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Preguntas más frecuentes
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Busque respuestas a las preguntas frecuentes sobre Cloud Pak for Data como servicio.

Cuentas y configuración

Cloud Pak for Data as a Service

En desuso

Consulte Características en desuso y cambios de plan de servicios.

Proyectos

IBM Cloud Object Storage

IBM Watson Knowledge Catalog

Cuadernos

Seguridad y fiabilidad

Compartición y colaboración

IBM Watson Machine Learning

Watson OpenScale

Cuentas y configuración

¿Cómo me puedo registrar en Cloud Pak for Data as a Service?

Vaya a Cloud Pak for Data as a Service.

Para los URL de otras regiones, consulte ¿A qué regiones puedo suministrar Cloud Pak for Data as a Service?.

¿Puedo probar gratis Cloud Pak for Data as a Service?

Sí, cuando se registra en Cloud Pak for Data as a Service, suministra automáticamente versiones Lite de algunos de los servicios principales, que son gratuitas. Muchos servicios tienen planes Lite gratuitos. Vaya a Cloud Pak for Data as a Service.

¿Cómo puedo obtener el máximo tiempo de ejecución de mi plan Lite de Watson Studio ?

El plan Lite de Watson Studio permite 10 CUH al mes. Puede maximizar la CUH disponible estableciendo los activos para utilizar entornos con velocidades de CUH más bajas. Por ejemplo, puede cambiar el entorno del cuaderno. Para ver los entornos disponibles y el CUH necesario, vaya a la página del catálogo de servicios de para Watson Studio.

¿A qué regiones se puede suministrar Cloud Pak for Data as a Service?

Actualmente, puede suministrar Cloud Pak for Data as a Service y los servicios Watson Studio, Watson Machine Learningy Watson Knowledge Catalog , en estas regiones de IBM Cloud :

No obstante, algunas regiones, excepto la región de Dallas, tienen limitaciones. Consulte Limitaciones regionales.

Consulte Regiones de IBM Cloud.

Puede suministrar otros servicios para utilizarlos con Watson Studio en cualquier región. Consulte Creación y gestión de servicios de IBM Cloud.

¿Cómo obtener una versión gratuita de Watson Studio?

Si se ha registrado en Cloud Pak for Data como servicio, en la página de inicio, busque la sección Inicio rápido y pulse Crear y gestionar modelos ML. A continuación, pulse Suministrar Watson Studio. Si no ve la opción de suministrar Watson Studio, ya lo ha suministrado.

También puede ir al catálogo de servicios para suministrar un plan Lite. Abra el menú de navegación y seleccione Servicios > Catálogo de servicios y, a continuación, seleccione Watson Studio. Si no ve el botón Crear para crear un plan Lite, ya tiene un plan Lite.

Sólo puede suministrar un plan Lite de Watson Studio. Consulte Planes de Watson Studio.

También necesitará los derechos de acceso adecuados a los recursos de la cuenta, tal como se describe en la documentación de IBM Cloud : Gestión del acceso a los recursos.

¿Por qué se inhabilita el botón Crear cuando intento suministrar Watson Studio?

El botón Crear no está disponible si tiene una instancia de Watson Studio Lite existente en su cuenta o si no ha seleccionado el recuadro de selección de acuerdos de licencia.

Si tiene un plan Lite de Watson Studio, sólo puede crear una instancia del servicio. Puede ver los servicios existentes en la consola de IBM Cloud en la página Lista de recursos. De forma alternativa, desde Cloud Pak for Data como servicio, abra el menú de navegación y elija Servicios > Instancias de servicio.

Consulte Planes de Watson Studio.

¿Por qué no puedo acceder a Watson Studio?

Si no puede acceder a Watson Studio, compruebe que cumple las condiciones siguientes:

  1. Ha iniciado sesión en una cuenta de IBM Cloud .

  2. Para esa cuenta, el servicio Watson Studio se suministra a través de Catálogo de IBM Cloud o Catálogo de Cloud Pak for Data as a Service. La instancia de servicio de Watson Studio se lista en Recursos deIBM Cloud o en las Instancias de servicio en Cloud Pak for Data as a Service. Si Watson Studio no aparece en la lista, suministre una nueva instancia.

  3. La instancia de servicio de Watson Studio puede aparecer en otra cuenta de IBM Cloud . Si es miembro de varias cuentas de IBM Cloud , cambie las cuentas para comprobar la instancia de servicio bajo una cuenta diferente.

  4. Asegúrese de que tiene los permisos correctos para acceder a Watson Studio. El administrador de la cuenta otorga los permisos necesarios. Para obtener una descripción de los roles y permisos, consulte Roles en Cloud Pak for Data as a Service.

  5. Puede acceder al servicio Watson Studio que utiliza el enlace para la región donde se ha suministrado el servicio. Consulte Limitaciones regionales para obtener información sobre las características que no están disponibles actualmente en su región. A continuación se muestran los enlaces a Cloud Pak for Data as a Service para cada región:

¿Por qué no puedo ver todos mis proyectos y catálogos en todas las regiones?

