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Novedades
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Novedades

Consulte cada semana para saber si hay nuevas características y actualizaciones para Cloud Pak for Data como Servicio y servicios como Watson Studio, Watson Machine Learning, DataStage y Watson Knowledge Catalog.

Semana finalizada el 23 de septiembre de 2022

En desuso de entornos de cuaderno con Spark 3.2 en Watson Studio

23 de septiembre de 2022

Spark 3.2 está en desuso como tiempo de ejecución de entorno de cuaderno. Actualice los cuadernos para utilizar entornos Spark 3.3 en su lugar.

Para obtener más información, consulte Calcular opciones de recursos para el editor de cuadernos en proyectos.

Mejoras y mejoras en Watson Query

21 de septiembre de 2022

Watson Query se ha actualizado para proporcionar las prestaciones siguientes:

  • Puede conectarse a bases de datos TM1 que almacenan datos en cubos OLAP multidimensionales utilizando el tipo de conexiónIBM Planning Analytics . No puede utilizar credenciales CAM como método de autenticación cuando crea una conexión con un origen de datos de IBM Planning Analytics en Watson Query. Para obtener más limitaciones, consulte Orígenes de datos soportados en Watson Query.
  • Puede recopilar estadísticas en una tabla virtualizada utilizando el nuevo DVSYS de .Procedimiento COLLECT_STATISTICS. Este procedimiento sustituye al procedimiento SYSPROC.NNSTAT e incorpora las mejoras siguientes:
    • Recopile estadísticas de orígenes de datos remotos que dén soporte a la recopilación de estadísticas.
    • Incluir cardinalidad de tabla, el número de valores nulos en una columna de una tabla.
  • Puede virtualizar archivos de texto que contienen cabeceras de columna en orígenes de datos en Cloud Object Storage. Las cabeceras de columna ayudan a categorizar los datos en columnas para su legibilidad.

La documentación se ha traducido a más idiomas

19 de septiembre de 2022

Ahora puede ver la documentación de Cloud Pak for Data as a Service en estos idiomas:

  • Portugués de Brasil
  • Chino simplificado
  • Chino tradicional
  • Checo
  • Francés
  • German
  • Italiano
  • Japonés
  • Coreano
  • Polaco
  • Español
  • Turco

Ahora la documentación se traduce automáticamente semanalmente. Consulte Soporte de idiomas.

Semana finalizada el 16 de septiembre de 2022

Proporcionar comentarios sobre la documentación

16 de septiembre de 2022

Ahora puede proporcionar comentarios sobre el contenido de la documentación. Simplemente desplácese hasta la parte inferior de cualquier página y seleccione una opción.

Captura de pantalla del mecanismo de comentarios

Semana finalizada el 9 de septiembre de 2022

Los procedimientos almacenados en los flujos de DataStage están soportados para más orígenes de datos

09 de septiembre de 2022

Ahora puede utilizar procedimientos almacenados en los conectores siguientes:

  • Db2 for i
  • Db2 for z/OS

Para obtener más detalles, consulte Utilización de procedimientos almacenados.

Conexiones en desuso

09 de septiembre de 2022

Las conexiones siguientes están en desuso:

  • La conexión de IBM Cloud Compose for MySQL está en desuso por parte de IBM Cloud. Todas las instancias de IBM Cloud se eliminarán después del 1stde marzo de 2023.
  • La conexión de IBM Db2 Event Store está en desuso y se eliminará en una futura actualización de Cloud Pak for Data as a Service.

Semana finalizada el 2 de septiembre de 2022

Nueva guía de aprendizaje de Data governance and privacy para la prueba de entramado de datos

02 de septiembre de 2022

Ahora puede experimentar cómo gobernar los datos que ha virtualizado con Watson Query para implementar una solución de entramado de datos con el caso de uso Data governance and privacy siguiendo esta nueva guía de aprendizaje: Gobernar datos virtualizados

Esta guía de aprendizaje es una continuación de otras tres guías de aprendizaje del caso de uso Data governance and privacy , que requiere Watson Knowledge Catalog y la guía de aprendizaje Virtualizar datos externos del caso de uso Multicloud data integration , que requiere el servicio Watson Query .

Para obtener más información sobre el tejido de datos, consulte La solución de tejido de datos de Cloud Pak for Data como servicio.

Para realizar esta guía de aprendizaje:

Soporte para migrar objetos de conexión de datos de tipo de servidor de Db2 desde DataStage tradicional

02 de septiembre de 2022

El DataStage tradicional da soporte a objetos de conexión de datos del tipo servidor Db2 . Al migrar estos objetos de conexión de datos a DataStagemodernos, se convierten automáticamente a objetos de conector de Db2 para que pueda seguir utilizándolos en los flujos y trabajos de DataStage .

Utilizar nuevas funciones en la etapa DataStage Transformer

2 de septiembre de 2022

  • Ahora puede utilizar las funciones ConvertDatum, NextValidDate, Fold, Fmt y Rmunprint en la etapa Transformer como parte de los flujos de DataStage . Para obtener una lista completa de las funciones disponibles, consulte Funciones de transformación paralela.
  • La etapa Transformer ahora da soporte a particiones.
  • Ahora puede utilizar la búsqueda de escritura anticipada en la etapa Transformer para funciones, columnas y variables.

Conéctese a más orígenes de datos en DataStage

2 de septiembre de 2022

Ahora puede incluir datos de estos orígenes de datos en los flujos de DataStage :

  • Cognos Analytics
  • IBM Match 360
  • SAP IQ

Para ver la lista completa de conectores DataStage, consulte Conectores DataStage.

Orquestar flujos de DataStage con Watson™ Studio Pipelines

2 de septiembre de 2022

Ahora puede crear un conducto para ejecutar una secuencia de flujos de DataStage . Puede añadir condiciones, bucles, expresiones y scripts a una interconexión. Para obtener detalles, consulte Orquestación de flujos.

Soporte para migrar trabajos de secuencia en DataStage a Watson™ Studio Pipelines

2 de septiembre de 2022

Ahora puede migrar trabajos de secuencia de DataStage tradicional a DataStage moderno como flujos de interconexión. Para obtener detalles, consulte Migración de trabajos de DataStage.

2 de septiembre de 2022

Ahora puede utilizar varios enlaces de entrada en el conector Db2 (optimizado) y asignar una acción individual a cada enlace.

Crear trabajos para ejecutar flujos de SPSS Modeler

1 de septiembre de 2022

Ahora puede crear trabajos para ejecutar flujos de SPSS Modeler . Consulte Creación y gestión de trabajos en un proyecto y Creación de trabajos en SPSS Modeler.

Semana finalizada el 19 de agosto de 2022

Añadir activos de catálogo desde un proyecto

18 de agosto de 2022

Ahora puede añadir activos de catálogo a un proyecto desde ese proyecto. Anteriormente, tenía que añadir activos de catálogo al proyecto desde dentro de un catálogo. Para obtener detalles, consulte Adición de activos de catálogo a un proyecto.

La interfaz de usuario muestra la importación de un activo de catálogo en la página Importar activo

Migrar flujos de SPSS Modeler anteriores al 18 de noviembre de 2022

18 de agosto de 2022

Si tiene flujos de SPSS Modeler que ha creado antes de enero de 2019, migrarlos abriéndolos antes del 18 de noviembre de 2022. De lo contrario, es posible que los flujos no estén disponibles.

Exportar informes para hojas de datos de modelo y entradas (Watson Knowledge Catalog)

19 de agosto de 2022

Genere un informe a partir de una hoja de datos o entrada de modelo en formato PDF, HTML y DOCX para que pueda compartir o imprimir los detalles sobre un modelo que se está rastreando en un inventario de modelo. Consulte Generación de informes para hojas de datos y entradas de modelo.

Semana finalizada el 12 de agosto de 2022

Watson Natural Language Processing es GA. (Watson Studio)

11 de agosto de 2022

La biblioteca Watson Natural Language Processing ahora está disponible de forma general.

Utilice la biblioteca de Watson Natural Language Processing para convertir datos no estructurados en datos estructurados, lo que facilita la comprensión y el uso de los datos en los cuadernos de Python . Esta biblioteca premium le proporciona acceso instantáneo a modelos de análisis de texto preentrenados y de alta calidad en más de 20 idiomas. Estos modelos son creados, mantenidos y evaluados por expertos de IBM Research e IBM Software para cada idioma. La biblioteca Watson Natural Language Processing se incluye ahora con la biblioteca Decision Optimization en una plantilla de entorno premium. Para obtener detalles, consulte Watson.

Puede seguir utilizando la plantilla de entorno beta existente para Natural Language Processing, Default Python 3.8 + Watson NLP XS (beta), hasta el 31 de agosto. Cambie a la nueva plantilla de entorno, DO + NLP Runtime 22.1 on Python 3.9, para continuar trabajando. Consulte Cambio de entornos en cuadernos.

Eliminación del prefijo "IBM" de las plantillas de entorno de cuaderno (Watson Studio)

11 de agosto de 2022

El prefijo "IBM" se ha eliminado de todas las plantillas de entorno de IBM Runtime 22.1 . Por ejemplo, la plantilla IBM Runtime 22.1 on Python 3.9 XXS se denomina ahora Runtime 22.1 on Python 3.9 XXS. De forma similar, cuando crea su propia plantilla, el prefijo "IBM" se ha descartado de la versión de software que puede seleccionar. Para obtener detalles, consulte Calcular opciones de recursos para el editor de cuadernos en proyectos.

