為何使用 Watson Machine Learning?為何是現在?

資料科學和人工智慧 (AI) 作法已發展到一個階段,其中各種規模的組織開始積極試驗將預測洞察注入業務運作中。然而,從試驗到正式作業始終是個挑戰。IBM Watson Machine Learning 可協助資料科學家與開發人員共同合作,以加快移到部署的過程並將 AI 整合到其應用程式中。它透過簡化、加速與控管 AI 部署,讓組織能夠善用機器學習和深度學習以提供商業價值。

Watson Studio 相整合並攜手合作的 Watson Machine Learning,可讓您的跨功能團隊輕鬆快速部署、監視與優化各種模型。自動產生 API 以協助您的開發人員在幾分鐘內將 AI 注入他們的應用程式中。Watson Machine Learning 的直覺式儀表板可讓您的團隊輕鬆管理正式作業中的模型,其無縫工作流程可支援持續重新訓練以維護並提高模型的精確度。

Watson Machine Learning 優勢

規模

Watson Machine Learning 可讓您透過輕鬆與符合成本效益的方式,在公有雲、私有雲、混合雲或多雲端環境中部署 AI 和機器學習資產。無縫擴增您的 AI 計劃,在無需大量期初投資的情況下,將測試專案擴充為重要商業企業部署。

速度

簡化模型訓練和部署流程,藉此加快 AI 資產的上市速度。Watson Machine Learning 自動執行模型訓練的許多層面,而多平台硬體優化則藉由將資源使用率最大化來加快訓練時程。

簡易性

充分利用許多預先訓練好的模型和開放式資料集,來減輕技能不足的問題。善用自動化效能監視和持續回饋來簡化生命週期管理,並輕鬆與具備開放式模組化結構的其他資料科學工具交互作業。

Watson Machine Learning 優勢

多合一

在同一個地方執行您的工作,並且無縫整合 Watson Knowledge Catalog 和 Watson Studio。利用共用資料集、筆記本、文章等等的力量。

在幾分鐘內開始使用 Watson Machine Learning

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