En algunos planes de oferta, puede suministrar servicios de Watson Studio y Watson Knowledge Catalog en varias regiones del servicio de IBM Cloud. No obstante, sus proyectos, catálogos y datos son específicos de la región en la que se han guardado y solo se puede acceder desde sus servicios de esta región. Debe cambiar su región para ver los proyectos, catálogos y datos de esta región.

¿Cómo puedo actualizarlo?

Cuando esté preparado para actualizar Cloud Pak for Data as a Service o cualquiera de los servicios que ha creado en Cloud Pak for Data as a Service, puede actualizar en su lugar sin perder nada de su trabajo o datos.

Debe ser el propietario o el administrador de la cuenta de IBM Cloud de un servicio para actualizarlo. Consulte Actualizar Cloud Pak for Data como servicio y los servicios.

¿Cómo puedo obtener el rol de IAM Editor para poder suministrar instancias de servicio?

Si intenta suministrar una instancia de un servicio, por ejemplo, el servicio Watson OpenScale , y puede obtener este mensaje de error:

No tiene los permisos necesarios para crear una instancia. Debe tener asignado el rol de IAM Editor o el rol Operador o superior. Póngase en contacto con el propietario de la cuenta para que actualice su acceso.

Para obtener el rol de IAM Editor:

  1. Busque el Administrador o propietario de la cuenta de IBM Cloud.
  2. Solicite que se le asigne el rol de Editor de IAM para el grupo de recursos.

¿Cómo puedo encontrar al administrador de mi cuenta de IBM Cloud?

Si tiene una cuenta de empresa o trabaja en una IBM Cloud de la que no es propietario, es posible que tenga que solicitar a un propietario de cuenta que le otorgue acceso a un catálogo o a otro rol.

Para buscar el propietario de la cuenta de IBM Cloud:

  1. En Cloud Pak for Data como servicio, elija Administración > Acceso (IAM).
  2. Desde el menú de avatar, asegúrese de que está en la cuenta correcta, o cambie las cuentas, si es necesario.
  3. Pulse Usuarios y busque el nombre de usuario con la palabra owner junto a él.

Para obtener más información sobre los roles, consulte Roles de Cloud Pak for Data as a Service. Para determinar sus roles, consulte Determinar sus roles.

Cloud Pak for Data as a Service

¿Qué es Cloud Pak for Data as a Service?

Cloud Pak for Data as a Service proporciona una única interfaz unificada para un conjunto de servicios principales de IBM Cloud y sus servicios relacionados. Los servicios principales son Watson Studio, Watson Machine Learning, Watson OpenScale, Watson Knowledge Catalog, Watson Query, DataStage, Match 360y Cognos Dashboard Embedded. Puede añadir otros servicios para almacenar los datos o desarrollar aplicaciones Watson.

Consulte Visión general de Cloud Pak for Data as a Service.

¿Por qué ha cambiado el nombre de producto a Cloud Pak for Data as a Service?

Su nombre de producto ha cambiado a Cloud Pak for Data as a Service porque tiene Watson Studio, Watson Machine Learningo Watson Knowledge Catalog, más otro servicio en el catálogo de servicios de Cloud Pak for Data as a Service , como por ejemplo DataStage. Las características, planes y costes de los servicios no cambian.

Consulte Relaciones entre los servicios de Watson Studio y Watson Knowledge Catalog y Cloud Pak for Data as a Service.

¿Cuál es la diferencia entre Watson Studio y Cloud Pak for Data como servicio?

Watson Studio es un servicio único, mientras que Cloud Pak for Data as a Service es un conjunto de servicios, que incluye Watson Studio como uno de sus servicios principales. Las características de Watson Studio son las mismas en ambos casos.

Consulte Visión general de Cloud Pak for Data as a Service.

¿Cuál es la diferencia entre Cloud Pak for Data 4.0 y Cloud Pak for Data como servicio?

Cloud Pak for Data 3.5 es un software que debe instalar y mantener, mientras que Cloud Pak for Data as a Service es un conjunto de servicios de IBM Cloud totalmente gestionados por IBM.

Consulte Diferencias de características entre despliegues de Cloud Pak for Data.

¿Hay planes de suscripción para Cloud Pak for Data as a Service?

Sí, Cloud Pak for Data as a Service tiene un plan de suscripción. Consulte Actualización a una cuenta de Cloud Pak for Data as a Service.

¿Qué conexiones admite Cloud Pak for Data as a Service?

Cloud Pak for Data as a Service admite muchos orígenes de datos. Consulte Tipos de conexión.

Proyectos

¿Dónde puedo comenzar un nuevo proyecto para Watson Studio?

Inicie sesión en Cloud Pak for Data as a Service para ir a la página de inicio. Pulse el enlace Crear un proyecto .

Puede ver todos los proyectos abriendo el menú de navegación y seleccionando Ver todos los proyectos en la sección Proyectos.