Acceder a datos desde SingleStoreDB

11 de agosto de 2022

Utilice la nueva conexión SingleStoreDB para acceder a los datos desde su servicio de almacenamiento y análisis. Para obtener información, consulte ConexiónSingleStoreDB.

La asignación automática de términos ahora considera los términos eliminados (Watson Knowledge Catalog)

11 de agosto de 2022

En los resultados de enriquecimiento de metadatos, los usuarios pueden eliminar términos de una columna que consideren imprecisos. Un nuevo modelo de aprendizaje automático que se entrena sobre dichos comentarios negativos ahora contribuye a la puntuación de confianza global para la asignación automática de términos para reducir las imprecisiones. Consulte Asignación de términos.

Actualizaciones de Watson Query

11 de agosto de 2022

Watson Query tiene un nuevo menú de navegación que facilita la gestión de más de un conjunto de datos virtualizados a la vez. Inicie Watson Query para utilizar el nuevo menú lateral, las indicaciones de ruta actualizadas y una interfaz de escalado mejorada para los planes empresariales.

Semana finalizada el 5 de agosto de 2022

Ver vídeos utilizando imagen en imagen

05 de agosto de 2022

¡Los temas de la documentación con vídeos incrustados acaban de mejorar! Cuando el vídeo se está reproduciendo, puede desplazarse por el resto de la página y seguir viendo el vídeo en modo de imagen en imagen. Esto le permite ver el vídeo mientras está completando los pasos de un tutorial. Y puede hacer clic en las indicaciones de fecha y hora para ver una vista previa de la siguiente tarea en modo de imagen en imagen.

Imagen animada

Pruebe las guías de aprendizaje de tejido de datos para ver la imagen en vídeo en acción.

Nuevas prestaciones y comportamientos de la API

01 de agosto de 2022

La API de activos de datos de IBM Watson para asignar roles incluye las mejoras siguientes:

  • Puede asignar grupos de usuarios como miembros de activo de forma masiva.
  • Puede especificar roles de editor de activos y de visor de activos cuando asigne miembros de activo.
  • Puede asignar varios propietarios de activos y un creador de activos a un activo.
  • Cuando añade un activo a un proyecto o publica o promociona un activo, se convierte en el creador del activo y la lista de propietarios del activo de origen se conserva en el activo de destino.

Semana finalizada el 29 de julio de 2022

Acceso más fácil a las novedades

26 de julio de 2022

Ahora puede saltar a las novedades del mosaico en el área de bienvenida de la página de inicio de Cloud Pak for Data as a Service .

Captura de pantalla del área de bienvenida de la página de inicio

Mayor flexibilidad para tablas de datos y extensiones de Python en experimentos de Decision Optimization (Watson Studio y Watson Machine Learning)

28 de julio de 2022

Ahora puede cambiar los tipos de datos (número o serie) de columnas de tabla en la vista Preparar datos del experimento de Decision Optimization . Estos tipos se utilizarán cuando guarde el escenario como un modelo para el despliegue.

Captura de pantalla

Consulte Preparación de la vista de datos.

Ahora puede añadir extensiones Python a los entornos de experimento de Decision Optimization para poder incluir bibliotecas Python adicionales.

Captura de pantalla

Consulte Configuración de entornos.

Semana finalizada el 22 de julio de 2022

Cambio de nombre para la conexión IBM SQL Query

22 de julio de 2022

La conexión IBM SQL Query se ha renombrado a IBM Cloud Data Engine. Los valores anteriores para la conexión siguen siendo los mismos. Solo se ha cambiado el nombre de la conexión.

Visualizar sus datos con visualizaciones de Dataview

22 de julio de 2022

Ahora puede utilizar las visualizaciones de Dataview para explorar los datos desde diferentes perspectivas para poder identificar patrones, conexiones y relaciones para comprender rápidamente grandes cantidades de información.

Para crear y trabajar con visualizaciones en el proyecto, seleccione un activo de datos en la pestaña Activos y pulse la pestaña Visualización . Seleccione un tipo de gráfico y cree y guarde la visualización. Las visualizaciones de Dataview guardadas se listan como activos de visualización en el proyecto. Los gráficos se generan basándose en un conjunto de datos de ejemplo de hasta 5000 registros.

Para obtener más detalles, consulte Visualización de los datos en Data Refinery.

Añadir relaciones entre activos más fácilmente

20 de julio de 2022

Cuando añade una relación entre activos en un catálogo, ahora puede encontrar fácilmente el activo de destino:

  • Puede filtrar por el espacio de trabajo (catálogo, proyecto o espacio de despliegue) o por el tipo de activo.
  • Puede buscar activos por nombre.
  • En la página de activos de un catálogo, la sección de relaciones se denomina ahora Activos relacionados.

Creación de una relación de activo buscando un activo utilizando espacios de trabajo y tipos de activo

Para obtener detalles, consulte Adición de relaciones entre activos.

Crear relaciones entre activos entre catálogos, proyectos y espacios

20 de julio de 2022

Ahora puede crear y editar relaciones entre activos en distintos catálogos, proyectos y espacios a los que tiene acceso. Con la nueva hoja de relaciones de activos, puede buscar activos fuera del catálogo actual con filtros para el tipo de activo y la ubicación de activo.

Semana finalizada el 15 de julio de 2022

Añadir características de soporte para mejorar las predicciones del modelo de serie temporal de AutoAI

15 de julio de 2022

Al crear un experimento de serie temporal de AutoAI , ahora puede especificar características de soporte (o exógenas) para mejorar la previsión. Por ejemplo, en un experimento de serie temporal que pronostica el uso de energía, puede entrenar el modelo para que considere características de soporte como, por ejemplo, las temperaturas diarias para que la previsión sea más precisa. Si conoce el valor futuro de una característica de soporte, puede proporcionarlo como entrada al desplegar el modelo. Por ejemplo, si está prediciendo ventas de camisetas, puede incluir datos futuros sobre ventas y promociones que podrían influir en la previsión. Para obtener detalles sobre cómo incluir características de soporte en el experimento de serie temporal, consulte Creación de un experimento de serie temporal.

Interfaz de prueba mejorada para despliegues en línea

15 de julio de 2022

Cuando crea un despliegue en línea para un modelo, ahora tiene métodos mejorados para proporcionar datos de entrada desde la pestaña Probar del despliegue. Estos incluyen:

  • Especifique los datos directamente en el formulario
  • Descargar una plantilla CSV, especificar valores y cargar los datos de entrada
  • Cargar un archivo que contenga datos de entrada del sistema de archivos local o del espacio
  • Cambie a la pestaña JSON y cargue o especifique los datos de entrada como código JSON

Para obtener detalles, consulte Creación de un despliegue en línea.

Active Directory soportado para la conexión de Microsoft SQL Server

11 de julio de 2022

Ahora puede seleccionar Active Directory para la autenticación de Microsoft SQL Server . Esta mejora significa que puede aprovechar las credenciales almacenadas en una base de datos de cuentas NTLM en lugar de en Microsoft SQL Server. Para obtener información, consulte Conexión deMicrosoft SQL Server.

Semana finalizada el 08 de julio de 2022

Utilice la asistencia en la aplicación para encontrar información en la documentación

08 de julio de 2022

La nueva asistencia en la aplicación proporciona artículos recomendados en la documentación en función de la página que está viendo en el producto. No es necesario buscar la documentación en una pestaña o ventana separada. El sistema de asistencia lo hará automáticamente. Abra la ayuda desde el banner superior Icono Ayudarme. Cierre y abra la asistencia cuando pase a una nueva página para ver los artículos recomendados actualizados. También puede especificar términos de búsqueda para buscar información rápidamente, iniciar visitas guiadas donde sea aplicable y acceder a enlaces para soporte adicional.

Panel lateral de asistencia

Nueva guía de aprendizaje de Multicloud data integration para la prueba de entramado de datos

Ahora puede experimentar cómo utilizar Watson Query para implementar una solución de entramado de datos con el caso de uso Multicloud data integration siguiendo esta nueva guía de aprendizaje:

El caso de uso de Multicloud data integration requiere el servicio Watson Query .

Para obtener más información sobre el tejido de datos, consulte La solución de tejido de datos de Cloud Pak for Data como servicio.

Para realizar las guías de aprendizaje para este caso de uso:

  • Si es un nuevo usuario, regístrese para el caso de uso de Multicloud data integrationy, a continuación, siga las guías de aprendizaje asociadas.
  • Si usted es un usuario existente de Cloud Pak for Data como Servicio, no es necesario que vuelva a registrarse. Puede probar el caso de uso de Multicloud data integration suministrando el servicio Lite de Watson Query y tomando las guías de aprendizaje de Multicloud data integration .

Actualizaciones más fáciles para los servicios de entramado de datos

7 de julio de 2022

Ahora puede actualizar rápidamente los servicios de Cloud Pak for Data que se incluyen en los casos de uso de entramado de datos. Simplemente pulse el botón Comprar en el panel de control y podrá ver una lista de los servicios de entramado de datos suministrados y su plan actual. Marque los servicios que desea actualizar y seleccione un plan. También puede ver un resumen de precios para cada servicio y, a continuación, actualizarlos todos en un paso. Para obtener instrucciones de actualización, consulte Compra de servicios de Cloud Pak for Data.

