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Watson Machine Learning on Cloud Pak for Data as a Service
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Descrizione
Watson Machine Learning fornisce una gamma completa di strumenti e servizi in modo che tu possa creare, addestrare e distribuire modelli Machine Learning . Scegli lo strumento con il livello di automazione o autonomia che si adatta alle tue esigenze.
Watson Machine Learning fa parte di Cloud Pak for Data as a Service e fornisce le funzioni di machine learning dell'architettura del data fabric.
Questi strumenti sono disponibili con il servizio Watson Machine Learning :
- Programma di creazione di esperimenti AutoAI per l'elaborazione automatica dei dati strutturati per generare pipeline candidate del modello. Le pipeline più performanti possono essere salvate come modello di machine learning e distribuite per il calcolo del punteggio.
- I notebook forniscono un ambiente di programmazione interattivo per la gestione di dati, modelli di test e prototipazione rapida
- Gli spazi di distribuzione ti forniscono gli strumenti per visualizzare e gestire le distribuzioni del modello.
- Apprendimento federato per addestrare i modelli utilizzando origini dati remote e disconnesse. Le fonti federate possono contribuire a creare un modello accurato senza compromettere la sicurezza.
- Strumenti per visualizzare e gestire le distribuzioni del modello.
Collegamenti rapidi
- Utilizza: utilizza il servizio
- Sviluppare: Scrivere codice e creare applicazioni
- Novità: scopri le novità di ogni settimana
- Problemi noti: visualizza limitazioni
- Risoluzione dei problemi: soluzioni ai problemi
- Crea: crea l'istanza del servizio
- Video: guarda le esercitazioni
- Piani dell'offerta: funzionalità per ogni piano
Servizi integrati
Servizio | Funzionalità |
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Watson Studio | Prepara, analizza e modella i dati in un ambiente collaborativo con strumenti per data scientist, sviluppatori ed esperti di dominio. |
Watson OpenScale | Aggiungere affidabilità e trasparenza all'intelligenza artificiale (AI). Comprendere come i modelli di intelligenza artificiale prendono le decisioni per rilevare e mitigare le distorsioni. |