Vea el vídeo sobre cómo crear un proyecto para ver cómo se crea un proyecto en blanco y un proyecto desde un archivo.

¿Por qué no puedo crear un proyecto a partir de un archivo de proyecto .ZIP exportado?

Si está viendo un error que indica que el archivo .zip no contiene un proyecto de Watson Studio , es posible que esté intentando importar un archivo .zip desde una plataforma diferente.

Puede importar un proyecto desde un archivo en el sistema local sólo si el archivo .zip que ha seleccionado se ha exportado desde un proyecto de Cloud Pak for Data as a Service como un archivo comprimido. No puede importar un archivo comprimido que se ha exportado desde un proyecto en IBM Cloud Pak for Data.

Consulte Importación de un proyecto.

¿Cómo cargo archivos de gran tamaño en mi proyecto?

No puede cargar archivos de datos de más de 5 GB en el proyecto desde Watson Studio. Si sus archivos son más grandes, debe utilizar la API de Cloud Object Storage y cargar los datos en varias partes. Consulte los mandatos curl para trabajar con Cloud Object Storage directamente en IBM Cloud.

Consulte Adición de objetos muy grandes a Cloud Object Storage de un proyecto.

¿Cómo elijo la herramienta que debo utilizar?

La herramienta que necesita depende del tipo de datos, de lo que desee hacer con los datos y de la cantidad de automatización que requiera. Para encontrar la herramienta correcta, consulte Selección de una herramienta.

¿Por qué mi servicio de IBM Analytics Engine recién creado no tiene una clave de recursos?

Cuando crea un servicio IBM Analytics Engine desde Watson Studio e intenta asociar el servicio con el proyecto de Watson Studio , aparece un mensaje que indica que el servicio Analytics Engine seleccionado no tiene una clave de recurso.

Siga estos pasos para crear una clave de recursos para habilitar la asociación de un servicio Analytics Engine con un proyecto:

  1. Cree una credencial de servicio wdp-writer en IBM Cloud para su servicio de Analytics Engine:

    1. Seleccione el servicio Analytics Engine en la lista de recursos en su panel de control en IBM Cloud.
    2. Pulse Credenciales de servicio y luego Nueva credencial. Asigne un nombre a la nueva credencial wdp-writer, proporciónele el rol Writer y pulse Añadir.
  2. Restablezca la contraseña del clúster pulsando Gestionar y Restablecer en las credenciales del clúster. Copie la contraseña visualizada y guárdela en algún lugar. De forma predeterminada, el nombre de usuario es clsadmin.
  3. Asocie el servicio Analytics Engine a su proyecto Watson Studio. En el separador Gestionar del proyecto, seleccione la página Servicios e integraciones y, en la sección IBM Servicios , pulse Asociar servicio * *.
  4. Seleccione el servicio en la pestaña Existente y proporcione el nombre de usuario y la contraseña.

Ahora puede seleccionar el servicio en su proyecto para, por ejemplo, ejecutar un cuaderno.

Nota: Si un administrador restablece la contraseña del clúster, tendrá que suprimir el servicio asociado de todos los proyectos, restablecer la contraseña del clúster y, a continuación, volver a asociar el servicio.

IBM Cloud Object Storage

¿Qué se guarda en IBM Cloud Object Storage para proyectos y catálogos?

Cuando crea un proyecto o un catálogo, especifica un IBM Cloud Object Storage y crea un grupo dedicado a dicho proyecto o catálogo. En el grupo de IBM Cloud Object Storage, se almacenan estos tipos de objetos para el proyecto o el catálogo:

  • Archivos para los activos de datos que ha cargado en el proyecto o el catálogo.
  • Archivos asociados a los activos de análisis, tales como cuadernos, paneles de control y modelos.
  • Metadatos sobre activos, por ejemplo, la descripción del activo, etiquetas y comentarios o revisiones.

¿Es necesario actualizar IBM Cloud Object Storage al actualizar los servicios principales?

Solo debe actualizar la instancia de IBM Cloud Object Storage cuando se quede sin espacio de almacenamiento. Los servicios principales pueden utilizar el plan de IBM Cloud Object Storage, y puede actualizar cualquier servicio principal o su servicio IBM Cloud Object Storage de forma independiente.

¿Por qué no puedo añadir almacenamiento a un proyecto existente o ver la selección de IBM Cloud en el diálogo Nuevo proyecto?

IBM Cloud Object Storage requiere que los usuarios que no tienen privilegios administrativos realicen un paso adicional. El administrador de la cuenta debe habilitar a los usuarios no administrativos para crear proyectos.

Si tiene privilegios de administrador y no ve el IBM Cloud Object Storage más reciente, vuelva a intentarlo más adelante porque el almacenamiento en memoria caché del servidor puede hacer que se demore la visualización de los valores más recientes.

Watson Knowledge Catalog

¿Qué es Watson Knowledge Catalog?