El entorno "Spark 3.0 & R 3.6 predeterminado" ha dejado de mantenerse (Data Refinery)

4 de julio de 2022

El entorno Spark 3.0 & R 3.6 predeterminado ya no estará disponible a partir del 07 de julio de 2022.

Si tiene algún trabajo de flujo de Data Refinery configurado con el entorno Spark 3.0 & R 3.6 predeterminado o un entorno personalizado que utiliza Spark 3.0, los trabajos fallarán. Cambie el entorno a Default Spark 3.2 & R 3.6 o Default Data Refinery XS o un entorno personalizado que no utilice Spark 3.0.

Para obtener información sobre los entornos de Data Refinery, consulte Opciones de recursos de cálculo para Data Refinery en proyectos.

Semana finalizada el 1 de julio de 2022

Más información sobre el entramado de datos

30 de junio de 2022

Ahora puede obtener más información sobre cómo implementar la solución de entramado de datos con Cloud Pak for Data as a Service. Consulte Visión general de la solución de entramado de datos. Para experimentar la implementación del entramado de datos, siga las guías de aprendizaje de entramado de datos.

Supervisar tareas de flujo de trabajo (Watson Knowledge Catalog)

30 de junio de 2022

El administrador de flujos de trabajo ahora puede ver métricas para las tareas activas. La página Estado de tarea incluye una visión general gráfica del estado de propiedad y la fecha de vencimiento de todas las tareas activas. También puede filtrar la lista de tareas y volver a establecer varias tareas en no reclamadas a la vez.

Consulte Gestión de tareas de flujo de trabajo.

Semana finalizada el 24 de junio de 2022

Nuevo entorno de Spark 3.2 para ejecutar trabajos de flujo de Data Refinery

24 de junio de 2022

Ahora puede seleccionar Spark 3.2 & R 3.6 predeterminado cuando seleccione un entorno para un trabajo de flujo de Data Refinery . El entorno Spark 3.2 & R 3.6 predeterminado incluye mejoras de Spark. El nuevo entorno utiliza la misma unidad de capacidad por horas (CUH) que los demás entornos predeterminados.

Selección de Spark 3.2 & R 3.6

Importante: el entorno Spark 3.0 & R 3.6 predeterminado está en desuso.

Para obtener información sobre los entornos de Data Refinery, consulte Opciones de recursos de cálculo para Data Refinery en proyectos.

Nueva especificación de software PMML para (Watson Studio y Watson Machine Learning)

23 de junio de 2022

Los modelos PMML con spark-mllib_3.0 están en desuso pero no se eliminarán. Los despliegues de modelo con la especificación en desuso dejarán de funcionar el 7 de julio de 2022. Cree nuevos modelos PMML con la especificación de software de pmml-3.0_4.3 o actualice los modelos pmml existentes con la especificación de software de pmml-3.0_4.3 si no hay despliegues existentes. Para obtener detalles sobre el cambio de entornos de cuaderno para modelos PMML, consulte Cambio de entornos de cuaderno. Para obtener detalles sobre la gestión de infraestructuras de despliegue, consulte Gestión de especificaciones de software obsoletas.

¡Nuevas traducciones de la documentación!

22 de junio de 2022

La documentación de Cloud Pak for Data as a Service se acaba de traducir a los idiomas siguientes:

  • Portugués de Brasil
  • Francés
  • German
  • Español
  • Japonés
  • Coreano

Ahora puede conmutar fácilmente entre idiomas cuando vea la documentación. Anteriormente, para ver la documentación en un idioma diferente, restableció las preferencias del navegador. Ahora puede seleccionar el idioma que desee en el selector de idioma en la parte inferior de cada página.

Captura de pantalla del conmutador de idioma

La publicación de los resultados de enriquecimiento es más fácil (Watson Knowledge Catalog)

23 de junio de 2022

Ahora puede publicar los resultados de enriquecimiento sin redirigir al flujo de publicación del proyecto. Después de publicar, está de nuevo en la interfaz de usuario de resultados de enriquecimiento y puede seguir trabajando allí. El Estado de publicación para cada activo se muestra en la pestaña Activos de los resultados de enriquecimiento.

Consulte Publicación de resultados de enriquecimiento.

Publicar resultados de enriquecimiento

Semana finalizada el 10 de junio de 2022

Mejore el algoritmo de coincidencia de IBM Match 360 revisando los pares de registros

10 de junio de 2022

Revise los pares de registros para entrenar el algoritmo de coincidencia IBM Match 360 para decidir qué registros se comparan en entidades de datos maestros. Durante una revisión de pares, un encargado de datos compara los registros para determinar si son una coincidencia.

Cuando se completa la revisión del par, IBM Match 360 analiza las respuestas y recomienda ajustes en las ponderaciones y los umbrales coincidentes del algoritmo de coincidencia. Cuantos más pares revise, mejor serán las recomendaciones de ajuste. A continuación, un ingeniero de datos puede decidir si aplica las recomendaciones.

Para obtener información sobre las revisiones de pares, consulte Personalización y fortalecimiento del algoritmo de coincidencia.

Definir y trabajar con relaciones entre sus registros de IBM Match 360

10 de junio de 2022

Busque nuevas conexiones dentro de los datos maestros añadiendo información de relación a IBM Match 360. Ahora puede añadir tipos de relación al modelo de datos y, a continuación, cargar de forma masiva activos de datos de relación o definir manualmente relaciones entre registros. Explore las relaciones entre sus registros para obtener nuevos conocimientos sobre sus datos.

Para obtener información sobre cómo trabajar con relaciones en los datos maestros, consulte Exploración de datos de relaciones.

Guardar y cargar instantáneas de la configuración de IBM Match 360

10 de junio de 2022

Ahora puede utilizar instantáneas de configuración para crear versiones puntuales de los valores de configuración de datos maestros, incluidos el modelo de datos y los valores coincidentes. Cargue una instantánea para devolver la configuración de datos maestros a una versión anterior, o comparta instantáneas entre instancias de servicio para garantizar la coherencia.

Para obtener información sobre cómo trabajar con instantáneas, consulte Guardar y cargar instantáneas de configuración de datos maestros.

Semana finalizada el 03 de junio de 2022

Soporte para Spark 3.2 y en desuso de Spark 3.0 para Watson Studio y Watson Machine Learning

01 de junio de 2022

Spark 3.2 ahora está soportado y Spark 3.0 está en desuso como infraestructura de aprendizaje automático, entorno de cuaderno y tiempo de ejecución de RStudio. Actualice los activos para utilizar Spark 3.2 en su lugar. El apoyo a los activos de formación se suspenderá el 22 de junio de 2022. El soporte para el despliegue y la puntuación de modelos se dejará de mantener el 7 de julio de 2022 y se eliminarán los despliegues existentes que utilizan las especificaciones de Spark 3.0. Para obtener detalles sobre la migración de un activo a una infraestructura y una especificación de software soportadas, consulte Gestión de infraestructuras y especificaciones de software. Para obtener detalles sobre los entornos de cuaderno, consulte Opciones de recursos de cálculo para el editor de cuadernos en proyectos.

Semana finalizada el 27 de mayo de 2022

Actualizaciones de entorno para Decision Optimization (Watson Studio y Watson Machine Learning)

25 de mayo de 2022

Debe cambiar los entornos para los experimentos y modelos de Decision Optimization que se ejecutan en entornos Python 3.8 y CPLEX 12.10:

  • Python 3.8 ahora se ha eliminado. Debe utilizar la versión predeterminada Python 3.9. Para cambiar el entorno predeterminado para experimentos de Decision Optimization , consulte Selección de un entorno de ejecución diferente para un escenario determinado. Para los modelos desplegados que utilizan versiones anteriores, debe actualizar la versión de Python con la API REST, consulte Cambio de la versión de Python para un modelo desplegado existente con la API REST.
  • CPLEX 12.10 ahora se elimina y su tiempo de ejecución do_12.10 equivalente ya no está soportado. CPLEX 20.1 sigue siendo el valor predeterminado y CPLEX 22.1 con su nuevo tiempo de ejecución do_22.1 ahora está disponible. Si ya ha desplegado el modelo con un tiempo de ejecución de CPLEX que ya no está soportado, puede actualizar el modelo desplegado existente utilizando la API REST o la IU.

Enriquecimiento de metadatos: asignar o eliminar términos empresariales o clases de datos de activos seleccionados de una sola vez (Watson Knowledge Catalog)

26 mayo 2022

En los resultados de enriquecimiento, ahora puede asignar términos de negocio o eliminarlos de un conjunto seleccionado de activos o columnas a la vez. Para las columnas, también puede asignar clases de datos o desasignarlas de varias columnas de una sola vez. Consulte Realización de cambios masivos en asignaciones de términos y clases de datos.

Opciones de menú para activos

Opciones para columnas

Para añadir colaboradores o cambiar roles de colaborador, los administradores del proyecto deben pertenecer a la cuenta de IBM Cloud del creador del proyecto

26 mayo 2022

Si es un administrador de proyecto en una cuenta de IBM Cloud distinta de la del creador del proyecto, no tiene permiso para añadir colaboradores o cambiar los roles de colaborador. Solicite a otro administrador del proyecto que añada colaboradores o realice el cambio.

