IBM® Watson Studio permite a los desarrolladores, analistas y científicos de datos crear, ejecutar y gestionar modelos de IA y optimizar las decisiones en cualquier lugar en IBM® Cloud Pak for Data. Unifique equipos, automatice los ciclos de vida de la IA y acelere la obtención de valor en una arquitectura multinube abierta.
Reúna marcos de código abierto como PyTorch, TensorFlow y scikit-learn con IBM y las herramientas de su ecosistema para una ciencia de datos visual y basada en código. Trabaje con Jupyter Notebook, JupyterLab y CLI, o en lenguajes como Python, R y Scala.
Cloud Pak for Data 4.7 ya está aquí
Descubra por qué sus organizaciones necesitan IA explicable y por qué es importante
Anunciamos el lanzamiento de watsonx.ai: - El nuevo estudio para empresas que aúna el machine learning tradicional y las nuevas capacidades de IA generativa basadas en modelos fundacionales.
Cómo se utiliza
Ponga la IA multinube al servicio de la empresa. Utilice modelos de consumo flexibles. Cree e implemente IA en cualquier lugar.
Optimice calendarios, planes y asignaciones de recursos mediante predicciones. Simplifique el modelado de optimización con una interfaz de lenguaje natural.
Reúna y proporcione capacitación interdisciplinaria a desarrolladores y científicos de datos. Impulse modelos a través de API REST en cualquier nube. Ahorre tiempo y costes gestionando herramientas dispares.
Haga operativa la IA empresarial en todas las nubes. Gobierne y asegure proyectos de ciencia de datos a escala.
Protéjase de la exposición y las sanciones normativas. Simplifique la gestión de riesgos de los modelos de IA mediante la validación automatizada.
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.