IBM Watson Studio

IBM Watson Studio là một nền tảng AI đầy sức mạnh cho các nhà khoa học dữ liệu, nhà phát triển và nhà phân tích. Nó cho phép xây dựng, chạy và quản lý các mô hình AI, đồng thời tối ưu hóa các quyết định ở mọi nơi trên IBM Cloud Pak® cho Dữ liệu. Nền tảng này kết hợp các khuôn khổ mã nguồn mở như PyTorch, TensorFlow và scikit-learn với các công cụ của IBM và hệ sinh thái của nó cho khoa học dữ liệu dựa trên mã và trực quan. Người dùng có thể làm việc với Jupyter notebooks, JupyterLab và CLIs, hoặc trong các ngôn ngữ như Python, R và Scala. Watson Studio cung cấp một nền tảng cộng tác cho các nhà khoa học dữ liệu để xây dựng, đào tạo và triển khai mô hình học máy. Nó hỗ trợ một loạt các nguồn dữ liệu, cho phép các đội nhóm tối ưu hóa quy trình làm việc của họ. Với các tính năng tiên tiến như học máy tự động và giám sát mô hình, người dùng Watson Studio có thể quản lý mô hình của họ trong suốt vòng đời phát triển và triển khai. Ví dụ, Decision optimization giúp tối ưu hóa việc lựa chọn và triển khai các mô hình tối ưu hóa, đồng thời cho phép tạo bảng điều khiển để chia sẻ kết quả và tăng cường hợp tác. Watson Natural Language Processing Premium Environment cung cấp cho người dùng Watson Studio quyền truy cập tức thời vào các mô hình phân tích văn bản được đào tạo trước, chất lượng cao trong hơn 20 ngôn ngữ. AutoAI cho phép người mới bắt đầu nhanh chóng bắt đầu và các nhà khoa học dữ liệu chuyên gia có thể tăng tốc độ thử nghiệm trong phát triển AI. Các công cụ và quy trình quản trị AI tự động cho phép các tổ chức quản lý và giám sát các quy trình làm việc của AI tốt hơn. Bằng cách theo dõi và ghi lại nguồn gốc của dữ liệu, mô hình, siêu dữ liệu liên quan và đường ống, họ có thể cung cấp kết quả phân tích minh bạch và có thể giải thích được. Tóm lại, IBM Watson Studio là một giải pháp toàn diện cho các doanh nghiệp muốn tối ưu hóa kinh tế AI và đám mây, dự đoán kết quả và quy định hành động, đồng bộ ứng dụng và AI, tiết kiệm thời gian và chi phí quản lý các công cụ riêng biệt, đồng nhất các công cụ và tăng năng suất cho ModelOps, vận hành doanh nghiệp AI trên nhiều đám mây, quản lý và bảo mật các dự án khoa học dữ liệu ở quy mô lớn, và cung cấp AI có thể giải thích được.