Nuevas etapas en DataStage

26 mayo 2022

Las siguientes etapas están ahora disponibles para que las utilice en los flujos de DataStage:

  • Archivo sin formato complejo (CFF)
  • Etapa jerárquica: Paso REST
  • Etapa Match Frequency
  • Etapa One-source Match

Para obtener más información y la lista completa de etapas, consulte Etapas DataStage y Etapas QualityStage.

Descargar un flujo de DataStage y sus dependencias como un único archivo

26 mayo 2022

Puede descargar un flujo de DataStage individual y sus dependencias empaquetadas convenientemente como un archivo ZIP. A continuación, puede importar el archivo a otro proyecto. Las dependencias incluyen elementos como conexiones, subflujos y conjuntos de parámetros.

Para obtener detalles, consulte Descarga e importación de un flujo de DataStage y sus dependencias.

Semana finalizada el 20 de mayo de 2022

Generar nuevos nodos a partir de la salida de tabla en SPSS Modeler

16 de mayo de 2022

Al visualizar la salida de tabla, ahora puede seleccionar uno o varios campos, pulse Generary, a continuación, seleccione un nodo para añadirlo al flujo.

Los nuevos "Valores de flujo" le ofrecen más opciones para los flujos de Data Refinery

20 de mayo de 2022

Los valores de flujo de Data Refinery le proporcionan más propiedades que puede utilizar para controlar los datos en los flujos de Data Refinery y ofrecen una nueva capacidad para editar el tamaño de muestra de los datos mientras refina los datos.

Separador General de valores de flujo de Data Refinery

Separador de origen de valores de flujo de Data Refinery

Separador de destino de valores de flujo de Data Refinery

Acceda a los valores de flujo de Data Refinery desde la barra de herramientas en Data Refinery.

Valores de flujo de Data Refinery

Utilice los valores de flujo de Data Refinery para realizar las acciones siguientes:

Conjuntos de datos de origen:

  • Editar el tamaño de la muestra: utilice esta nueva característica para ajustar el tamaño de la muestra mientras refina los datos. El ajuste del tamaño de la muestra puede ayudarle a ejecutar los flujos de Data Refinery más rápido cuando tiene un conjunto de datos grande.
  • Edite las propiedades de origen: anteriormente solo podía especificar opciones de formato para archivos CSV o delimitados. Ahora hay opciones para más tipos de archivo y más opciones para datos de conexiones.
  • Cambiar el origen de un flujo de Data Refinery : Ahora puede sustituir más de un conjunto de datos de origen en un lugar. (para operaciones de unión y unión)

Conjunto de datos de destino:

  • Cambiar la ubicación de destino de un flujo de Data Refinery
  • Edite las propiedades de destino: tiene más opciones para los distintos tipos de datos, incluidos los datos de las conexiones.
  • Especifique una descripción de los datos de destino

Importante: Los valores de flujo de Data Refinery cambian la ubicación donde realiza determinadas acciones.

Acción Ubicación en la interfaz de usuario
Renombrar un flujo de Data Refinery Panel de información (Acerca de este activo) o separador Data Refinery General
Especifique una descripción para el flujo de Data Refinery Panel de información (Acerca de este activo) o separador Data Refinery General
Cambiar el origen de un flujo de Data Refinery Dos opciones ahora: En el panel Pasos, pulse el menú de desbordamiento junto a Origen de datos y seleccione Editar.
Nuevo: separador Data Refinery > Conjuntos de datos de origen . Seleccione el conjunto de datos y, a continuación, seleccione Sustituir origen de datos.
Especificar las opciones de formato de origen Separador Data Refinery > Conjuntos de datos de origen . Seleccione el origen de datos y, a continuación, pulse Editar formato.
Cambiar la ubicación de destino (salida) del flujo de Data Refinery Separador Data Refinery > Conjunto de datos de destino . Pulse Seleccionar destino y busque el activo de datos o la conexión.
Edite las propiedades de destino (salida) incluidas las opciones de sobrescritura y el formato. Hay diferentes propiedades disponibles para un activo de datos en el proyecto o un conjunto de datos de diferentes tipos de conexiones. Separador Data Refinery > Conjunto de datos de destino . Pulse Editar propiedades
Especifique una descripción para el conjunto de datos de destino Separador Data Refinery > Conjunto de datos de destino

Los flujos existentes de Data Refinery o los trabajos de flujo de Data Refinery no se ven afectados por estos cambios a menos que abra los valores de flujo y realice los cambios.

Para obtener información, consulte Gestión de flujos de Data Refinery.

Las nuevas opciones de paso le proporcionan más control sobre el flujo de Data Refinery

20 de mayo de 2022

Data Refinery presenta nuevas opciones para los pasos: Duplicar, Insertar paso antesy Insertar paso después. Estas opciones le proporcionan una mayor flexibilidad y control del flujo de Data Refinery .

Acceda a estas opciones desde el panel Pasos.

Pasos de inserción de duplicados de Data Refinery

Para obtener información sobre todas las acciones que puede realizar con los pasos, consulte Gestión de flujos de Data Refinery.

Controlar la colocación de una nueva columna en un flujo de Data Refinery

20 de mayo de 2022

Cuando utiliza una operación que puede crear una nueva columna en el flujo Data Refinery y selecciona Crear una nueva columna para los resultados, ahora puede seleccionar colocar la nueva columna a la derecha de la columna original.

Ubicación de Data Refinery de una columna nueva

Esta nueva selección está disponible para estas operaciones:

  • Calcular
  • Sustitución condicional
  • Convertir tipo de columna
  • Convertir valor de columna en valor que falta
  • Extraer valor de fecha o de hora
  • Matemática
  • Sustituir valores que faltan
  • Sustituir subserie
  • Texto
  • Tokenizar

Para obtener información sobre las operaciones de la GUI, consulte Operaciones de la GUI en Data Refinery.

El enriquecimiento de metadatos ahora también proporciona sugerencias para las clases de datos (Watson Knowledge Catalog)

20 de mayo de 2022

Cuando ejecuta el enriquecimiento de metadatos, la creación de perfiles ahora también proporciona sugerencias de clase de datos para las columnas. Puede verlos en los detalles de gobierno de una columna. Las clases de datos asignadas y sugeridas se seleccionan en función de los nuevos umbrales que puede establecer en los valores del proyecto para el enriquecimiento de metadatos. Consulte Valores de asignación de clases de datos.

Información de gobierno: clases de datos sugeridas

Mejoras para conectores de DataStage

20 de mayo de 2022

Determinados conectores ahora proporcionan una forma más rápida de probar y añadir metadatos desde sus conexiones asociadas.

Al crear la conexión, el botón Probar conexión de la página Añadir conexión ahora funciona para estas conexiones. (Anteriormente no tenía ninguna forma de probar la conexión en la interfaz de usuario.)

  • Apache Kafka
  • Db2 (optimizado)
  • Netezza Performance Server (Optimizado)
  • ODBC
  • Oracle (optimizado)
  • Salesforce.com (optimizado)
  • Teradata (optimizado)

Después de crear la conexión, en DataStage puede arrastrar el navegador Activo al lienzo, seleccionar una conexión y detallar más para añadir u obtener una vista previa de los datos para estos conectores. (Anteriormente, la única opción era arrastrar un conector al lienzo, efectuar una doble pulsación en él para abrir su tarjeta Detalles y, a continuación, ir a Propiedades > Conexión y seleccionar la conexión.)

  • Db2 (optimizado)
  • Netezza Performance Server (Optimizado)
  • ODBC

Para ver la lista completa de conectores DataStage, consulte Conectores DataStage.

Semana finalizada el 13 de mayo de 2022

Guías de aprendizaje de Data governance and privacy para la prueba de entramado de datos

12 mayo de 2022

Ahora puede experimentar cómo implementar una solución de entramado de datos con el caso de uso Data governance and privacy utilizando estas guías de aprendizaje:

El caso de uso Data governance and privacy requiere el servicio Watson Knowledge Catalog .

Para obtener más información sobre el tejido de datos, consulte La solución de tejido de datos de Cloud Pak for Data como servicio.

Para realizar las guías de aprendizaje para este caso de uso:

  • Si es un nuevo usuario, regístrese para el caso de uso Data governance and privacyy, a continuación, siga las guías de aprendizaje asociadas.
  • Si usted es un usuario existente de Cloud Pak for Data como Servicio, no es necesario que vuelva a registrarse. Puede probar el caso de uso de Data governance and privacy suministrando el servicio Lite de Watson Knowledge Catalog y tomando las guías de aprendizaje de Data governance and privacy .

SPSS Modeler: Mejoras en Text Analytics

12 mayo de 2022

SPSS Modeler proporciona nodos especializados para manejar texto. Desde un nodo de Minería de textos, puede optar por iniciar el entorno de trabajo de Text Analytics recién mejorado (anteriormente conocido como el entorno de trabajo interactivo). Después de una amplia investigación de los usuarios, el entorno de trabajo se ha rediseñado. La documentación también se ha actualizado para reflejar el nuevo diseño, incluyendo un nuevo vídeo y tutorial actualizado. Consulte Análisis de texto.

Text Analytics Workbench

Conéctese a más orígenes de datos en DataStage

13 de mayo de 2022

Ahora puede incluir datos de estos orígenes de datos en los flujos de DataStage :

  • S3 genérico
  • Teradata (optimizado)

Para ver la lista completa de conectores DataStage, consulte Conectores DataStage.

