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데이터 분석 및 모델에 대한 작업
마지막 업데이트 날짜: 2024년 4월 11일
데이터 분석 및 모델에 대한 작업

다양한 레벨의 자동화를 제공하는 프로젝트의 도구를 사용하여 데이터를 분석하고 모델에 대해 작업할 수 있습니다. 데이터 또는 모델에 대해 작업하기 위해 선택하는 방법은 사용자의 요구에 가장 적합한 도구를 판별하는 데 도움이 됩니다.

각 도구에는 특정한 기본 태스크가 있습니다. 일부 도구에는 여러 유형의 태스크에 대한 기능이 있습니다.

원하는 자동화 정도에 따라 프로젝트에서 도구를 선택할 수 있습니다.

  • 코드 편집기 도구: Python 또는 R로 코드를 작성하는 데 사용하며, 모두 Spark를 사용합니다.
  • 그래픽 빌더 도구: 빌더에서 메뉴 및 끌어서 놓기 기능을 사용하여 시각적으로 프로그램을 프로그램합니다.
  • 자동화된 빌더 도구: 제한된 사용자 입력이 필요한 자동 태스크를 구성하는 데 사용합니다.
도구에서 태스크로
기본 태스크 도구 유형 데이터에 대한 작업 모델에 대한 작업
Data Refinery 데이터 준비 및 시각화 그래픽 빌더
시각화 그래프를 빌드하여 데이터 시각화 그래픽 빌더
Synthetic Data Generator 합성 표 형식 데이터 생성 그래픽 빌더
프롬프트 랩 기본 모델 및 프롬프트를 사용하여 실험 그래픽 빌더
튜닝 스튜디오 특정 스타일 또는 형식으로 출력을 리턴하도록 기초 모델 조정 그래픽 빌더
Jupyter 노트북 편집기 Python 또는 R 노트북에서 데이터 및 모델에 대한 작업 코드 편집기
연합 학습 분산 데이터에 대한 모델 훈련 코드 편집기
RStudio IDE R의 데이터 및 모델에 대한 작업 코드 편집기
SPSS Modeler 모델을 시각적 플로우로 빌드 그래픽 빌더
Decision Optimization 최적화 문제 해결 그래픽 빌더, 코드 편집기
AutoAI 도구 자동으로 머신 러닝 모델 빌드 자동화된 빌더
파이프라인 모델 라이프사이클 자동화 그래픽 빌더

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일반적인 AI 검색 및 응답
이러한 응답은 제품 문서의 컨텐츠를 기반으로 하는 watsonx.ai 의 대형 언어 모델에 의해 생성됩니다. 자세히 알아보기