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Watson Machine Learning on Cloud Pak for Data as a Service
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Beschreibung
Watson Machine Learning stellt eine umfassende Palette von Tools und Services für die Erstellung, das Training und die Bereitstellung von Machine Learning -Modellen bereit. Wählen Sie das Tool mit der Automatisierungsstufe oder Autonomie aus, die Ihren Anforderungen entspricht.
Watson Machine Learning ist Teil von Cloud Pak for Data as a Service und stellt die Funktionen für maschinelles Lernen der Datenstrukturarchitektur bereit.
Die folgenden Tools sind mit dem Watson Machine Learning -Service verfügbar:
- AutoAI Experiment Builder für die automatische Verarbeitung strukturierter Daten in generierten Pipelines, die potenzielle Modelle sind. Die leistungsfähigsten Pipelines können als Modell für maschinelles Lernen gespeichert und zum Scoring bereitgestellt werden.
- Von Notebooks wird eine interaktive Programmierumgebung für die Arbeit mit Daten, Testmodellen und schnelle Prototyperstellung bereitgestellt.
- Bereitstellungsbereiche bieten Ihnen die Tools zum Anzeigen und Verwalten von Modellbereitstellungen.
- Föderiertes Lernen zum Trainieren von Modellen mithilfe von fernen, nicht verbundenen Datenquellen. Die föderierten Quellen können zur Erstellung eines genauen Modells beitragen, ohne die Sicherheit zu beeinträchtigen.
- Tools zum Anzeigen und Verwalten von Modellbereitstellungen.
Quick Links
- Verwenden: Mit dem Service arbeiten
- Entwickeln: Code schreiben und Anwendungen erstellen
- Neuerungen: Jede Woche Neuerungen
- Bekannte Probleme: Einschränkungen anzeigen
- Fehlerbehebung: Lösungen für Probleme finden
- Erstellen: Serviceinstanz erstellen
- Videos: Lernprogramme ansehen
- Angebotspläne: Funktionen für jeden Plan
Integrierte Services
Service- | Funktionalität |
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Watson Studio | Bereiten Sie Daten in einer Umgebung für die Onlinezusammenarbeit vor, analysieren und modellieren Sie sie mit Tools für Datenwissenschaftler, Entwickler und Fachleute. |
Watson OpenScale | Sorgen Sie bei Ihrer Arbeit mit künstlicher Intelligenz (KI) für Akzeptanz und Transparenz. Informieren Sie sich, wie KI-Modelle Entscheidungen treffen, um Verzerrungen zu erkennen und zu reduzieren. |