Ejecución fácil del enriquecimiento de metadatos (Watson Knowledge Catalog)

13 de mayo de 2022

Ahora puede ejecutar el enriquecimiento desde los resultados del enriquecimiento de metadatos directamente en lugar de volver a ejecutar el trabajo desde la página Trabajos . Además, puede seleccionar ejecutar el enriquecimiento para todo el ámbito de activos o sólo para un subconjunto seleccionado. Consulte Ejecución manual de enriquecimientos.

Ejecutar enriquecimiento desde la página de resultados de enriquecimiento

Semana finalizada el 06 de mayo de 2022

Pruebe más características de Watson Knowledge Catalog con nuevos planes

05 de mayo de 2022

Ahora puede probar casi todas las características de Watson Knowledge Catalog de forma gratuita con el plan Lite actualizado, o pagar solo por lo que utilice con el nuevo plan Estándar.

Puede elegir entre los siguientes planes de oferta de Watson Knowledge Catalog :

  • El nuevo plan estándar carga por activo de catálogo y por uso de cálculo, basándose en las tarifas de hora de unidad de capacidad (CUH) al ejecutar perfiles, herramientas y trabajos. El plan no incluye tarifas de instancia mensuales ni tarifas de usuario autorizado.
  • El nuevo plan Enterprise Bundle cobra una tarifa de instancia mensual para 100.000 activos de catálogo y 2500 CUH al mes. Paga por más activos de catálogo y más uso de cálculo. El plan no incluye tarifas de usuario autorizado.

Si tiene el plan Lite, el plan se actualiza automáticamente. Ahora tiene acceso a la mayoría de las características de Watson Knowledge Catalog . Se han aumentado muchos de los límites para activos y artefactos de gobernabilidad. Sin embargo, el límite de uso de cálculo mensual se reduce a 25 CUH.

Si anteriormente ha suministrado el plan Standard, Professional o Enterprise, puede mantener su plan heredado para el próximo año. Si desea cambiar al nuevo plan Standard o Enterprise Bundle, puede seguir los pasos de Gestión de servicios.

Consulte Planes de ofertas de Watson Knowledge Catalog.

Nuevo inicio para actividades de activos (Watson Knowledge Catalog)

05 de mayo de 2022

En catálogos y proyectos, la información sobre las actividades de activos ahora está disponible en un panel lateral. Abra un activo en un catálogo o un proyecto y acceda a sus actividades pulsando Icono de actividades. Consulte Actividades.

Nueva interfaz de usuario de Actividades

Datos de control basados en la ubicación (Experimental) (Watson Knowledge Catalog)

04 de mayo de 2022

Ahora puede probar la característica experimental de controlar el acceso a los activos de datos en función de la ubicación. Puede crear reglas de ubicación de datos para asegurarse de que la privacidad de los datos y las normativas que tienen en cuenta la ubicación se aplican cuando mueve datos de una ubicación física o soberana a otra.

Para probar esta característica experimental, responda a esta publicación para obtener una guía de aprendizaje de ejemplo e información adicional sobre la API.

Consulte Reglas de ubicación de datos.

Semana finalizada el 29 de abril de 2022

Nuevo límite de uso de cálculo para planes Lite de Watson Studio

29 de abril de 2022

Los planes Lite de Watson Studio ahora tienen un límite de uso de cálculo mensual de 10 CUH para ejecutar trabajos y herramientas. Este límite se aplica a todos los planes Lite existentes y nuevos. Mayo de 2022 es el primer mes completo con el límite inferior de CUH.

Si usa más de 10 CUH al mes, tiene estas opciones:

  • Actualice al plan Professional. Puesto que el plan Professional sólo cobra por el CUH que utilice, puede actualizar sin incurrir en otros cargos.
  • Puede prolongar el uso de cálculo actualizando los activos para utilizar entornos con tasas CUH más bajas. Por ejemplo, puede cambiar el entorno del cuaderno.

Guardar un conducto de modelo de serie temporal de AutoAI como cuaderno (Watson Studio, Watson Machine Learning)

29 de abril de 2022

Ahora puede guardar una interconexión desde un experimento de serie temporal de AutoAI como un cuaderno para poder revisar el código y los algoritmos utilizados para generar la interconexión. Para obtener detalles, consulte Creación de un experimento de serie temporal.

Enriquecimiento de metadatos: nuevo servicio para la asignación automática de términos (Watson Knowledge Catalog)

29 de abril de 2022

La coincidencia de nombres lingüísticos ahora también está disponible como servicio para la asignación automática de términos. Cuando este servicio está habilitado, los términos se pueden asignar basándose en la similitud entre el término y el nombre del activo o columna. De forma predeterminada, este servicio está habilitado para todos los proyectos existentes y nuevos. Consulte Valores predeterminados de enriquecimiento de metadatos.

Valores de enriquecimiento predeterminados: asignación de términos

Nuevos planes de precios para Watson Query (a partir del 1 de mayo de 2022)

29 de abril de 2022

Los precios empresariales han cambiado para eliminar cargos por instancia de Watson Query y para reducir los cargos por horas de núcleo de procesador virtual (VPC) para el servicio Watson Query . El servicio se medirá y se consumirá cuando se suministre, incluso cuando no esté trabajando en el servicio. Las 250 horas de núcleo de procesador virtual gratuitas al mes se han dejado de mantener. Consulte Planes de oferta deWatson Query.

Semana finalizada el 22 de abril de 2022

El cambio en el nombre de servicio de despliegue requiere acción (Watson Machine Learning)

21 de abril de 2022

A partir del 4 de mayo de 2022, los nombres de servicio que los usuarios asignan a los despliegues en línea deben ser exclusivos por región. Puede comprobar si un nombre de servicio existente es exclusivo utilizando la llamada de API GET /ml/v4/deployments?serving_name={serving_name}&conflict=true API. Si la llamada GET devuelve un código de estado de 204, el nombre es exclusivo y está disponible para su uso. Si la llamada devuelve un código de estado de 409, el nombre de servicio ya existe o puede tener un conflicto. Revise la respuesta y realice una acción para actualizar el nombre de servicio utilizando la API dePATCH si es necesario. A partir del 4 de mayo de 2022, las solicitudes de predicción asociadas con nombres de servicio donde el nombre de servicio existe más de una vez fallarán con un error que requiere que el usuario actualice el nombre. Para obtener detalles sobre los nombres de servicio, consulte Creación de un despliegue en línea. Para obtener detalles sobre cómo utilizar el mandato PATCH , consulte Actualizar los metadatos de despliegue. Si necesita ayuda con la actualización, póngase en contacto con el soporte de IBM.

Ver los datos de Data Refinery en un archivo CSV sin ejecutar un trabajo de flujo de Data Refinery

22 de abril de 2022

Ahora puede exportar los datos en el paso actual del flujo de Data Refinery a un archivo CSV sin guardar ni ejecutar un trabajo de flujo de Data Refinery . Esta mejora le ofrece la posibilidad de guardar y ver rápidamente los datos que están en curso. Pulse el texto bajo el icono Exportar de la barra de herramientas.

Para obtener más información, consulte Gestión de flujos de Data Refinery.

Mejora de metadatos de un vistazo

22 de abril de 2022

Un nuevo panel lateral proporciona un resumen de información relevante sobre un enriquecimiento de metadatos como, por ejemplo, las opciones de enriquecimiento y muestreo, el trabajo asociado y su planificación.

Panel Información de enriquecimiento de metadatos

Semana finalizada el 15 de abril de 2022

Actualizaciones para DataStage

15 de abril de 2022

Los enlaces de rechazo ahora están soportados para los conectores MQ, Teradatay ODBC . Ahora se da soporte a los procedimientos almacenados en el conector de SQL Server . Ahora puede inhabilitar la compilación al importar flujos de DataStage . Puede importar y descargar flujos individuales junto con dependencias en la interfaz de usuario.

Para ver la lista completa de conectores DataStage, consulte Conectores DataStage.

Mejoras de scripts en SPSS Modeler

13 de abril de 2022

Un nuevo icono de scripts está disponible en la barra de herramientas que abre un panel de scripts rediseñado. Consulte Visión general de scripts.

Actualizaciones de Decision Optimization (Watson Studio y Watson Machine Learning)

13 de abril de 2022

Puede ver las siguientes actualizaciones en Decision Optimization:

  • El valor predeterminado de Python para los usuarios de Decision Optimization ahora es 3.9. Python 3.8 ahora está en desuso y Python 3.7 se eliminará pronto. Para obtener más detalles, consulte los cuadernos de Decision Optimization.
  • Ahora puede ejecutar y suprimir varios escenarios en un experimento de Decision Optimization. Para obtener más detalles, consulte Vistas y escenarios de Decision Optimization.

Semana finalizada el 8 de abril de 2022

La nueva interfaz de usuario de proyectos sustituye a la interfaz de usuario existente

7 de abril de 2022

La nueva interfaz de usuario de proyectos ha sustituido a la interfaz de usuario existente y su trabajo no se ha visto afectado. La experiencia de los proyectos se ha actualizado para que sea más fácil y eficiente trabajar y colaborar en un proyecto. Experimente una mejor organización de activos, relaciones con activos, una navegación mejorada y orientación incorporada.

