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IA et ML
Watson Studio
IBM Watson Studio permet aux data scientists, aux développeurs et aux analystes de créer, d’exécuter et de gérer des modèles d’IA, et d’optimiser les décisions n’importe où sur 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.
Regroupez des cadres open source comme PyTorch, Tensorflow et scikit-learn avec IBM et son écosystème d’outils pour la science des données visuelle basée sur le code. Utilisez Jupyter Notebook, JupyterLab et des CLI, ou dans des langages comme Python, R et Scala.
IBM lance watsonx.ai, un nouveau studio destiné aux entreprises qui réunit le machine learning traditionnel et les nouvelles capacités d’IA générative alimentées par des modèles de base.
Utilisation
Mettez l’IA multicloud au service des entreprises. Utilisez des modèles de consommation flexibles.Développez et déployez l’IA où vous le souhaitez.
Optimisez les calendriers, les plans et les allocations de ressources en vous appuyant sur des prévisions. Simplifiez la modélisation des optimisations grâce à une interface en langage naturel.
Réunissez et formez les développeurs et les data scientists ensemble.Poussez les modèles via une API REST sur n’importe quel cloud. Ne perdez plus de temps et d’argent à gérer des outils disparates.
Opérationnalisez l’IA d’entreprise sur tous les clouds. Gouvernez et sécurisez les projets de science des données à grande échelle.
Protégez-vous contre l’exposition aux risques et les sanctions réglementaires. Simplifiez la gestion des risques liés aux modèles d’IA grâce à une fonction de validation automatisée.
Créez automatiquement des pipelines de modèles. Préparez les données et sélectionnez des types de modèles. Générez et classez les pipelines de modèles.
Nettoyez et mettez en forme les données à l’aide d’un éditeur de flux graphique. Appliquez des modèles interactifs pour coder les opérations, les fonctions et les opérateurs logiques.
Créez un fichier de notebook, utilisez un exemple de notebook ou servez-vous de votre propre notebook.Codez et exécutez un notebook.
Préparez rapidement les données et développez des modèles visuellement avec IBM SPSS Modeler dans Watson Studio.
Construisez rapidement des expériences et améliorez l’entraînement en optimisant les pipelines et en identifiant la bonne combinaison de données.
Mettez le modèle de votre choix en production. Suivez les performances des modèles et réentraînez-les en vous appuyant sur les commentaires reçus en production.
Combinez des modèles prédictifs et prescriptifs. Appuyez-vous sur des prévisions pour optimiser vos décisions. Créez et modifiez des modèles en Python, en OPL ou en langage naturel.
Surveillez les indicateurs de qualité, d’équité et de dérive. Sélectionnez et configurez le déploiement pour obtenir des informations sur les modèles. Personnalisez les dispositifs de surveillance et les indicateurs utilisés sur les modèles.
Comparez et évaluez les modèles. Évaluez et sélectionnez des modèles avec de nouvelles données. Comparez les principaux indicateurs de modèles côte à côte.