Cree automáticamente canalizaciones de modelos. Prepare los datos y seleccione los tipos de modelos. Genere y clasifique los modelos.

Limpie y dé forma a los datos con un editor gráfico de flujos. Aplique plantillas interactivas para codificar operaciones, funciones y operadores lógicos.

Cree un archivo de notebook, utilice un notebook de muestra o traiga su propio notebook. Codifique y ejecute un notebook.

Prepare datos rápidamente y desarrolle modelos visualmente con IBM SPSS Modeler en Watson Studio.

Cree experimentos rápidamente y mejore el entrenamiento optimizando los procesos e identificando la combinación adecuada de datos.

Lleve el modelo de su elección a producción. Realice un seguimiento y vuelva a entrenar modelos utilizando feedback de producción.

Combine modelos predictivos y prescriptivos. Optimice las decisiones gracias a las predicciones. Cree y edite modelos en Python, en OPL o con lenguaje natural.

Monitorice métricas de calidad, equidad y desviación. Seleccione y configure la implementación para obtener información sobre los modelos. Personalice los monitores y las métricas de los modelos.

Compare y evalúe modelos. Evalúe y seleccione modelos con nuevos datos. Examine las métricas clave del modelo en paralelo.