Watson Knowledge Catalog es un repositorio de metadatos empresariales basado en la nube que permite clasificar sus conocimientos y activos de análisis, incluidos los datos estructurados y no estructurados en cualquier ubicación en la que residan, para que se pueda acceder a ellos y se puedan utilizar fácilmente para impulsar la ciencia de datos y AI. Para los tipos de orígenes seleccionados, Watson Knowledge Catalog puede descubrir y registrar automáticamente activos de datos en la conexión proporcionada. A medida que se añaden los activos al catálogo, automáticamente se indexan y clasifican, para que los ingenieros, científicos de datos, encargados de datos y analistas empresariales puedan encontrar, comprender, compartir y utilizar los activos fácilmente. La búsqueda y las recomendaciones basadas en AI guían a los usuarios a los activos más relevantes del catálogo, en función de cuáles sean las relaciones entre los activos, cómo se utilicen los activos y cuáles sean las conexiones sociales entre los usuarios.

Watson Knowledge Catalog también proporciona una infraestructura de gobierno inteligente y sólida que le permite definir y aplicar políticas de acceso y datos para asegurarse de que los datos correctos van a las personas adecuadas.

A través de los términos empresariales de Watson Knowledge Catalog, los usuarios pueden crear un vocabulario empresarial común y asociarlos a sus activos, políticas y reglas, proporcionando el puente entre el dominio empresarial y sus activos técnicos.

¿Cuál es la diferencia entre un catálogo y un proyecto?

Un catálogo es la ubicación donde comparte activos en su empresa. Un proyecto es la ubicación donde trabaja con activos en equipos más pequeños. Un catálogo empresarial puede tener miles de activos que se comparten con cientos de usuarios. Los proyectos están diseñados para que un equipo de colaboradores trabaje con unos pocos activos para un objetivo específico, como el desarrollo de un modelo de inteligencia artificial o la preparación de datos, utilizando Watson Studio.

¿Qué orígenes de datos y tipos de activos están soportados?

Watson Knowledge Catalog da soporte a 50 conectores para los tipos de orígenes de datos de nube o locales. Consulte Tipos de conexión.

Watson Knowledge Catalog también da soporte a otros tipos de datos, por ejemplo, datos estructurados, datos no estructurados, modelos y cuadernos.

¿Cómo cargo archivos de gran tamaño en mi proyecto?

No puede cargar archivos de datos de más de 5 GB en el catálogo desde Watson Knowledge Catalog. Para añadir un archivo de más de 5 GB en un catálogo, cargue el archivo en IBM Cloud Object Storage y, a continuación, añádalo como un activo de datos conectado.

¿Tengo que mover mis datos a Watson Knowledge Catalog?

No, puede conservar todos sus datos en sus repositorios existentes o puede cargar archivos locales en IBM Cloud Object Storage asociado con el catálogo. La elección es suya.

Watson Knowledge Catalog solo almacena y gestiona los metadatos de sus activos.

¿Cuál es el número máximo de activos que puedo tener en los catálogos?

El número de activos que puede tener entre todos los catálogos depende del plan:

  • Plan Lite: 50 activos aparte de las conexiones y los activos de conexión ilimitados
  • Plan estándar (a partir del 02 de mayo de 2022): activos ilimitados
  • Plan Enterprise Bundle (a partir del 02 de mayo de 2022): activos ilimitados

Si ha suministrado un plan antes del 02 de mayo de 2022, tiene estos límites:

  • Plan estándar heredado: 500 activos
  • Plan empresarial heredado: activos ilimitados
  • Plan profesional heredado: activos ilimitados

Consulte Planes de ofertas de Watson Knowledge Catalog.

¿Proporciona Watson Knowledge Catalog servicios de políticas?

Watson Knowledge Catalog incluye un motor de imposición de políticas automatizado que determinará los resultados en función de las políticas y de la acción que se lleve a cabo. Watson Knowledge Catalog proporciona la capacidad de configurar las políticas dentro del sistema y le permite restringir el acceso a los datos basándose en las políticas definidas.

¿Proporciona Watson Knowledge Catalog servicios de clasificación?

Para los catálogos gobernados que se han creado con la imposición de reglas de protección de datos, Watson Knowledge Catalog clasifica automáticamente las columnas en los activos de datos relacionales cuando se añaden al catálogo. Se proporcionan más de 160 clases de datos para columnas, incluyendo nombres, correos electrónicos, direcciones postales, números de tarjetas de crédito, licencias de conducir, números de identificación del gobierno, fecha de nacimiento, información demográfica, número de DUNS y más. En el caso de los catálogos no gobernados que no aplican reglas de protección de datos, el usuario puede optar por clasificar o crear un perfil de un activo de datos relacional, pero los activos no se clasifican automáticamente. Los catálogos también crean perfiles de activos de datos no estructurados. Consulte Crear perfiles de activos.

¿Incluye Watson Knowledge Catalog funciones de conflicto de datos?

Sí, las funciones de preparación de datos están disponibles en Data Refinery, que forma parte de Watson Knowledge Catalog. Data Refinery proporciona un amplio conjunto de prestaciones que no solo permiten descubrir, limpiar y transformar los datos con las operaciones incluidas, sino que también proporciona potentes herramientas de creación de perfiles y visualización, por ejemplo, diagramas y gráficos que le ayudan a interactuar y a comprender sus datos.

