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IA et ML

Watson Studio

IBM Watson Studio
Instaurer la confiance et faire évoluer l'IA dans les environnements cloud
Essai gratuit
capture d'écran montrant IBM Watson Studio tableau de bord avec pipelines et algorithmes de pointe
Mise en production des modèles IA

IBM Watson Studio permet aux data scientist, développeurs et analystes de construire, exécuter et gérer des modèles IA, et d'optimiser les décisions n'importe où sur le web. IBM Cloud Pak for Data. Unifiez les équipes, automatisez les cycles de vie de l'IA et accélérez la création de valeur sur une architecture multicloud ouverte.

Réunir open source cadre des exigences comme PyTorch, Tensorflow et scikit-learn avec IBM et son écosystème d'outils pour la science des données basée sur le code et la science visuelle. Travailler avec Jupyter Notebook, JupyterLab et des CLIs - ou dans des langages tels que Python, R et Scala.

IBM dévoile le Data Product Hub pour permettre le partage des données à l'échelle de l'entreprise
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IBM Cloud Pak for Data 5.0 est là avec de nouvelles fonctionnalités pour rationaliser le partage des données, l'intégration des données et la gouvernance.
Découvrez pourquoi votre organisation a besoin d'une AI explicable et pourquoi elle est importante.
Commencer
Disponible dès maintenant : watsonx.ai

Annonce du lancement de watsonx.ai - Le tout nouveau studio d'entreprise qui réunit le site traditionnel machine learning et les nouvelles capacités génératives de l'IA alimentées par le modèle de fondation.

Essayez watsonx.ai

Utilisation

MLOps Decision Optimization Modélisation visuelle La PNL avec Watson Développement automatisé Gouvernance de l'IA
avantage
Optimiser l'économie de l'IA et du cloud

Mettre l'IA multicloud au service des entreprises. Utiliser des modèles de consommation flexibles. Construire et déployer l'IA n'importe où.

Prévoir les résultats et prescrire des actions

Optimiser les calendriers, les plans et l'affectation des ressources à l'aide de prévisions. Simplifier la modélisation de l'optimisation grâce à une interface en langage naturel.

Synchroniser l'application et l'AI

Réunir et croiser les compétences des développeurs et des data scientists. Pousser les modèles par l'intermédiaire de l'API REST sur n'importe quel site cloud. Gagnez du temps et de l'argent en gérant les outils disparate.

Unifier les outils et augmenter la productivité pour ModelOps

Opérationnaliser l'IA de l'entreprise dans le nuage. Gouverner et sécuriser les projets de science des données à l'échelle.

Fournir une IA explicable

Réduire les efforts de surveillance du modèle de 35 à 50 % Augmenter la précision du modèle de 15 à 30 % Augmenter les bénéfices nets sur une plateforme de données et d'IA.

Gérer les risques et la conformité réglementaire

Protéger contre l'exposition et les sanctions réglementaires. Simplifier la gestion des risques des modèles IA grâce à une validation automatisée.

ESG valider Watson Studio capacités. Le rapport confirme la capacité de simplifier et d'accélérer le déploiement de l'application IA
IBM Watson Studio - Détails En savoir plus AutoAI pour une expérimentation plus rapide

Construire automatiquement des pipelines de modèles. Préparer les données et sélectionner les types de modèles. Générer et classer les pipelines de modèles.

Advanced raffinage de données

Nettoyez et mettez en forme les données à l'aide d'un éditeur de flux graphique. Appliquer des modèles interactifs pour coder des opérations, des fonctions et des opérateurs logiques.

Prise en charge des carnets de notes open source

Créez un fichier de notes, utilisez un modèle de note ou apportez votre propre note. Coder et gérer un ordinateur portable.

Outil visuel intégré

Préparez rapidement les données et développez des modèles visuellement avec IBM SPSS Modeler dans Watson Studio.

Formation et développement du modèle

Créez rapidement des expériences et améliorez la formation en optimisant les pipelines et en identifiant la bonne combinaison de données.

Extensive open source cadre des exigences

Apportez le modèle de votre choix à la production. Suivre et recycler les modèles à l'aide des commentaires de production.

Embarqué Decision Optimization

Combiner les modèles prédictifs et prescriptifs. Utiliser les prévisions pour optimiser les décisions. Créer et modifier des modèles en Python, en OPL ou en langage naturel.

Gestion et suivi du modèle

Contrôler la qualité, l'équité et les indicateurs de dérive. Sélectionnez et configurez le déploiement pour le modèle Insight. Personnaliser les modèles de moniteurs et d'indicateurs.

Gestion du risque de modèle

Comparer et évaluer les modèles. Évaluer et sélectionner des modèles à l'aide de nouvelles données. Examinez les principaux modèles d'indicateurs côte à côte.

Images du produit

Automatisation du cycle de vie de l'AI nuage, sources de données sur site glisser-déposer modèles IA Expliquer les transactions pour un modèle IA
étude de cas

Améliore la gestion du risque de modèle avec IBM Watson Studio.

Wunderman Thompson Data

L'AutoAI permet de réaliser des prédictions sur des volumes importants.

Highmark santé

Contrôler les modèles afin d'améliorer les prévisions.

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Essai gratuit sur le cloud
Autres moyens d'information Tarification Ressources Documentation sur les produits
Notes de bas de page

¹,² New Technologie : The Projected Total Economic Impact™ of Explainable IA and Model Monitoring in IBM Cloud Pak for Data, Forrester, août 2020.