Encuentre lo que necesita rápidamente con la nueva experiencia de búsqueda

7 de abril de 2022

Ahora puede evaluar rápidamente los resultados cuando busque activos o artefactos de gobernabilidad con el campo de búsqueda global. La nueva experiencia de resultados de búsqueda muestra el contexto del término de búsqueda y proporciona muchos filtros basados en más propiedades.

Los resultados de la búsqueda muestran activos y artefactos coincidentes.

También obtienes mejores resultados. Se buscan más propiedades de activos y artefactos. Al buscar frases en inglés, el análisis de lenguaje natural prioriza frases comunes y descarta palabras sin importancia.

Ahora puede incluir una frase entrecomillada dentro de una serie de búsqueda más larga.

Consulte Búsqueda de activos y artefactos en la plataforma.

Desuso y eliminación de los planes clásicos de IBM Analytics Engine y Amazon EMR

7 de abril de 2022

A partir del 7 de abril de 2022, los nuevos usuarios no podrán crear instancias de IBM Analytics Engine utilizando los planes Lite, Estándar por horas o Estándar por meses o cualquier instancia de Amazon Elastic Map Reduce (EMR) en la que ejecutar cuadernos.

Los usuarios existentes todavía pueden crear instancias clásicas de IBM Analytics Engine y cualquier instancia de Amazon EMR hasta el 30 de junio de 2022. Posteriormente, todos los cuadernos asociados deben reasignarse a los entornos de ejecución de Spark soportados disponibles en Watson Studio.

Los planes clásicos de IBM Analytics Engine y Amazon EMR se eliminarán el 9 de noviembre de 2022.

La nueva experiencia de artefactos de gobierno sustituye a la experiencia existente (Watson Knowledge Catalog)

08 de abril de 2022

Si estaba utilizando la experiencia de artefactos de gobierno existente con Watson Knowledge Catalog, el 7 de abril de 2022 cambió automáticamente a la nueva experiencia de artefactos de gobierno. Tenía la experiencia heredada solo si suministraba Watson Knowledge Catalog antes de abril de 2021 y no se había pasado aún a la nueva experiencia.

Esto es lo que ha pasado durante el traslado:

  • Todos los términos empresariales, políticas y reglas de protección de datos existentes se han suprimido de forma permanente. No se puede revertir a la experiencia existente.
  • Todas las asignaciones de términos de negocio, clases de datos y clasificación en los activos de datos han dejado de ser válidas.
  • Se ha eliminado cualquier enmascaramiento de datos que haya configurado con las reglas de protección de datos.
  • Los perfiles de los activos de datos se han actualizado para que los resultados de la clasificación utilicen las nuevas clases de datos.

Esto es lo que debe hacer ahora:

  • Vuelva a crear sus términos empresariales, clasificaciones y reglas de protección de datos.
  • Elimine los términos de negocio no válidos y la asignación de clasificación de activos en catálogos.
  • Asigne sus nuevos términos de negocio y clasificación a activos en catálogos.
  • Asigne roles de Watson Knowledge Catalog a los usuarios. Consulte Asignar roles de Watson Knowledge Catalog a los usuarios.

Si tiene alguna pregunta o cuestión relacionada con el traslado a una nueva versión de artefactos de gobernabilidad, puede abrir una incidencia de soporte.

Próximos cambios en los planes de Watson Knowledge Catalog

7 de abril de 2022

A partir del 2 de mayo de 2022, puede elegir entre los siguientes nuevos planes de oferta de Watson Knowledge Catalog:

  • El nuevo plan Standard cobrará por activo de catálogo y por uso de cálculo, en función de las tasas de unidad de capacidad-hora (CUH) al ejecutar la creación de perfiles, herramientas y trabajos. No incluirá las tarifas de instancia o de usuario autorizado.
  • El nuevo plan de paquetes Enterprise cobrará una tarifa de instancia mensual por 100.000 activos de catálogo y 2500 CUH al mes. Paga por más activos de catálogo y más uso de cálculo. No incluirá tarifas de usuario autorizado.

Si tiene el plan Lite, su plan se actualizará automáticamente. Tendrá acceso a todas las características de Watson Knowledge Catalog, excepto Knowledge Accelerators. Muchos de los límites para activos y artefactos de gobierno se incrementan, sin embargo, el límite de uso de cálculo mensual se reduce a 25 CUH.

Si tiene el plan Standard, Professional o Enterprise, puede conservar el plan para el año siguiente. Si desea cambiar al nuevo plan de paquete Standard o Enterprise, puede seguir los pasos para la Gestión de servicios, a partir del 2 de mayo de 2022.

Ver los tipos de datos del primer paso automático en la operación de Data Refinery "Convertir tipo de columna"

08 de abril de 2022

Cuando se abre un archivo en Data Refinery, la operación Convertir tipo de columna se aplica automáticamente como primer paso si detecta algún tipo de datos que no sea de serie en los datos. Los tipos de datos se convierten automáticamente a tipos de datos inferidos. Ahora puede confirmar el tipo de datos al que se han convertido los datos de cada columna. La información incluye el formato de datos de fecha o indicación de fecha y hora. Pulse Editar en el menú de desbordamiento para ver los tipos de datos.

Data Refinery edita la operación de conversión automática

Para obtener información, consulte Operaciones de GUI.

Cambios en "Convertir tipo de columna" de Data Refinery para datos de fecha e indicación de fecha y hora

08 de abril de 2022

El siguiente tipo de datos ya no se convierte automáticamente:

  • Series de fecha e indicación de fecha y hora que utilizan dos dígitos para el año

Las conversiones automáticas en los flujos de Data Refinery existentes no se ven afectadas.

Actualizaciones de enriquecimiento de metadatos (Watson Knowledge Catalog)

7 de abril de 2022

Los resultados de enriquecimiento de metadatos ahora incluyen el estado del enriquecimiento para cada activo en el enriquecimiento. Además, ahora puede cambiar el estado de revisión de varios activos o columnas a la vez. Consulte Resultados de enriquecimiento de metadatos.

Además, ahora recibirá notificaciones para sucesos de ejecución de trabajos de enriquecimiento como, por ejemplo, inicio o finalización.

Semana finalizada el 1 de abril de 2022

Planes de Watson Studio simplificados

01 de abril de 2022

El nuevo plan Professional para Watson Studio ya está disponible. Los cambios en el plan Lite llegarán a finales de este mes.

Watson Studio ahora tiene un plan de pago único, llamado plan Professional, que sustituye a los planes estándar y Enterprise. El plan Professional sólo se cobra por el uso de cálculo, basado en las tasas de hora de unidad de capacidad (CUH) al ejecutar herramientas y trabajos. No incluye las tarifas de instancia y de usuario autorizado. A partir del 1 de abril de 2022, el plan Professional es la única opción de plan de pago que puede seleccionar. Para obtener más información sobre el plan Professional de Watson Studio, consulte Planes de servicio de Watson Studio. También puede consultar el catálogo de IBM Cloud : Watson Studio.

Si actualmente tiene el plan Standard o Enterprise, puede mantener dicho plan indefinidamente. Si desea cambiar al plan Professional, siga los pasos para la Gestión de servicios.

A partir del 29 de abril de 2022, todos los planes Lite nuevos y existentes de Watson Studio tendrán un límite mensual de 10 CUH para ejecutar trabajos y herramientas. Debido a que el plan Professional sólo se cobra por el CUH que utiliza, puede actualizar a un plan de pago sin incurrir en otros cargos. Mayo de 2022 es el primer mes completo con el límite inferior de CUH. Si desea prolongar el uso de tiempo de ejecución, puede actualizar los activos para que utilicen entornos con tasas CUH inferiores. Por ejemplo, puede cambiar el entorno del cuaderno.

Fin de soporte para despliegues de Core ML para iOS

1 de abril de 2022

Los despliegues de Core ML, o virtuales, para su uso con iOS están en desuso. El soporte para este tipo de despliegue finalizará el 4 de mayo de 2022.

Nueva especificación de software PMML para (Watson Studio y Watson Machine Learning)

1 de abril de 2022

Los modelos PMML con spark-mllib_2.4 están en desuso pero no se eliminarán. Los despliegues de modelos con la especificación en desuso dejarán de funcionar el 4 de mayo de 2022. Cree nuevos modelos PMML con la especificación de software de pmml-3.0_4.3 o actualice los modelos pmml existentes con la especificación de software de pmml-3.0_4.3 si no hay despliegues existentes. Para obtener detalles sobre el cambio de entornos de cuaderno para modelos PMML, consulte Cambio de entornos de cuaderno. Para obtener detalles sobre la gestión de infraestructuras de despliegue, consulte Gestión de especificaciones de software obsoletas.

Semana finalizada el 25 de marzo de 2022

Recordatorio: cambiar de la experiencia de artefactos de gobierno existente (Watson Knowledge Catalog)

24 de marzo de 2022

Si está utilizando la experiencia de artefactos de gobierno existente con Watson Knowledge Catalog, se cambiará a la experiencia de nuevos artefactos de gobierno el 4 de abril de 2022. Tenía la experiencia heredada solo si suministraba Watson Knowledge Catalog antes de abril de 2021 y no se había pasado aún a la nueva experiencia. La nueva experiencia de artefacto de gobierno se convirtió en la experiencia predeterminada en abril de 2021.

Si tiene alguna pregunta o cuestión relacionada con el traslado a una nueva versión de artefactos de gobernabilidad, puede abrir una incidencia de soporte.