Las políticas de acceso y transformación de datos definidas en Watson Knowledge Catalog también se aplican en Data Refinery para asegurarse de que los datos confidenciales originados en catálogos gobernados permanezcan protegidos.

¿Puedo configurar grupos de acceso para personas en diferentes líneas de negocio y roles?

Puede configurar grupos de acceso mediante su cuenta de IBM Cloud en el área IAM (Identity and Asset Management).

Después de configurar los grupos de acceso, en la página Control de acceso de un catálogo, puede añadir el grupo de acceso para que todos los miembros del grupo de acceso puedan acceder al catálogo con los mismos permisos. Consulte Añadir grupos de acceso.

¿Utiliza Watson Knowledge Catalog Apache Atlas para su repositorio de metadatos?

Watson Knowledge Catalog utiliza su propio almacén local para los metadatos.

Watson Knowledge Catalog se ejecuta en un almacén de persistencia nativo en la nube que puede satisfacer las necesidades de la plataforma con respecto al rendimiento, el tiempo y la escalabilidad.

Cuando añade activos del catálogo o proyecto, o publica activos del proyecto en el catálogo, tanto el proyecto como el catálogo deben cumplir los criterios:

  • Debe ser miembro de la misma cuenta de Cloud Pak for Data as a Service en IBM Cloud que el propietario del catálogo o, si su empresa ha configurado la federación SAML en IBM Cloud, debe estar en la misma empresa que el propietario del catálogo.
  • Si desea añadir activos del catálogo al proyecto, debe optar por restringir quién puede colaborar en el proyecto. Si desea publicar activos en un catálogo, no es necesario restringir el proyecto.
  • Debe elegir IBM Cloud Object Storage cuando crea un proyecto. Debe ser el propietario de la instancia de IBM Cloud Object Storage, o la instancia de IBM Cloud Object Storage debe estar configurada para permitir la creación del proyecto.

En la pantalla de catálogo, el desplegable para el proyecto de destino al añadir activos al proyecto lista sólo los proyectos que cumplen todos estos criterios.

Cuando creo las reglas de protección de datos, ¿a qué catálogos se aplican?

Las reglas de protección de datos tienen el ámbito en la cuenta de IBM Cloud y se aplicarán a los activos en todos los catálogos gobernados que pertenecen a la cuenta de IBM Cloud como las reglas de protección de datos.

¿Las reglas de protección de datos afectan a los datos en orígenes de datos externos?

No, Watson Knowledge Catalog es un catálogo de datos para buscar datos.

Las reglas de protección de datos sólo afectan al modo en que aparecen los datos en el catálogo. Las reglas de protección de datos no afectan a los usuarios que acceden directamente a orígenes de datos externos.

¿Por qué no puedo añadir políticas u otros artefactos de gobierno?

Debe tener permisos especiales para crear artefactos de gobierno, por ejemplo, políticas, términos empresariales, clases de datos, reglas y conjuntos de datos de referencia. También debe ser miembro de una categoría con un rol que dé permiso para crear artefactos en esa categoría. Consulte Gestión de artefactos de gobierno.

Cuadernos

¿Puedo instalar bibliotecas o paquetes para utilizarlos en mis cuadernos?

Puede instalar bibliotecas Python y Scala y paquetes R a través de un cuaderno, y estas bibliotecas y paquetes estarán disponibles para todos los cuadernos que utilicen la misma plantilla de entorno. Para ver las instrucciones, consulte Importar bibliotecas personalizadas o de terceros. Cuando instala una biblioteca o paquete, si obtiene un error que indica que faltan dependencias del sistema operativo, notifíquelo a IBM pulsando el icono de chat. Para ver las bibliotecas y paquetes preinstalados y las bibliotecas y paquetes que ha instalado, ejecute el mandato adecuado en un cuaderno:

  • Python: !pip list
  • R: installed.packages()
  • Scala: Pulse el icono Información del cuaderno y luego pulse Entorno.

¿Puedo llamar a funciones definidas en un cuaderno desde otro cuaderno?

No hay forma de llamar a un cuaderno desde otro cuaderno en Watson Studio. No obstante, puede incluir el código común en una biblioteca fuera de Watson Studio y luego instalarlo.

¿Puedo añadir extensiones de cuadernos arbitrarias?

No, no puede ampliar las prestaciones del cuaderno añadiendo extensiones arbitrarias como personalización porque todas las extensiones del cuaderno deben estar preinstaladas.

¿Cómo puedo acceder a los datos de un archivo CSV en un cuaderno?

Después de cargar un archivo CSV en el almacenamiento de objetos, seleccione una de las opciones para crear un DataFrame u otra estructura de datos en el menú Insertar en código bajo el nombre del archivo. Para ver las instrucciones, consulte Cargar y acceder a los datos.

