gecikme süresi ve makine öğrenimi modeli otomasyonu (hizmet olarak sunulan makine öğrenimi) sağlayın.

Hızlı başlangıç için çözüm şablonları

Makine öğrenimi çabalarınızı başlatmak için yaygın iş ihtiyaçlarına yönelik temel şablonlar sunun. Çözüm şablonları, dolandırıcılığın saptanması, kredi onayı ve BT operasyonel analitiği dahil olmak üzere önemli iş alanlarına değer katmak için makine öğreniminin uygulama altyapınızla birlikte nasıl çalışabileceğini gösterir.

Teknik ayrıntılar

Teknik belirtimler

Yenilikler

  • IBM Cloud Pak® for Data içinde geliştirilen ve z/OS üzerinde devreye alınan modeller için eksiksiz sürekli entegrasyon/sürekli teslimat iş yükü
  • Temel Watson for Machine Learning for z/OS'un ilk kez yapılandırılması sırasında kullanıcılara yol gösteren yeni web tabanlı yapılandırma aracı
  • Eğitimden puanlamaya kadar tüm model yaşam döngüsü yönetimi için yüksek düzeyde kullanılabilirlik desteği
  • Watson for Machine Learning for z/OS sertifikasının yönetilmesi için RACF anahtar halkası desteği
  • Watson Machine Learning for z/OS v2.2 hizmetleri, operasyonel analitiğin desteklenmesi için IBM Db2® AI for z/OS içinde eksiksiz bir çözüm olarak paket haline getirildi
  • Çevrimiçi puanlama için performans iyileştirmeleri

Yazılım gereksinimleri

  • z/OS 2.4, 2.3 veya 2.2 ve Db2 11 for z/OS veya üzeri
  • Node.js 12.15.0 için IBM SDK
  • z/OS ICSF ve z/OS OpenSSH
  • z/OS Java™ v8 için IBM 64-bit SDK
  • Z üzerinde Linux veya x86 üzerinde Linux için Watson Machine Learning for z/OS IDE
  • Red Hat® 7.5, 7.6 veya 7.7

Donanım gereksinimleri

  • IBM z15™, z14, IBM z13® veya IBM zEnterprise® EC12 sistemi (1 adet GCP, 4 adet zIIP, 100 GB bellek, 100 GB disk alanı)
  • Z üzerinde Linux veya x86 üzerinde Linux üzerinde Watson Machine Learning for z/OS IDE (3 adet IFL [veya 8 adet CPU çekirdeği], 48 GB bellek, 350 GB disk alanı)

Next Steps

Nasıl çalıştığını görün