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KI und ML
Watson Studio
IBM Watson Studio ermöglicht es Data Scientists, Entwicklern und Analysten, KI-Modelle zu erstellen, auszuführen und zu verwalten sowie Entscheidungen überall auf IBM Cloud Pak for Datazu optimieren. Vereinen Sie Teams, automatisieren Sie KI-Lebenszyklen und beschleunigen Sie die Time-to-Value auf einer offenen Multicloud-Architektur.
Bringen Sie Open Source Frameworks wie PyTorch, Tensorflow und scikit-learn mit IBM und seinen Ökosystem-Tools für codebasierte und visuelle Data Science zusammen. Arbeiten Sie mit Jupyter Notebook, JupyterLab und CLIs – oder in Sprachen wie Python, R und Scala.
Ankündigung der Einführung von watsonx.ai - Das brandneue Enterprise-Studio, das traditionelles maschinelles Lernen mit neuen generativen KI-Funktionen auf Basis von Foundation-Modellen zusammenbringt.
Nutzen Sie Multicloud-KI für Ihr Unternehmen. Nutzen Sie flexible Verbrauchsmodelle. KI überall erstellen und bereitstellen.
Optimieren Sie Zeitpläne, Pläne und Ressourcenzuweisungen mithilfe von Vorhersagen. Vereinfachen Sie die Optimierungsmodellierung mit einer Benutzeroberfläche in natürlicher Sprache.
Unite und cross-training, schulen Entwickler und Data Scientist. Pushen Sie Modelle über die REST-API in jeder Cloud. Sparen Sie Zeit und Kosten bei der Verwaltung von verteilten Tools.
Operationalisieren Sie Unternehmens-KI in der gesamten Cloud. Steuern und sichern Sie Data Science-Projekte in großem Maßstab.
Schützen Sie sich vor Offenlegung und behördlichen Strafen. Vereinfachen Sie das Risikomanagement von KI-Modellen durch automatisierte Validierung.
Automatisches Erstellen von Modellpipelines. Bereiten Sie Daten vor, und wählen Sie Modelltypen aus. Generieren und Ordnen von Modellpipelines.
Bereinigen und formen Sie Daten mit einem grafischen Flusseditor. Wenden Sie interaktive Vorlagen auf Codeoperationen, Funktionen und logische Operatoren an.
Erstellen Sie eine Notizbuchdatei, verwenden Sie ein Beispielnotizbuch, oder bringen Sie Ihr eigenes Notizbuch mit. Codieren Sie ein Notebook, und führen Sie es aus.
Bereiten Sie Daten schnell vor und entwickeln Sie Modelle visuell mit IBM SPSS Modeler in Watson Studio.
Erstellen Sie schnell Experimente und verbessern Sie das Training, indem Sie Pipelines optimieren und die richtige Datenkombination identifizieren.
Bringen Sie das Modell Ihrer Wahl in die Produktion. Verfolgen Sie Modelle mithilfe von Produktionsfeedback und trainieren Sie sie neu.
Kombinieren Sie prädiktive und präskriptive Modelle. Nutzen Sie Vorhersagen, um Entscheidungen zu optimieren. Erstellen und bearbeiten Sie Modelle in Python, in OPL oder in natürlicher Sprache.
Überwachen Sie Qualitäts-, Fairness- und Drift-Metriken. Bereitstellung für Modell Insight auswählen und konfigurieren. Passen Sie Modellmonitore und Metriken an.
Vergleichen und bewerten Sie Modelle. Evaluieren und Auswählen von Modellen mit neuen Daten. Untersuchen Sie die Schlüsselmodellmetriken nebeneinander.