説明

IBM watsonx.ai Studio は、 Cloud Pak for Data as a Serviceの コア・サービス の 1 つです。

watsonx.ai Studioサービスは、以前は「Watson Studioサービスとして知られていた。

watsonx.ai Studio は Cloud Pak for Data as a Service の一部であり、データ・ファブリック・アーキテクチャーのデータ・サイエンス機能を提供します。

watsonx.ai Studio には、ビジネス上の問題を解決するためにデータを共同で処理するための環境とツールが用意されています。 データの分析と視覚化、データのクレンジングとシェーピング、ストリーミング・データの取り込み、または、機械学習モデルの作成とトレーニングを行うために必要なツールを選択できます。

watsonx.ai Studio のアーキテクチャーは、プロジェクトを中心としています。 プロジェクトは、リソースを編成し、データを処理するワークスペースです。

プロジェクトには以下のタイプのリソースを含めることができます。

• コラボレーターは、データを処理するチームのメンバーです。 データサイエンティスト・タスクには、データの分析とモデルの作成が含まれます。 データ・エンジニア・タスクには、データの準備と統合が含まれます。
• データ資産は、アップロードされたファイル内のデータ、またはデータ・ソースへの接続を介してアクセスされるデータを指します。
• 運用資産は、データに対してコードを実行するために作成するオブジェクト (スクリプトやモデルなど) です。
• コンポーネント、テンプレート、またはその他の情報を提供するその他のタイプの資産。
• ツールは、データから洞察を得るために使用するソフトウェアです。 watsonx.ai Studio サービスには、以下のツールが含まれています。
  • Data Refinery: データを準備および視覚化します。
  • Jupyter notebook エディター: Jupyter notebooks をコーディングします。
  • RStudio®：コード Jupyter ノートブックをRとR Shinyアプリで。
  • SPSS Modeler: SPSS アルゴリズムを使用するモデルを介してデータのフローを自動化します。
  • Decision Optimization モデル・ビルダー: ビジネス上の問題を解決するシナリオを最適化します。
    その他のプロジェクト・ツールを使用するには、追加のサービスが必要です。 補足サービスおよび
    関連サービスのリストを参照してください。
  • 統合学習: データを共有せずにリモート・パーティーでモデルをトレーニングします。
  • パイプライン: データまたはモデルのエンドツーエンド・フローを自動化します。

watsonx.ai Studio プロジェクトは、カタログおよびデプロイメント・スペースと完全に統合されます。

• カタログは Watson Knowledge Catalog サービスによって提供されます
  • プロジェクトとカタログの間で資産を簡単に移動できます。
  • カタログとプロジェクトは、同じタイプのデータ資産をサポートします。
  • プロジェクトに追加したカタログ資産にデータ保護ルールが適用されます。
• モデルおよびその他のタイプのデプロイメントを表示および管理するためのデプロイメント・スペース。
  • プロジェクトとデプロイメント・スペースの間で資産を簡単に移動できます。

クイック・リンク

• 管理: サービスの管理と保守
• 使用: サービスの処理
• 開発: コードの作成とアプリケーションの作成
• 新機能: 各週の新機能について
• 既知の問題: ビューの制限
• 作成: サービス・インスタンスの作成
• ビデオ: チュートリアルの視聴
• オファリング・プラン: 各プランの機能

統合サービス

互換性のあるデータ・ソース

互換性のあるデータ・ソース・サービスのリストについては、 コネクター を参照してください。