API per il machine learning

È possibile gestire spazi, distribuzioni e asset in modo programmatico utilizzando:

• aPI REST del runtime diwatsonx.ai
• La libreria Python watsonx

Per i collegamenti ai notebook Jupyter di esempio che dimostrano come gestire spazi, distribuzioni e risorse in modo programmatico, vedere Machine Learning Python client samples and examples.

API per AI Factsheets

È possibile gestire le impostazioni, le voci di modello e i modelli di report in modo programmatico utilizzando:

• AI Factsheets API REST
• AI Factsheets Libreria Python

API per Watson OpenScale

È possibile gestire dati e impostazioni per le valutazioni del modello in modo programmatico utilizzando:

• Watson OpenScale
• Watson OpenScale Python

API per la gestione di asset e collaboratori

È possibile gestire le risorse e i collaboratori legati ai dati utilizzando l'API Data and AI Common Core.

IBM Match 360 with Watson (Beta)

Puoi aggiungere funzionalità di corrispondenza dei dati master alla tua applicazione utilizzando le APIIBM Match 360 with Watson.

API Data Virtualization

È possibile gestire i dati virtuali, le fonti di dati e i ruoli degli utenti utilizzando il Data Virtualization API.

API DataStage

È possibile gestire le attività DataStage utilizzando:

• API del flusso DataStage , come la creazione, la modifica e l'eliminazione
• API lavoro, ad esempio Creazione, Modifica, Elimina ed Esegui
• API di migrazione
• API di compilazione del flusso DataStage

Vedi le IBM per DataStage.

Ulteriori informazioni

• documentazione API REST del runtime diwatsonx.ai

• I documenti della libreria ibm-watson-machine-learning Python

• AI Factsheets Documenti API REST

• AI Factsheets Documenti della libreria Python

• Documenti API Common Core per i dati e l'intelligenza artificiale

• Connessioni nei documenti dell'API Data and AI Common Core

• IBM Match 360 with Watson Documentazione API

• Documenti API perData Virtualization

• Documentazione APIDataStage

Argomento principale Introduzione