¿Cómo puedo acceder a los datos de un archivo comprimido en un cuaderno?

Después de cargar el archivo comprimido en el almacenamiento de objetos, obtenga las credenciales del archivo utilizando el menú Insertar en código bajo el nombre del archivo. A continuación, utilice esta función para guardar el archivo del almacenamiento de objetos en GPFS. El argumento credentials es el diccionario que se ha insertado en el código de su cuaderno.

Seguridad y fiabilidad

¿Qué seguridad ofrece Cloud Pak for Data as a Service?

Cloud Pak for Data as a Service es muy seguro y resiliente. Consulte Seguridad de Cloud Pak for Data as a Service.

¿Están mis datos y cuadernos protegidos de modo que no se comparten fuera del entorno de mis colaboradores?

Los datos que se cargan en el servicio Spark y los cuadernos están protegidos. Solo los colaboradores de su proyecto pueden acceder a sus datos o cuadernos. Cada cuenta de Watson Studio actúa como un arrendatario independiente de los servicios de Spark y Object Storage. Los arrendatarios no pueden acceder a los datos de otros arrendatarios.

Si desea compartir el cuaderno públicamente, oculte las credenciales del servicio de datos en su cuaderno. Para los lenguajes Python, R y Scala, escriba la sintaxis siguiente: # @hidden_cell

Asegúrese de guardar el cuaderno inmediatamente después de especificar la sintaxis para ocultar las celdas con datos sensibles.

Solo entonces deberá compartir su trabajo.

¿Necesito realizar una copia de seguridad de mis cuadernos?

Nº Los cuadernos se almacenan en IBM Cloud Object Storage, que proporciona resiliencia en caso de una parada.

Compartición y colaboración

¿Cuáles son las implicaciones de compartir un cuaderno?

Cuando comparte un cuaderno, el enlace permalink no cambia nunca. Cualquier persona con el enlace puede ver el cuaderno. Puede dejar de compartir el cuaderno si deselecciona el recuadro de selección para compartirlo. Las actualizaciones no se comparten automáticamente. Cuando actualiza el cuaderno, puede sincronizar el cuaderno compartido volviendo a seleccionar el recuadro de selección para compartirlo.

¿Cómo puedo compartir mi trabajo fuera de RStudio en Watson Studio?

Un modo de compartir su trabajo fuera de RStudio en Watson Studio es conectarlo a un repositorio GitHub compartido desde el que tanto usted como sus colaboradores pueden trabajar. Para obtener más información, lea esta publicación de blog.

No obstante, el mejor método para compartir su trabajo con los miembros de un proyecto de Watson Studio es utilizar los cuadernos en el proyecto mediante el kernel R.

RStudio es un gran entorno para trabajar con prototipos y para trabajar de forma individual en proyectos R, pero todavía no se ha integrado a los proyectos de Watson Studio.

¿Cómo puedo compartir mi flujo de SPSS Modeler con otro proyecto?

Los flujos del modelador se han diseñado de modo que solo se pueden utilizar en el proyecto donde se ha creado el flujo o al que se ha importado. Si necesita utilizar un flujo del modelador en un proyecto diferente, debe descargar el flujo del proyecto actual (proyecto de origen) en su entorno local y, a continuación, importar el flujo a otro proyecto (proyecto de destino).

IBM Watson Machine Learning

¿Cómo puedo ejecutar un experimento de AutoAI?

Vaya a Creación de un experimento de AutoAI a partir de datos de ejemplo para ver un breve vídeo que muestra cómo crear y ejecutar un experimento de AutoAI y, a continuación, siga los pasos de una guía de aprendizaje para configurar su propio ejemplo.

¿Qué está disponible para la creación automatizada de modelos?

La herramienta gráfica AutoAI en Watson Studio analiza automáticamente los datos y genera interconexiones de modelos candidatos que se personalizan para el problema de modelado predictivo. Estas interconexiones de modelo se crean de forma iterativa a medida que AutoAI analiza su conjunto de datos y descubre transformaciones de datos, algoritmos y valores de parámetros que funcionan mejor para la definición de sus problemas. Los resultados se muestran en un marcador y muestran las interconexiones del modelo generadas automáticamente según el objetivo de optimización de problemas. Para obtener más detalles, consulte Visión general de AutoAI.

¿Qué infraestructuras y bibliotecas están disponibles para los modelos de aprendizaje de máquina?

Puede utilizar herramientas, bibliotecas e infraestructuras populares para entrenar y desplegar modelos de aprendizaje de máquina utilizando IBM Watson Machine Learning. En el tema Infraestructura soportadas, se listan las versiones y características soportadas, así como las versiones en desuso cuyo soporte se interrumpirá según lo planificado.

¿Qué es una clave de API?

Las claves de API le permiten autenticarse fácilmente cuando se utilizan la CLI o las API que se pueden utilizar en varios servicios. Las claves de API se consideran confidenciales, ya que se utilizan para otorgar acceso. Trate las claves de API del mismo modo que las contraseñas, ya que cualquiera que tenga su clave de API puede suplantar su identidad en el servicio.

