IBM Watson Studio

IBM Watson Studio é uma poderosa plataforma que capacita cientistas de dados, desenvolvedores e analistas a construir, executar e gerenciar modelos de IA, otimizando decisões em qualquer lugar no IBM Cloud Pak® for Data. Ela reúne frameworks de código aberto como PyTorch, TensorFlow e scikit-learn com as ferramentas da IBM e seu ecossistema para ciência de dados baseada em código e visual. Com a IBM Watson Studio, os usuários podem trabalhar com Jupyter notebooks, JupyterLab e CLIs, ou em linguagens como Python, R e Scala. A plataforma fornece uma plataforma colaborativa para que os cientistas de dados construam, treinem e implantem modelos de aprendizado de máquina. Ela suporta uma ampla gama de fontes de dados, permitindo que as equipes simplifiquem seus fluxos de trabalho. Com recursos avançados como aprendizado de máquina automatizado e monitoramento de modelos, os usuários do Watson Studio podem gerenciar seus modelos ao longo do ciclo de desenvolvimento e implantação. Além disso, a plataforma oferece recursos como a Otimização de Decisão, que simplifica a seleção e implantação de modelos de otimização e permite a criação de dashboards para compartilhar resultados e aprimorar a colaboração. O Processamento de Linguagem Natural Natural da IBM fornece acesso instantâneo a modelos de análise de texto pré-treinados e de alta qualidade em mais de 20 idiomas. O AutoAI permite que iniciantes comecem rapidamente e que cientistas de dados experientes acelerem a experimentação no desenvolvimento de IA. As ferramentas e processos automatizados de governança de IA permitem que as organizações direcionem, gerenciem e monitorem melhor os fluxos de trabalho de IA, fornecendo resultados analíticos transparentes e explicáveis. Com a IBM Watson Studio, as empresas podem otimizar a economia de IA e nuvem, colocar a IA multinuvem em funcionamento para os negócios, prever resultados e prescrever ações, unir aplicativos e IA, economizar tempo e custos gerenciando ferramentas díspares, unificar ferramentas e aumentar a produtividade para ModelOps e operacionalizar a IA empresarial em várias nuvens.