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Lernprogramme für Anwendungsfälle

Lernprogramme für Anwendungsfälle

Nutzen Sie die Lernprogramme zu Anwendungsfällen, um sich mit einem oder mehreren der Anwendungsfälle vertraut zu machen, die kombiniert werden, um zu veranschaulichen, wie Sie eine Lösung mit Cloud Pak for Dataimplementieren. Die Lernprogramme folgen der Geschichte von Golden Bank, einem führenden Hypothekenanbieter, der die Herausforderungen im Zusammenhang mit Datenzugriff, Datenqualität, Datengovernance und Verwaltung von Daten-und KI-Lebenszyklen bewältigen muss.

Hinweis:

Wenn Sie lernen möchten, wie Sie eine bestimmte Task ausführen, z. B. Daten verfeinern oder ein Modell erstellen, ziehen Sie die Lernprogramme für den Schnelleinstiegin Betracht. Die Lernprogramme für den Schnelleinstieg helfen Ihnen, schnell zu lernen, wie Sie eine bestimmte Task oder eine Gruppe zusammengehöriger Tasks ausführen.

Die Lernprogramme für Anwendungsfälle sind nach Typ kategorisiert:

Data Fabric-Lernprogramme

Ein Data Fabric ist eine Architektur, die eine sichere und konsistente Methode für den Zugriff auf Daten aus unterschiedlichen Quellen und eine Reihe integrierter Tools bietet, damit Ihr Unternehmen effizient zusammenarbeiten kann, um Ihre Daten zur Verbesserung Ihres Unternehmens zu nutzen.

Die Data Fabric wird in vier Anwendungsfälle aufgeteilt, die jeweils ein bestimmtes Ziel darstellen. Unter IBM Cloud Pak for Datastellen Services Features und Tools bereit. Jeder Anwendungsfall erfordert mindestens eine Serviceinstanz. Einige Services sind in mehreren Anwendungsfällen enthalten.

Die Lernprogramme sind nach Anwendungsfall gruppiert. Sie können mit jedem Anwendungsfall beginnen. Jede Gruppe von Lernprogrammen basiert auf einem Beispielprojekt, das die Ressourcen enthält, die Sie zum Ausführen der Lernprogramme benötigen. Sie importieren die Beispielprojekte aus dem Ressourcenhub.

Die Tags für jedes Lernprogramm beschreiben den Grad des Fachwissens (, oder ), den erforderlichen Codierungsaufwand ( oder ) und die Angabe, ob das Lernprogramm eine Fortsetzung () von einem oder mehreren anderen Lernprogrammen ist, die Sie zuerst ausführen müssen.

Datenintegration

Ermöglichen Sie Zugriff auf alle Ihre Daten, ohne sie zu verschieben.

Szenario: Die Golden Bank benötigt eine Datenpipeline, die präzise, vorverarbeitete und aktuelle Daten zu allen Hypothekenantragstellern bereitstellt, damit Kreditgeber Entscheidungen treffen können.

Klicken Sie auf ein Lernprogramm für diesen Anwendungsfall, um zu beginnen:

Datengovernance

Ermöglichen Sie Zugriff auf alle Ihre Daten, ohne sie zu verschieben.

Szenario: Die Golden Bank benötigt eine Datenpipeline, die präzise, vorverarbeitete und aktuelle Daten zu allen Hypothekenantragstellern bereitstellt, damit Kreditgeber Entscheidungen treffen können.

Klicken Sie auf ein Lernprogramm für diesen Anwendungsfall, um zu beginnen:

Master Data Management

Stellen Sie eine zentrale, zuverlässige 360-Grad-Ansicht Ihrer Daten bereit

Szenario: Golden Bank möchte eine Kampagne durchführen, um niedrigere Hypothekenzinsen anzubieten. Als Datenentwickler müssen Sie IBM Match 360 verwenden, um Ihre Daten für eine 360-Grad-Ansicht des Kunden einzurichten, zuzuordnen und zu modellieren.

Klicken Sie auf ein Lernprogramm für diesen Anwendungsfall, um zu beginnen:

KI-Lernprogramme erstellen und steuern

Diese Cloud Pak for Data -Anwendungsfälle decken die Tools zum Erstellen und Steuern von KI ab. Sie können mit jedem Anwendungsfall beginnen. Jede Gruppe von Lernprogrammen basiert auf einem Beispielprojekt, das die Ressourcen enthält, die Sie zum Ausführen der Lernprogramme benötigen. Sie importieren die Beispielprojekte aus dem Ressourcenhub.

Die Tags für jedes Lernprogramm beschreiben den Grad des Fachwissens (, oder ), den erforderlichen Codierungsaufwand ( oder ) und die Angabe, ob das Lernprogramm eine Fortsetzung () von einem oder mehreren anderen Lernprogrammen ist, die Sie zuerst ausführen müssen.

KI-Governance

Erstellen, operationalisieren und steuern Sie KI.

Szenario: Die Goldene Bank benötigt ein Modell, das angibt, ob Kunden für Hypotheken qualifiziert sind, um die Anwendungsverarbeitungskosten der Bank zu reduzieren.

Klicken Sie auf ein Lernprogramm für diesen Anwendungsfall, um zu beginnen:

Datenwissenschaft und MLOps

Erstellen, implementieren und überwachen Sie Modelle.

Szenario: Die Golden Bank muss eine Datenpipeline automatisieren, die aktuelle Daten zu allen Hypothekenantragstellern bereitstellt, die für die Entscheidungsfindung verwendet werden können.

Klicken Sie auf ein Lernprogramm für diesen Anwendungsfall, um zu beginnen:

Weitere Informationen

Übergeordnetes Thema: Einführung

Generative KI-Suche und -Antwort
Diese Antworten werden von einem großen Sprachmodell in watsonx.ai basierend auf dem Inhalt der Produktdokumentation generiert. Weitere Informationen