Watson Studio - 中国

IBM Cloud Paks 云载万象智胜混合 2021 IBM Think 中国论坛混合云与人工智能专场

6月 8日 13：30-16：35 北京富力万丽酒店，IBM Cloud Paks 云载万象智胜混合 2021 IBM Think 中国论坛混合云与人工智能专场盛大开启，即刻报名参加

与 Palantir 的新合作关系

在您的混合数据资产中解锁有价值的数据，借助 AI 轻松做出更明智的决策。

利用 IBM Watson Studio 构建 AI，并在任何云中实施

优点↓ 功能↓ 客户成功案例↓ 通过 Cloud Pak for Data 部署 AI↓
在任何云中大规模构建、运行和管理 AI 模型，并优化决策。 IBM Watson Studio 让您有能力在 IBM Cloud Pak® for Data、IBM 数据和 AI 平台的任意位置实施 AI。利用灵活的开放式多云架构凝聚团队力量，简化 AI 生命周期管理，并加速实现价值。

更快实现结果：

借助 ModelOps 管道实现 AI 生命周期自动化
利用 AutoAI 加快数据科学发展
以可视化和编程的方式准备和构建模型
通过一键式集成来部署和运行模型
利用公平、可解释的 AI 促进 AI 治理
通过优化决策，实现更好的业务成果

→ 阅读 Forrester 报告

使用 PyTorch、TensorFlow 和 scikit-learn 等开源框架。汇集各种开发工具（包括流行的 IDE、Jupyter Notebook、JupterLab 和 CLI）或 Python、R 和 Scala 等语言。从这里开始。

优点

加速部署时间

统一工具、流程和人员。监控模型以消除偏差，增进信任和透明度。

了解 Highmark Health 如何快速预测有风险的患者

提升客户细分深度

将机器学习完全集成到业务中。使用 AutoAI 加速数据准备和模型开发。

了解 Wunderman-Thompson 如何创造更好的体验

最大限度地减少错误

设计更智能化的分布。加快库存移动并降低成本。

了解 Fleetprice 如何使打包任务的正确率达到 99.5%

优化 AI 和云经济效益

让多云 AI 为企业发挥效用。使用灵活的消费模型。随时随地构建和部署 AI。

阅读 ESG 报告

预测结果并规定操作

使用预测优化调度、计划和资源分配。使用自然语言界面简化优化建模。

观看如何操作 (07:06)

同步应用和 AI

团结开发人员和数据科学家，让他们互相学习。在任何云环境中通过 REST API 推送模型。节省管理不同工具的时间和成本。

阅读 451 Research 报告

统一工具并提高 ModelOps 的生产力

在各种云中实现企业 AI 运营化。规模化治理和保障数据科学项目。

了解部署中的新增内容（链接位于 IBM 外部）

提供公平、可解释的 AI

减少模型监测工作量达 35% 至 50%。将模型精度提高 15% 至 30%。在数据和 AI 平台上增加净利润。

量化可解释的 AI 价值

遵守法规并管理风险

保护其免受风险和监管处罚。通过自动化验证简化 AI 模型风险管理。

查看信息图（PDF, 133 KB）

功能

使用 AutoAI 自动构建模型管道

准备数据并选择模型类型。生成模型管道并进行排序。

发现 AutoAI

准备、探索和优化数据

使用数据提炼工具，通过图形流编辑器来清理和塑造数据。将交互式模板应用于代码操作、函数和逻辑运算符。

开始准备数据

引入您的开源 Notebook

创建 Notebook 文件，使用样本 Notebook 或将自己的 Notebook 引入 IBM Watson Studio。编写代码并运行 Notebook。

创建 Jupyter Notebook

使用 SPSS Modeler 简化建模过程

使用 IBM Watson Studio 中的 IBM® SPSS® Modeler 快速准备数据并以可视化方式开发模型。

使用拖放式模型

运行和训练模型

通过优化管道和确定数据的正确组合，快速构建实验并加强训练。

编写代码并运行 Notebook

部署和监控模型

将您选定的模型引入生产。借助生产反馈来跟踪和重新培训模型。

阅读受支持的框架

将预测模型和规范性模型结合起来

使用预测来优化决策。在 Python、OPL 中或使用自然语言创建和编辑模型。

优化决策

监控质量、公平性和漂移指标

选择和配置部署以获得模型见解。定制模型监控和指标。

准备模型监控

比较和评估模型

使用新数据评估和选择模型。在并排比较中检查关键模型指标。

管理模型风险

客户成功案例

JP Morgan Chase

了解 JP Morgan Chase 如何利用 IBM Watson Studio 改进模型风险管理。

观看视频 (01:37)

Geisinger Health System

了解 Geisinger Health System 如何识别与较高死亡率风险相关的特性，以开发更有效的治疗方法。

查看成功案例

使用 IBM Cloud Pak for Data 部署 AI

IBM Watson Studio 通过自动管理 AI 生命周期，帮助您构建和扩展可信且透明的 AI。它使您能够使用 IBM Cloud Pak for Data，在任何云中组织数据，构建、运行和管理 AI 模型，并优化决策。通过持续模型管理部署 AI，您能够加快发现、预测并取得成果，同时保持 AI 的可解释性，并能够根据您的业务需求加以调优。

基于 IBM Cloud Pak for Data 的 IBM Watson Studio 在 Red Hat® OpenShift® 的混合云基础上构建，通过容器化资源和高效的基础架构管理，几乎简化了将任何开源项目部署到生产的过程。

→ 阅读 IDC 报告

了解更多信息

利用机器学习和 AI 工具来分析数据
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利用 AI 和机器学习模型预测并优化成果。

免费在云端试用

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