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AI and ML
Watson Studio
O IBM Watson Studio ajuda cientistas de dados, desenvolvedores e analistas a criar, executar e gerenciar modelos de IA e otimizar decisões em qualquer lugar com o IBM Cloud Pak for Data. Reúna equipes, automatize ciclos de vida de IA e acelere o time to value em uma arquitetura multinuvem aberta.
Reúna frameworks de código aberto, como PyTorch, Tensorflow e scikit-learn, com a IBM e suas ferramentas de ecossistema para ciência de dados visual e baseada em código. Trabalhe com Jupyter Notebook, JupyterLab e CLIs — ou em linguagens como Python, R e Scala.
Anunciamos o lançamento do watsonx.ai – o mais novo estúdio empresarial que combina o aprendizado de máquina tradicional com os novos recursos de IA generativa alimentados por modelos de base.
Como é usado
Coloque a IA multinuvem para trabalhar para você. Use modelos de consumo flexíveis. Crie e implemente a IA em qualquer lugar.
Otimize cronogramas, planos e alocações de recursos usando previsões. Simplifique os modelos de otimização com uma interface de linguagem natural.
Reúna e capacite desenvolvedores e cientistas de dados. Envie modelos por meio da API REST em qualquer nuvem. Economize tempo e custo gerenciando ferramentas díspares.
Operacionalize a IA empresarial entre nuvens. Gerencie e proteja projetos de ciência de dados em escala.
Proteja-se contra exposição e multas regulatórias. Simplifique o gerenciamento de risco dos modelos de IA por meio de validação automatizada.
Crie pipelines de modelos automaticamente. Prepare dados e selecione tipos de modelos. Gere e classifique pipelines de modelos.
Limpe e modele dados com um editor gráfico de fluxos. Aplique modelos interativos a operações de código, funções e operadores lógicos.
Crie um arquivo no bloco de notas, use um modelo de bloco de notas ou traga o seu próprio. Codifique e execute um bloco de notas.
Prepare dados rapidamente e desenvolva modelos visualmente com o IBM SPSS Modeler no Watson Studio.
Crie experimentos com rapidez e aprimore o treinamento otimizando pipelines e identificando a combinação correta de dados.
Coloque o modelo de sua escolha para trabalhar. Rastreie e retreine modelos usando o feedback da produção.
Combine modelos preditivos e prescritivos. Use previsões para otimizar decisões. Crie e edite modelos em Python, em OPL ou com linguagem natural.
Monitore métricas de qualidade, imparcialidade e desvio. Selecione e configure a implementação de insights de modelos. Personalize monitores e métricas de modelos.
Compare e avalie modelos. Avalie e selecione modelos com dados novos. Examine as métricas do modelo principal lado a lado.