نبذة عن ملفات تعريف الارتباط بهذا الموقع يتطلب موقعنا بعض ملفات تعريف الارتباط للعمل بشكلٍ صحيح (مطلوب). كما أنه قد تُستخدم غيرها من ملفات تعريف الارتباط بموافقتك، وذلك لتحليل استخدام الموقع وتحسين تجربة المستخدم وللإعلانات. للمزيد من المعلومات، يرجى مراجعةالخاصة بك. من خلال زيارة موقعنا على الويب، فإنك توافق علي معالجتنا للمعلومات كما هو موضح في بيان الخصوصية ل IBM. لتوفير تصفح سلس، ستتم مشاركة تفضيلات ملفات تعريف الارتباط خاصتك عبر نطاقات شبكة IBM المدرجة أدناه.
الصفحة الرئيسية
AI and ML
Watson Studio
IBM Watson Studio
بناء الثقة وتوسيع نطاق الذكاء الاصطناعي عبر بيئات السحابة
IBM Watson Studio تمكين عالم البيانات والمطورين والمحللين من بناء وتشغيل وإدارة نماذج الذكاء الاصطناعي، وتحسين القرارات في أي مكان على IBM Cloud Pak for Data. قم بتوحيد الفرق، وأتمتة دورات حياة الذكاء الاصطناعي وسرعة الوقت المناسب للقيمة على بنية سحابة متعددة مفتوحة.
اجمع بين مصدر مفتوح إطار العمل مثل PyTorch و Tensorflow و scikit-learn مع IBM وأدوات النظام البنائي المعلوماتي البنائي للأدوات القائمة على التعليمات البرمجية والبصرية القائمة على علم البيانات. العمل مع Jupyter Notebook ، JupyterLab و و CLIs - أو بلغات مثل Python و R و Scala.
الإعلان عن إطلاق watsonx.ai - استوديو المشاريع الجديد كلياً الذي يجمع بين التعلم الآلي التقليدي إلى جانب استوديو الذكاء الاصطناعي التوليدي الجديد المدعوم من نماذج الأساس.
كيفية الاستخدام
المزايا
ضع سحابة متعددة الذكاء الاصطناعي للعمل من أجل الأعمال التجارية. استخدام نماذج استهلاك مرنة. بناء ونشر الذكاء الاصطناعي في أي مكان.
تحسين الجداول الزمنية والخطط وتخصيص الموارد باستخدام التنبؤات. تبسيط نمذجة التحسين باستخدام واجهة لغة طبيعية.
توحدوا وتقاطعوا بين المطورين والمطورين والمطورين العالميين. دفع النماذج من خلال واجهة برمجة تطبيقات REST عبر أي سحابة. توفير الوقت والتكلفة في إدارة الأدوات المتباينة.
تشغيل الذكاء الاصطناعي للمؤسسات عبر السحابة. إدارة وتأمين مشاريع البيانات على نطاق واسع.
الحماية من الانكشاف والعقوبات التنظيمية. تبسيط إدارة مخاطر نماذج الذكاء الاصطناعي من خلال التحقق التلقائي من الصحة.
IBM Watson Studio - التفاصيل
إنشاء خطوط أنابيب النماذج تلقائيًا. إعداد البيانات وتحديد أنواع النماذج. إنشاء خطوط أنابيب النماذج وترتيبها.
تنظيف البيانات وتشكيلها باستخدام محرر تدفق رسومي. تطبيق القوالب التفاعلية على العمليات البرمجية والدوال والعوامل المنطقية.
أنشئ ملفاً دفترياً أو استخدم نموذج دفتر ملاحظات أو أحضر دفترك الخاص. البرمجة وتشغيل دفتر ملاحظات.
قم بإعداد البيانات بسرعة وتطوير النماذج بصريًا باستخدام IBM SPSS Modeler في Watson Studio.
بناء التجارب بسرعة وتعزيز التدريب من خلال تحسين خطوط الأنابيب وتحديد المجموعة الصحيحة من البيانات.
أحضر النموذج الذي تختاره للإنتاج. تتبع النماذج وإعادة تدريبها باستخدام التعليقات الإنتاجية.
دمج النماذج التنبؤية والوصفية. استخدم التنبؤات لتحسين القرارات. إنشاء نماذج وتحريرها بلغة Python أو بلغة OPL أو بلغة طبيعية.
مراقبة الجودة والإنصاف والانحراف في المقاييس. قم بتحديد وتهيئة نشر الرؤى للطراز الرؤى. تخصيص شاشات المراقبة والمقاييس النموذجية.
مقارنة النماذج وتقييمها. تقييم واختيار النماذج بالبيانات الجديدة. افحص نموذج المقاييس الرئيسية جنبًا إلى جنب.
