Los aceleradores de la industria proporcionados por IBM son un conjunto de soluciones de extremo a extremo que puede ejecutar como ejemplos o personalizar para resolver problemas de negocio comunes.
Visión general de los aceleradores de la industria
Cada acelerador de la industria está diseñado para ayudarle a resolver un problema empresarial específico, ya sea pronosticando cómo responderán los clientes a una promoción o comprendiendo el nivel de abandono de clientes. Examine los aceleradores en el centro de recursos Cloud Pak for Data as a Service y cree los que desee.
La mayoría de aceleradores incluyen un proyecto de muestra con todo lo que necesita para analizar datos, crear un modelo y mostrar resultados. Los proyectos de ejemplo incluyen instrucciones detalladas, conjuntos de datos, cuadernos Jupyter, modelos y aplicaciones R Shiny. La mayoría de aceleradores también incluyen términos empresariales para la gobernabilidad de datos. Utilice estos proyectos de muestra como plantillas para sus propias necesidades de ciencia de datos para aprender técnicas específicas, o para demostrar las capacidades de watsonx.ai Studio y otros servicios de Cloud Pak for Data as a Service.
El proceso de utilizar un acelerador del sector se muestra en este gráfico.
Proyecto de muestra para un acelerador
Cuando descarga un acelerador, obtiene un proyecto que contiene los activos que necesita para crear y entrenar los modelos asociados con el acelerador.
A quién va dirigido
A los analistas de datos o a los analistas empresariales que analizan datos y crean modelos para resolver problemas empresariales.
Contenido
Un acelerador típico contiene lo siguiente:
- Un archivo readme que proporciona las instrucciones.
- Los archivos CSV que contienen los datos de muestra.
- Cuadernos de Python para entrenar y puntuar los modelos y scripts de Python asociados para preparar y transformar los datos para el modelado. Los cuadernos crean los puntos finales de API para exponer la salida de la aplicación R Shiny.
- Modelos de aprendizaje de máquina diseñados para ayudar a buscar respuesta a los problemas empresariales descritos por el acelerador.
- (Algunos aceleradores) Un panel de control interactivo para mostrar los resultados del modelo.
Requisitos
Todos los aceleradores que tienen proyectos de muestra requieren el servicio watsonx.ai Studio y uno o más de estos servicios:
- tiempo de ejecución de watsonx.ai
- IBM Knowledge Catalog
Visión general del proceso
Cada acelerador proporciona instrucciones detalladas. Estos pasos proporcionan una visión general del proceso para proyectos de ejemplo:
- Vaya al proyecto de ejemplo en el centro de recursos, haga clic en Crear proyecto, seleccione las configuraciones del proyecto y haga clic en Crear. Consulte Crear un proyecto.
- Siga las instrucciones del archivo Léame para ejecutar los cuadernos y completar otras tareas.
Próximos pasos
Puede utilizar el proyecto de ejemplo como plantilla añadiendo sus propios datos y siguiendo los mismos pasos para pasar de los datos al modelo desplegado. Es posible que necesite explorar y limpiar los datos. Dado que sus datos y su esquema son probablemente diferentes de los datos de muestra, los patrones que encuentre en sus datos podrían no coincidir con los patrones de los datos de muestra. Puede utilizar los ejemplos y el código para adaptar el modelo de datos y volver a formar el modelo con sus datos.
Para utilizar un proyecto de ejemplo como plantilla para sus propios datos, siga estos pasos generales:
- Añada sus datos al proyecto.
- Si es necesario, limpie o moldee sus datos.
- Actualice y vuelva a entrenar el modelo con sus datos.
Aceleradores para servicios financieros
| Acelerador de la industria | Descripción |
|---|---|
| Predicción de abandono de clientes de mercados financieros | Proporciona un conjunto de activos de ciencia de datos de muestra y un conjunto estructurado de términos empresariales para predecir el abandono de los clientes. |
| Afinidad de oferta de cliente de mercados financieros | Predice qué compra de productos es probable que el cliente considere o requiera a continuación. |
| Segmentación de clientes de mercados financieros | Asigne los clientes a grupos específicos, en función de sus patrones de estilo de vida y comportamiento. |
| Predicción de abandono de clientes de mercados financieros | Utilice el acelerador de predicción de sucesos de abandono de clientes de mercados financieros para dirigir a sus clientes por la vía de acceso al éxito financiero con las ofertas relevantes en el momento adecuado. El acelerador incluye términos empresariales, un conjunto de activos de ciencia de datos de ejemplo y un panel de control de ejemplo para visualizar los resultados. |
| Predicción de ventas con Weather Company Data | Optimice las capacidades de organización de ventas de su empresa mediante el entrenamiento de un modelo para predecir las ventas basándose en el clima. El acelerador incluye términos y categorías empresariales, un conjunto de activos de ciencia de datos de ejemplo y un panel de control de ejemplo para visualizar los resultados. |
| Retención de clientes minoristas | Utilice encuestas de satisfacción del cliente para predecir el abandono del cliente y crear estrategias de retención. |
Aceleradores para el sector de servicios públicos y energéticos
| Nombre de acelerador de la industria | Descripción |
|---|---|
| Predicción de abandono de clientes de programas de utilidad | Proporciona las causas más probables del abandono de clientes. |
| Microsegmentación de clientes de servicios públicos | Asigne los clientes a grupos específicos, en función de sus patrones de estilo de vida y comportamiento. |
| Propensión del programa de respuesta a la demanda de servicios públicos | ¿A qué clientes se les debe ofrecer la oportunidad de inscribirse en el Programa de respuesta a la demanda? Utilice el acelerador Propensión del programa de respuesta a la demanda de servicios públicos para iniciar el análisis. El acelerador incluye términos empresariales, un conjunto de activos de ciencia de datos de ejemplo y un panel de control de RStudio de ejemplo para visualizar los resultados. |
| Predicción del riesgo de pago de servicios públicos | Utilice el acelerador Predicción del riesgo de pago de servicios públicos para interactuar de forma proactiva con los clientes que están en riesgo de no cumplir con pagos. El acelerador incluye términos empresariales, un conjunto de activos de ciencia de datos de ejemplo y un panel de control de ejemplo para visualizar los resultados |
Aceleradores para otras categorías
| Nombre de acelerador de la industria | Descripción |
|---|---|
| Proyecto organizador de comentarios | permita que las empresas puedan ver los comentarios de forma más organizada y puedan ver más fácilmente los comentarios positivos o negativos específicos de los clientes. |
| Proyecto agrícola eficaz | Da soporte a la agricultura eficaz mediante la supervisión del crecimiento de los cultivos utilizando la guía de cultivos y proporcionando una alerta puntual a los agricultores sobre cambios climáticos, el desarrollo posible de enfermedades en los cultivos, la evaporación del fungicida y el uso eficiente de los paneles solares (soporte agrovoltaico). |
| Estimación de pérdidas de seguros utilizando la detección remota | Utiliza datos de detección remota sobre inundaciones para ayudar a evaluar las reclamaciones de seguros. |
| Proyecto de readmisión hospitalaria | Predice la tasa de readmisión hospitalaria de los pacientes utilizando los datos del paciente. |
| Monitorizar el modelo de Amazon SageMaker usando Watson Openscale | Este proyecto muestra cómo utilizar el punto final generado desde Deploy an IBM watsonx.ai Studio Model on Amazon SageMaker para demostrar cómo monitorizar el despliegue de AWS con Watson OpenScale. |
Tema principal: Cómo empezar