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IA et ML
Watson Studio
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.
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.
Utilisation
Mettre l'IA multicloud au service des entreprises. Utiliser des modèles de consommation flexibles. Construire et déployer l'IA n'importe où.
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.
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.
Opérationnaliser l'IA de l'entreprise dans le nuage. Gouverner et sécuriser les projets de science des données à l'échelle.
Protéger contre l'exposition et les sanctions réglementaires. Simplifier la gestion des risques des modèles IA grâce à une validation automatisée.
Construire automatiquement des pipelines de modèles. Préparer les données et sélectionner les types de modèles. Générer et classer les pipelines de modèles.
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.
Créez un fichier de notes, utilisez un modèle de note ou apportez votre propre note. Coder et gérer un ordinateur portable.
Préparez rapidement les données et développez des modèles visuellement avec IBM SPSS Modeler dans Watson Studio.
Créez rapidement des expériences et améliorez la formation en optimisant les pipelines et en identifiant la bonne combinaison de données.
Apportez le modèle de votre choix à la production. Suivre et recycler les modèles à l'aide des commentaires de production.
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.
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.
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.