¿Puedo proporcionar comentarios?

Sí, fomentamos los comentarios ya que continuamos desarrollando esta emocionante matriz de servicios. En la página de inicio de Cloud Pak for Data como servicio, pulse el enlace Compartir una idea.

Watson OpenScale

¿Qué es Watson OpenScale?

IBM Watson OpenScale realiza un seguimiento y mide los resultados de los modelos de IA, y ayuda a garantizar que sigan siendo justos, explicables y compatibles allí donde se hayan creado o donde se estén ejecutando sus modelos. Watson OpenScale también detecta y ayuda a corregir la desviación en la precisión cuando un modelo de IA está en producción

¿Cuál es el precio de Watson OpenScale?

Existe un plan de precios Standard que carga una tarifa plana por modelo, sin restricciones en el número de carga útil, filas de opinión o transacciones para la explicabilidad. La información actualizada está disponible en el catálogo de IBM Cloud.

¿Hay una prueba gratuita para Watson OpenScale?

Watson OpenScale ofrece un plan de prueba gratuita. Para registrarse, consulte la página web de Watson OpenScale y pulse Get started now. Puede utilizar el plan gratuito si lo desea (sujeto a límites de uso mensuales que se renuevan cada mes).

¿Está disponible Watson OpenScale en IBM Cloud Pak for Data?

Watson OpenScale es uno de los servicios incluidos para IBM Cloud Pak for Data.

¿Cómo convierto una columna de predicción de un tipo de datos entero a un tipo de datos categórico?

Para la supervisión de equidad, la columna de predicción solo permite un valor numérico entero aunque la etiqueta de predicción sea categórica. ¿Cómo puedo configurar una característica categórica que no sea un entero? ¿Es necesaria una conversión manual?

Los datos de entrenamiento pueden tener etiquetas de clase tales como "Préstamo denegado", "Préstamo otorgado". El valor de predicción devuelto por el punto final de puntuación de IBM Watson Machine Learning tiene valores como "0.0", "1.0". El punto final de puntuación también tiene una columna opcional que contiene la representación de texto de la predicción. Por ejemplo, si prediction=1.0, la columna predictionLabel podría tener un valor "Préstamo otorgado". Si esta columna está disponible, cuando configure el resultado favorable y desfavorable para el modelo, especifique los valores de serie "Préstamo otorgado" y "Préstamo denegado". Si esta columna no está disponible, debe especificar los valores enteros y dobles de 1.0, 0.0 para las clases favorables y desfavorables.

IBM Watson Machine Learning tiene un concepto de esquema de salida que define el esquema de la salida del punto final de puntuación de IBM Watson Machine Learning y el rol para las distintas columnas. Los roles se utilizan para identificar qué columna contiene el valor de predicción, qué columna contiene la probabilidad de predicción y el valor de etiqueta de clase, etc. El esquema de salida se establece automáticamente para los modelos que se crean utilizando el constructor de modelos. También puede establecerse utilizando el cliente Python de IBM Watson Machine Learning. Los usuarios pueden utilizar el esquema de salida para definir una columna que contenga la representación de serie de la predicción. Establezca el modeling_role para la columna en 'decoded-target'. La documentación para el cliente IBM Watson Machine Learning Python está disponible en: http://wml-api-pyclient-dev.mybluemix.net/#repository. Busque "OUTPUT_DATA_SCHEMA" para comprender el esquema de salida y la API que se debe utilizar es la API store_model que acepta OUTPUT_DATA_SCHEMA como parámetro.

¿Por qué Watson OpenScale necesita acceder a los datos de entrenamiento?

Debe proporcionar el acceso a Watson OpenScale para los datos de entrenamiento almacenados en Db2 o IBM Cloud Object Storage, o debe ejecutar un cuaderno para acceder a los datos de entrenamiento.

Watson OpenScale necesita acceso a sus datos de entrenamiento por las siguientes razones:

  • Para generar explicaciones contrastivas: para crear explicaciones y acceder a estadísticas, como por ejemplo el valor medio, la desviación estándar y los valores individuales de los datos de entrenamiento necesarios.
  • Para mostrar las estadísticas de datos de entrenamiento: Para llenar la página de detalles del sesgo, Watson OpenScale debe tener datos de entrenamiento a partir de los cuales generar estadísticas.
  • Para construir un modelo de detección de desviación: el supervisor de desviación utiliza datos de entrenamiento para crear y calibrar la detección de desviación.

En el enfoque basado en cuaderno, se espera que cargue las estadísticas y otra información cuando configure un despliegue en Watson OpenScale. Watson OpenScale ya no tiene acceso a los datos de entrenamiento fuera del cuaderno, que se ejecuta en el entorno. Solo tiene acceso a la información cargada durante la configuración.

¿Qué significa si la puntuación de equidad es mayor que el 100 por ciento?

