機器學習 - Watson Machine Learning - 概觀 - 台灣

免費試用上機實驗室

探索新的機器學習功能。

使用 Watson Machine Learning 來部署與執行 AI 模型

作為 IBM Watson® Studio 的一部分，IBM Watson Machine Learning 可協助資料科學家與開發人員加速進行 IBM Cloud Pak® for Data 上的 AI 與機器學習部署。在開放式可延伸架構上，跨任何雲端大規模部署 AI 模型。透過 IBM，您可以：

部署任何模型，包括機器學習和深度學習模型，以及決策最佳化模型
利用持續學習動態重新訓練模型
自動產生 API，以透過 DevOps 建置採用 AI 技術的應用程式
管理模型並監視是否出現模型漂移、偏差及風險
讓任何專案進入正式作業，包括開放原始碼、協力廠商及 IBM 工具

釋放 Watson AI 技術的威力。將 ModelOps 的 AI 生命週期自動化。
→ 觀看資料科學隨選網路研討會（鏈結位於 IBM 外部）
→ 查看 ModelOps 電子報

部署選項

IBM Cloud Pak for Data

部署 Watson Machine Learning 以作為多雲端資料與 AI 平台的一部分。

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IBM Cloud Pak for Data as a Service 上的 Watson Machine Learning

在 IBM Cloud® 中部署及執行 AI 模型。

進一步瞭解

IBM Watson Studio Premium

利用 IBM Decision Optimization、IBM® SPSS® Modeler 及 Hadoop Execution Engine，加速獲得更好的AI 成果。

探索 Watson Studio Premium

Watson Machine Learning 可大規模簡化與加速部署

瞭解 Watson Studio 和 Watson Knowledge Catalog 的經濟影響

超越實驗並維持 AI 模型的正式作業級精確度，這依然是一大挑戰。 Watson Machine Learning 可加快任何模型創造價值的速度，預計三年達到投資報酬率 459%，並在不到 6 個月的時間內回本。¹

51%

發現最佳化、保持與擴充 AI 功能大不易²

80%

的 AI 先驅開始投資演算法訓練程序³

Watson Machine Learning 的功能

AutoAI： AI 生命週期管理

使用 AutoAI，在整個 AI 生命週期管理中獲得一致性與可重複性。

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一鍵部署

當您做好準備時，請儲存並選取要部署的服務。開始進行實驗、評估及部署。

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模型作業

使用機器學習架構來儲存、部署與版本化模型，以及部署基礎架構管理。

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徹底整合的使用者介面

使用 Watson Studio 和 Watson Machine Learning 來自動執行資料準備、進階資料精煉及模型解釋功能。

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大規模部署任何模型

帶進您喜愛的資料科學工具 — 開放原始碼、SPSS Modeler 或 Watson Studio。

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動態重新訓練

能夠持續學習，並自動重新訓練您的模型，以維持模型品質。

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Watson Machine Learning Server

踏出您 AI 旅程的下一步。

閱讀白皮書 (PDF, 588 KB)

Watson Machine Learning 的新增功能

隨需網路研討會：資料科學的最新消息

瞭解您如何在任何位置部署深度學習與 ML 模型。

→ 更深入挖掘（鏈結位於 IBM 外部）

AutoAI 播放清單： Watson Machine Learning 部署

觀看 AutoAI 影片中的科技專家，參加產品導覽並探索上機實驗室。

→ 立即瞭解 AutoAI

ESG 白皮書：預測與最佳化

閱讀 Watson Studio on IBM Cloud Pak for Data 的分析師測試。

→ 取得技術驗證

Watson Machine Learning 實際運作

Anyline

以創記錄的速度，在行動和內嵌裝置上針對離線光學字元辨識 (OCR) 訓練與部署深度學習模型。

→ 觀看影片 (01:30)

Caixa Geral de Depósitos France

利用機器學習所提供的創新混合雲應用程式，藉由提供更快的決策來加速客戶服務。

→ 閱讀個案研討

KIST Europe

探索機器學習如何自動執行品質管理程序、降低問題率，並且節省成本。

→ 閱讀個案研討

產品影像

Watson Machine Learning Server 執行與部署的擷取畫面

Watson Machine Learning Server 執行與部署：將分支儲存為 Watson Studio 當中 SPSS Modeler 流程的模型

模型部署狀態：檢閱狀態、日期和發送端以評估模型

執行時期位置：選取執行時期位置以執行您的模型建立器流程

一鍵部署：儲存自選模型並按一下，以使用 Watson Machine Learning 進行部署

Watson Machine Learning Server 執行與部署：將分支儲存為 Watson Studio 當中 SPSS Modeler 流程的模型

模型部署狀態：檢閱狀態、日期和發送端以評估模型

執行時期位置：選取執行時期位置以執行您的模型建立器流程

一鍵部署：儲存自選模型並按一下，以使用 Watson Machine Learning 進行部署

開始使用 Watson Machine Learning

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註腳

¹2018 年 Forrester IBM Watson Studio 與 Watson Knowledge Catalog 的總體經濟影響 (Total Economic Impact™) (PDF, 715 KB)

²2019年 Forrester「AI 體驗實測」的資訊圖（IBM 外部鏈結）

³2018 年麻省理工學院斯隆評論（IBM 外部鏈結）

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