IBM Watson Studio & Watson Machine Learning – szybsza droga do wdrożenia sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwie

Watson Studio

Zostań mistrzem analityki danych i rozwiązuj swoje najtrudniejsze problemy związane z danymi, korzystając z najlepszych rozwiązań i najnowszej wiedzy specjalistycznej. IBM Watson Studio to platforma do pracy grupowej wykorzystująca technologię uczenia maszynowego. Może działać w środowisku lokalnym bądź chmurze prywatnej lub publicznej. Umożliwia zespołom badanie, modelowanie i wdrażanie rozwiązań do przetwarzania danych z wykorzystaniem najlepszych narzędzi open source.

Możliwości

• 1. Standard open source: możliwość wykorzystania znanych narzędzi open source służących do analityki danych i uczenia maszynowego, takich jak Jupyter Notebooks lub RStudio.
• 2. Wbudowane narzędzia Watson: możliwość trenowania rozwiązania Watson za pomocą wbudowanych usług sztucznej inteligencji, takich jak Watson Visual Recognition i Natural Language Classifier; możliwość dostosowania modeli do indywidualnych potrzeb oraz ich wdrożenia jako interfejsów API za pomocą rozwiązania Watson Machine Learning lub CoreML.
• 3. Intuicyjne wizualne projektowanie modeli: wizualne tworzenie modeli bez konieczności pisania kodu, z wykorzystaniem narzędzia Neural Network Modeler, które umożliwia projektowanie architektur neuronowych za pomocą najpopularniejszych platform głębokiego uczenia.
• 4. Interaktywne panele kontrolne: eksplorowanie danych i udostępnianie, za pośrednictwem interaktywnych paneli kontrolnych, rezultatów w postaci znakomitych materiałów graficznych, opracowanych w środowisku tworzenia zawartości wykorzystującym funkcję „przeciągnij i upuść”.

Dlaczego warto wybrać produkty IBM?

• 1. Elastyczna platforma: tworzenie modeli w miejscach, w których znajdują się dane, za pomocą najlepszego oprogramowania open source i IBM.
• 2. Środowisko wielochmurowe: możliwość zastosowania funkcji analitycznych w środowisku lokalnym bądź chmurze prywatnej lub publicznej w celu uzyskania lepszego dostępu do danych i większej elastyczności.
• 3. Gotowość do pracy produkcyjnej: możliwość łatwego wdrożenia i oceny modeli oraz zarządzania nimi w bezpiecznym środowisku.