En función de su configuración de equidad, su puntuación de equidad puede exceder el 100 por cien. Esto significa que el grupo supervisado obtiene resultados relativamente más "equitativos" en comparación con el grupo de referencia. Técnicamente, significa que el modelo no es equitativo en sentido contrario.

¿Cómo se mitiga el sesgo del modelo utilizando Watson OpenScale?

La capacidad de eliminación del sesgo en Watson OpenScale es de grado empresarial. Es robusto, escalable y puede manejar una amplia variedad de modelos. La eliminación del sesgo en Watson OpenScale consta de un proceso de dos pasos: Fase de aprendizaje: el comportamiento del modelo de cliente de aprendizaje que se debe comprender cuando actúa de forma sesgada.

Fase de aplicación: Identificar si el modelo del cliente actúa de forma sesgada en un punto de datos específico y, si es necesario, fijar el sesgo. Para obtener más información, consulte Cómo funciona la eliminación del sesgo y Opciones de eliminación del sesgo.

¿Es posible comprobar el sesgo del modelo en atributos sensibles, como raza y sexo, incluso cuando el modelo no está entrenado en ellos?

Sí. Recientemente, Watson OpenScale ha presentado una innovadora característica llamada "Detección de sesgo indirecto". Utilícela para detectar si el modelo presenta un sesgo indirecto para atributos confidenciales, aunque el modelo no esté entrenado en estos atributos. Para obtener más información, consulte Cómo funciona la eliminación del sesgo.

¿Es posible mitigar el sesgo para los modelos basados en regresión?

Sí. Puede utilizar Watson OpenScale para mitigar el sesgo en los modelos basados en regresión. No es necesaria ninguna configuración adicional para utilizar esta característica. La mitigación del sesgo de los modelos de regresión se realiza de forma automática cuando el modelo presenta un sesgo.

¿Cuáles son los distintos métodos de eliminación del sesgo en Watson OpenScale?

Puede utilizar el valor de eliminación del sesgo activa y de eliminación del sesgo pasiva para la eliminación del sesgo. Para obtener más información, consulte Opciones de eliminación del sesgo.

La configuración de un modelo requiere información sobre la ubicación de los datos de entrenamiento y las opciones son Cloud Object Storage y Db2. Si los datos están en Netezza, ¿puede Watson OpenScale utilizar Netezza?

Utilice este cuaderno de Watson OpenScale para leer los datos de Netezza y generar las estadísticas de entrenamiento y también el modelo de detección de desviación.

¿Por qué Watson OpenScale no ve las actualizaciones que se hicieron al modelo?

Watson OpenScale funciona en un despliegue de un modelo, no en el propio modelo. Debe crear un nuevo despliegue y luego configurar este nuevo despliegue como una nueva suscripción en Watson OpenScale. Con esta disposición, puede comparar las dos versiones del modelo.

¿Cuáles son los distintos tipos de riesgos asociados a la utilización de un modelo de aprendizaje automático?

Los múltiples tipos de riesgos que están asociados a los modelos de aprendizaje automático, como cualquier cambio en los datos de entrada que también se conoce como Desviación, pueden hacer que el modelo tome decisiones inexactas, lo que afecta a las predicciones empresariales. Los datos de entrenamiento se pueden limpiar para eliminar el sesgo, pero los datos de tiempo de ejecución pueden causar un comportamiento sesgado del modelo.

Los modelos estadísticos tradicionales son más sencillos de interpretar y explicar, pero el hecho de no poder explicar el resultado del modelo de aprendizaje automático puede suponer una grave amenaza para el uso del modelo.

Para obtener más información, consulte Gestionar el riesgo del modelo.

¿Debo seguir supervisando el panel de control de Watson OpenScale para asegurarme de que mis modelos se comportan como se esperaba?

No, puede configurar alertas por correo electrónico para los despliegues de modelos de producción en Watson OpenScale, de forma que reciba alertas por correo electrónico cada vez que falle una prueba de evaluación de riesgos y, a continuación, pueda venir y comprobar los problemas y abordarlos.

¿Cómo se relacionan IBM OpenPages y Watson OpenScale en el ámbito general de la gestión de riesgos de modelos?

IBM ofrece una solución de gestión de riesgos de modelo de extremo a extremo con IBM Watson OpenScale e IBM OpenPages con Watson. IBM OpenPages MRG ofrece un gobierno de riesgo de modelo para almacenar y gestionar un inventario de modelos completo. IBM Watson OpenScale supervisa y mide los resultados de los modelos de IA en todo su ciclo de vida y valida los modelos.

Para obtener más información, consulte Configurar el gobierno del modelo con IBM OpenPages MRG.

En Watson OpenScale, ¿qué datos se utilizan para el cálculo de métricas de calidad?

Se calculan métricas de calidad que utilizan datos de comentarios etiquetados manualmente y respuestas de despliegue supervisado para estos datos.

En Watson OpenScale, ¿puede establecerse el umbral para una métrica distinta de 'Área bajo ROC' durante la configuración?

No, actualmente, el umbral sólo se puede establecer para la métrica 'Área bajo ROC'.

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