靈活的資料科學工具,適用於正式上線的混合式環境,都能建置在您的防火牆內。為您隆重介紹 IBM Data Science Experience(已改名為 IBM Watson Studio)。

何謂 Watson Studio?

IBM Watson Studio 可加速執行必要的機器學習和深度學習工作流程,以在您的業務營運中注入 AI 進而推動創新。本產品為資料科學家、應用程式開發人員和領域專家提供各種工具,方便他們透過協同作業輕鬆使用資料,並且運用資料大規模建置與訓練模型。

Watson Studio 的詳細資料

內嵌 Watson 工具

訓練內嵌 AI 服務的 Watson,包括 Watson Visual Recognition 及 Natural Language Classifier 服務。使用 Watson Machine Learning 或 CoreML 來自訂您的模型,然後將模型部署為 API。

以開放原始碼為建置基礎

使用熟悉的開放原始碼資料科學和機器學習工具,搭配 Jupyter Notebooks 以及 Anaconda 與 RStudio。取得最熱門的程式庫或自帶。

直覺式視覺化建模

Neural Network Modeler 提供零程式碼視覺化建模,您可使用最熱門的深度學習框架來設計神經網絡結構。利用 SPSS 輕鬆訓練模型。

簡化資料準備

使用 Watson Knowledge Catalog,透過互動方式探索、清理與轉換您的資料。利用內建圖表和統計資料,來瞭解資料品質與發佈資料。

互動式儀表板

透過在強大拖放式編寫環境中建立的互動式儀表板,來探索資料以及共享吸睛的視覺化結果。

彈性的運算選項

輕鬆擴充運算資源並自訂套件相依性,以建立自訂與可複用的企業組織內部共享環境。

馬上開始

立即試用 Watson Studio。

客戶成功案例

產品畫面

指導教學與使用案例

建置、部署、測試與重新訓練預測式機器學習模型

此指導教學逐步介紹建置預測式機器學習模型、將模型部署為 API 以便在應用程式中使用、測試模型,以及善用回應資料重新訓練模型的整個過程。您將在 IBM Cloud 上透過整合與統一的自助體驗經歷整個指導教學。

前往指導教學

建置、部署、測試與重新訓練預測式機器學習模型

使用 Apache Spark 和 Watson Studio 進行開放式資料的分析與視覺化

在此指導教學中,您將使用 IBM Watson™ Studio 上的 Jupyter Notebook,來進行開放式資料集的分析與視覺化,同時運用 Apache Spark 服務進行資料處理。在此使用案例中,您將從以下操作開始著手:將人口成長、預期壽命與國家 ISO 代碼的相關資料合併成單一資料框架。然後,運用 Python 的 Pixiedust 程式庫,透過多種方式進行資料查詢與視覺化。

前往指導教學

使用 Apache Spark 和 Watson Studio 進行開放式資料的分析與視覺化

幾分鐘內就可上手 Watson Studio

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