Los trabajos de flujo de Data Refinery que utilizan una plantilla de entorno con Spark 2.4 deben actualizarse

24 de marzo de 2022

Si tiene un trabajo de flujo Data Refinery que utiliza Spark 2.4, por ejemplo, la plantilla de entorno "Default Spark 2.4 & R 3.6", el trabajo fallará. Cambie la plantilla de entorno a "Default Spark 3.0 & R 3.6," "Default Data Refinery XS," o cree su propia plantilla de entorno "Spark 3.0 & R 3.6". Para obtener información, consulte Calcular opciones de recursos para Data Refinery en proyectos.

Semana finalizada el 18 de marzo de 2022

Prueba de tejido de datos

18 de marzo de 2022

Ahora puede experimentar cómo implementar una solución de tejido de datos con Cloud Pak for Data como servicio. Empiece con uno de los casos de uso del tejido de datos y, a continuación, pruebe los demás según sea necesario:

  • Multicloud data integration
  • Customer 360
  • MLOps and trustworthy AI

Para obtener más información sobre el tejido de datos, consulte La solución de tejido de datos de Cloud Pak for Data como servicio.

Para experimentar la prueba de tejido de datos, siga las guías de aprendizaje para cada caso de uso:

  • Si es un usuario nuevo, regístrese para un caso de uso de tejido de datos y, a continuación, siga las guías de aprendizaje asociadas.
  • Si usted es un usuario existente de Cloud Pak for Data como Servicio, no es necesario que vuelva a registrarse. Puede probar un caso de uso de tejido de datos siguiendo las guías de aprendizaje de tejido de datos.

Consulte Guías de aprendizaje de tejido de datos.

Cambios en la especificación de infraestructura y software para (Watson Studio y Watson Machine Learning)

17 de marzo de 2022

Los siguientes cambios en las especificaciones de infraestructura y software pueden requerir la acción del usuario para actualizar los activos.

  • El tipo de modelo CPLEX 12.10 está en desuso en Watson Studio y Watson Machine Learning. El soporte para CPLEX 12.10 finalizará el 18 de mayo de 2022. Migre a la última versión, CPLEX 20.1. Para obtener detalles sobre los tipos de modelo de optimización de decisiones, consulte Despliegue de modelos.
  • Python 3.8 está en desuso y se eliminará el 18 de mayo de 2022. Actualice los activos y los despliegues para utilizar IBM Runtime 22.1, basado en Python 3.9, con entornos de cuaderno asociados y especificaciones de software. Para obtener detalles sobre los entornos de cuaderno soportados para IBM Runtime 22.1, consulte Cambio de entornos de cuaderno. Para obtener detalles sobre las infraestructuras de despliegue, consulte Gestión de infraestructuras y especificaciones de software.

Semana finalizada el 11 de marzo de 2022

Nuevo conector para DataStage: Microsoft Azure Cosmos DB

11 de marzo de 2022

Ahora puede incluir datos de un origen de datos de Microsoft Azure Cosmos DB en los flujos de DataStage.

Para ver la lista completa de conectores DataStage, consulte Conectores DataStage.

El aprendizaje federado ahora da soporte a Python 3.9

10 de marzo de 2022

Utilice Python 3.9 para sus experimentos de aprendizaje federado con estas infraestructuras:

  • Tensorflow 2.7
  • PyTorch 1.10
  • Scikit-learn 1.0.2

Python 3.8 y todas las infraestructuras asociadas están en desuso. Actualice sus experimentos de aprendizaje federado a Python 3.9 e implemente infraestructuras totalmente soportadas. Para obtener más información, consulte Compatibilidad de infraestructuras y versión de Python.

Semana finalizada el 4 de marzo de 2022

Nuevo conector para DataStage: Microsoft Azure SQL Database

04 de marzo de 2022

Ahora puede incluir datos de un origen de datos Microsoft Azure SQL Database en los flujos de DataStage.

Para ver la lista completa de conectores DataStage, consulte Conectores DataStage.

Nuevas características de DataStage

04 de marzo de 2022

Ahora puede utilizar las funciones UniChar y UniSeq para convertir los valores decimales en unicode en la etapa de Transformador. Consulte Etapa de Transformador.

Fin del soporte para el aprendizaje profundo como servicio (Watson Machine Learning)

2 de marzo de 2022

El soporte para Deep Learning as a Service y el creador de experimentos de Deep Learning está en desuso y se dejará de mantener el 2 de abril de 2022. No se ha planificado ningún reemplazo en Cloud Pak for Data como servicio, pero el soporte para los experimentos de Aprendizaje profundo continuará recibiendo soporte en Cloud Pak for Data, con Watson Machine Learning Accelerator. Tenga en cuenta que esta interrupción no afecta a los cuadernos de GPU Watson Studio k80. Puede continuar ejecutando los cuadernos de GPU, pero no se soportarán los cuadernos, modelos y despliegues de Aprendizaje profundo que se basan en las API REST de Watson Machine Learning.

Filtrado de resultados de enriquecimiento (Watson Knowledge Catalog)

4 de marzo de 2022

En los resultados del enriquecimiento de metadatos, ahora puede aplicar filtros adicionales a las columnas para que pueda encontrar columnas de interés más rápidamente. Los nuevos filtros son el estado de revisión, el origen y los términos empresariales.

Semana finalizada el 25 de febrero de 2022

Características de DataStage

25 de febrero de 2022

Las siguientes etapas están ahora disponibles para que las utilice en los flujos de DataStage:

  • Combinar registros
  • Crear subregistros
  • Crear vector
  • Promover subregistros
  • Dividir subregistro
  • Dividir vector

Para obtener más información, consulte Etapas DataStage.

Soporte para Python 3.9 y desuso de Python 3.7 (Watson Studio y Watson Machine Learning)

25 de febrero de 2022

Ahora puede utilizar IBM Runtime 22.1, que incluye las últimas infraestructuras de ciencia de datos en Python 3.9, para ejecutar cuadernos Jupyter de Watson Studio, modelos de entrenamiento y ejecutar despliegues de Watson Machine Learning. Python 3.7 ya está en desuso y se eliminará el 14 de abril de 2022. Actualice los activos y los despliegues para utilizar IBM Runtime 22.1 en su lugar. De forma similar, los entornos XL Python en Watson Studio y Watson Machine Learning ya están en desuso y también se eliminarán el 14 de abril de 2022. Vuelva a asignar los activos asociados a las configuraciones soportadas en consecuencia.

Anuncios de Aprendizaje federado (Watson Machine Learning)

24 de febrero de 2022

Hay varias mejoras de características nuevas para el aprendizaje federado.

  • El módulo de aprendizaje federado ahora forma parte del cliente Python para Watson Machine Learning. Se eliminarán todas las funciones de la API que contengan ibmfl. Actualice a la última versión del módulo Watson Machine Learning y del script del conector de la parte. Para obtener más detalles, consulte Creación del experimento de aprendizaje federado.
  • Python 3.7 está en desuso desde versiones anteriores. Actualice al menos a Python 3.8 para continuar con el uso en el aprendizaje federado.
  • Scikit-learn 1.0 ahora es compatible con Python 3.9.

Crear restricciones personalizadas en el asistente de modelado de Decision Optimization

24 de febrero de 2022

El asistente de modelado le proporciona muchas sugerencias de restricciones para el dominio de problemas que se pueden personalizar. Sin embargo, es posible que desee expresar restricciones más allá de las que están predefinidas para los dominios dados. Ahora puede conseguirlo utilizando restricciones personalizadas más avanzadas que utilizan Python DOcplex. Consulte Restricciones personalizadas avanzadas para ver un ejemplo que ilustra cómo puede crearlas.

Configurar fácilmente el entorno para el experimento de Decision Optimization

25 de febrero de 2022

Cuando se crean modelos en un experimento, el panel Parámetros de ejecución de la vista Modelo de creación ahora contiene una pestaña Entorno. Aquí puede ver el entorno de ejecución predeterminado que se utiliza para la resolución al pulsar Ejecutar en la vista Modelo de creación. Puede crear entornos utilizando la pestaña Entorno en el panel Información de la Visión general. Para obtener más detalles, consulte Configuración de hardware y software.

Importar metadatos de más orígenes de datos (Watson Knowledge Catalog)

24 de febrero de 2022

Ahora puede ejecutar la importación de metadatos también para los orígenes de datos Apache Cassandra y Teradata.

Semana finalizada el 18 de febrero de 2022

Acceder a datos de orígenes de datos de compatibles con S3

18 de febrero de 2022

Utilice la nueva conexión S3 genérica para acceder a los datos desde un servicio de almacenamiento que sea compatible con la API de Amazon S3. Para obtener información, consulte Conexión de S3 genérica.

La conexión Snowflake da soporte a la autenticación federada proporcionada por Okta para mejorar la seguridad

18 de febrero de 2022

Si su empresa utiliza el inicio de sesión único (SSO) con autenticación nativa de Okta, la interfaz de usuario tiene un nuevo campo en el que puede especificar el punto final de URL de Okta para su cuenta de Okta.

Autenticación de Okta en Snowflake

Para obtener información sobre la conexión Snowflake, consulte Conexión Snowflake.

Semana finalizada el 11 de febrero de 2022

DataStage admite la creación de manejadores de mensajes.

11 de febrero de 2022

Los mensajes de error y los avisos se graban en el registro cuando se ejecuta un trabajo. Puede ver mensajes y alertas en el panel Registros. Puede elegir manejar errores específicos de forma diferente creando manejadores de mensajes.

Los manejadores de mensajes son reglas que definen cómo se expresan los mensajes. Puede utilizarlos para suprimir mensajes del registro o determinar si un mensaje de error debe ser un aviso o un mensaje informativo.

Pruebe esta característica expandiendo un mensaje de registro, seleccionando los puntos suspensivos junto al ID de mensaje y promoviendo o disminuyendo para que el mensaje sea un aviso o un mensaje informativo. También puede optar por suprimir de los registros. Esta opción no está disponible para errores.

¡Impulse su productividad con la nueva experiencia de proyectos!

10 de febrero de 2022

La nueva interfaz de usuario de proyectos se ha convertido en la experiencia predeterminada de los proyectos. No dude en explorar el nuevo diseño, su trabajo no se verá afectado.

Consulte la organización de activos mejorada, las relaciones de activos, la navegación mejorada y la guía incorporada, todo ello diseñado para que sea más fácil y eficiente trabajar y colaborar en un proyecto.

Separador Visión general

Semana finalizada el 4 de febrero de 2022

PostgreSQL es una base de datos soportada para utilizar con informes de datos de Watson Knowledge Catalog

4 feb 2022

Cuando envía los datos de Watson Knowledge Catalog a una base de datos externa para generar informes, ahora puede elegir una base de datos PostgreSQL además de una base de datos Db2. Para obtener detalles, consulte Informes sobre datos de Watson Knowledge Catalog.

Entregar e integrar los datos con Data Replication (beta)

4 feb 2022

Ahora puede probar el servicio beta Data Replication para entregar datos casi en tiempo real con bajo impacto en las bases de datos de origen. Capture datos de forma práctica en Db2 on Cloud y entregue datos a Db2 on Cloud y Db2 Warehouse. Se añadirá soporte para más orígenes y destinos para GA.

Para empezar, vaya a Servicios > Catálogo de servicios desde el menú Cloud Pak for Data y suministre el servicio Data Replication. Para obtener más información, consulte Data Replication (beta).

Prepárese para el cambio de la experiencia de artefactos de gobierno existente (Watson Knowledge Catalog)

4 feb 2022

Si está utilizando la experiencia de artefactos de gobierno existente con Watson Knowledge Catalog, se cambiará a la experiencia de nuevos artefactos de gobierno el 4 de abril de 2022. Tenía la experiencia heredada solo si suministraba Watson Knowledge Catalog antes de abril de 2021 y no se había pasado aún a la nueva experiencia. La nueva experiencia de artefacto de gobierno se convirtió en la experiencia predeterminada en abril de 2021.

La nueva experiencia de artefactos de gobierno incluye estas nuevas características:

  • Más tipos de artefactos de gobierno, como conjuntos de datos de referencia y reglas de gobierno
  • Más relaciones entre artefactos y activos
  • Control preciso de los permisos de usuario para ver y gestionar artefactos de gobierno con categorías

Antes del traslado, anote los detalles de sus términos empresariales, clasificaciones personalizadas y reglas de protección de datos.

Esto es lo que sucede durante el traslado:

  • Todos los términos empresariales, políticas y reglas de protección de datos existentes se suprimen de forma permanente. No se puede revertir a la experiencia existente.
  • Todas las asignaciones de términos empresariales, clases de datos y clasificación en activos de datos han dejado de ser válidas.
  • Se elimina cualquier enmascaramiento de datos que haya configurado con las reglas de protección de datos.
  • Los perfiles de los activos de datos se han actualizado para que los resultados de la clasificación utilicen las nuevas clases de datos.

Esto es lo que debe hacer después del traslado:

  • Vuelva a crear sus términos empresariales, clasificaciones y reglas de protección de datos.
  • Elimine los términos de negocio no válidos y la asignación de clasificación de activos en catálogos.
  • Asigne sus nuevos términos de negocio y clasificación a activos en catálogos.
  • Asigne roles de Watson Knowledge Catalog a los usuarios. Consulte Asignar roles de Watson Knowledge Catalog a los usuarios.

Si tiene alguna pregunta o cuestión relacionada con el traslado a una nueva versión de artefactos de gobernabilidad, puede abrir una incidencia de soporte.

Nueva documentación de scripts

4 feb 2022

Aunque los scripts no son necesarios para utilizar SPSS Modeler, puede ser una potente herramienta para automatizar procesos en la interfaz de usuario. Los scripts pueden realizar los mismos tipos de acciones que se realizan con el ratón o el teclado y se utilizan para automatizar tareas que resultarían extremadamente repetitivas o llevarían mucho tiempo si se realizaran manualmente.

Una nueva guía de scripts y automatización describe esta funcionalidad en detalle.

Data Refinery da soporte a archivos SAS con la extensión "sas7bdat"

4 feb 2022

Ahora puede refinar los activos de datos SAS que utilizan la extensión .sas7bdat. Los archivos SAS sólo están soportados como archivos de origen. No puede utilizar archivos SAS como destino de un flujo de Data Refinery.

Para ver la lista completa de tipos de archivo soportados por Data Refinery, consulte Refinado de datos.

Los flujos de Data Refinery con conjuntos de datos grandes se deben actualizar al utilizar determinadas operaciones de la GUI

4 feb 2022

Para ejecutar trabajos de Data Refinery con activos de datos grandes, las siguientes operaciones de la GUI tienen mejoras de rendimiento que requieren que actualice los flujos de Data Refinery que los utilicen:

  • Convertir tipo de columna a Integer cuando se especifica un símbolo de agrupación de miles (coma, punto o valor personalizado)
  • Convertir tipo de columna a Decimal con un marcador decimal con coma o cuando se especifica un símbolo de agrupación de miles (coma, punto o valor personalizado)
  • Texto > Recortar comillas

Para mejorar el rendimiento del trabajo de un flujo de Data Refinery que utiliza estas operaciones, actualice el flujo de Data Refinery abriéndolo y guardándolo y, a continuación, ejecutando un trabajo para él. Los flujos de Data Refinery nuevos tienen automáticamente las mejoras de rendimiento. Para obtener instrucciones, consulte Gestión de flujos de Data Refinery.

Nuevo conector para DataStage

4 feb 2022

DataStage ahora da soporte al conector de Box.
Para obtener la lista completa de conectores de DataStage , consulte Conectores deDataStage.

Los modelos de Decision Optimization se mueven a Python 3.8

4 feb 2022

Para los modelos Decision Optimization, la versión predeterminada para los modelos Python ahora es Python 3.8. Si tiene modelos de Decision Optimization en Python 3.7, vuelva a crear o vuelva a desplegar el modelo con Python 3.8 para evitar posibles problemas.

Consulte Cuadernos de Decision Optimization y Parámetros de resolución.

Semana finalizada el 28 de enero de 2022

Mantenimiento de nombres de catálogo exclusivos

28 de enero de 2022

Al crear un catálogo en la página Crear un catálogo, ahora debe utilizar un nombre exclusivo. Los nombres de catálogo exclusivos evitarán problemas de ambigüedad y errores de sincronización. Si necesita utilizar un nombre duplicado para un catálogo, utilice la API para renombrar o crear un catálogo.

El rol de científico de datos tiene permiso de artefactos de gobierno de acceso (Watson Knowledge Catalog)

28 de enero de 2022

Con el permiso de Artefactos de gobierno de acceso, los científicos de datos pueden ver los detalles de los artefactos de gobierno que se asignan a los activos para comprender mejor los datos.

Desuso de Spark 2.4 para Watson Studio y Watson Machine Learning

27 de enero de 2022

Spark 2.4 está en desuso como infraestructura de aprendizaje automático, entorno de cuaderno y tiempo de ejecución de RStudio. Actualice sus activos para utilizar Spark 3.0 en su lugar. El 16 de febrero de 2022 se interrumpirá el soporte para activos de entrenamiento. El soporte para el despliegue y la puntuación de modelos se interrumpirá el 10 de marzo de 2022 y se eliminarán los despliegues existentes que utilizan especificaciones de Spark 2.4. Para obtener detalles sobre la migración de un activo a una infraestructura y una especificación de software soportadas, consulte Gestión de infraestructuras y especificaciones de software. Para obtener detalles sobre los entornos de cuaderno, consulte Opciones de recursos de cálculo para el editor de cuadernos en proyectos.

Soporte para la especificación de hardware de gran tamaño para Decision Optimization (Watson Machine Learning)

27 de enero de 2022

Ahora puede utilizar una especificación de hardware de gran tamaño (8 vCPU y 32 GB) con trabajos de Decision Optimization. Además, el número de trabajos que se pueden ejecutar en paralelo se ha aumentado a 100. Para obtener detalles, consulte Ejecución de trabajos.

Semana finalizada el 21 de enero de 2022

Nuevos conectores para DataStage

21 de enero de 2022

DataStage incluye estos nuevos conectores:

  • Amazon RDS for Oracle
  • Compose for MySQL

Para ver la lista completa de conectores DataStage, consulte Conectores DataStage.

Enriquecimiento de metadatos: asignación automática de términos y más (Watson Knowledge Catalog)

20 de enero de 2022

La asignación automática de términos ahora puede formar parte del enriquecimiento de metadatos y puede elegir entre más opciones de muestreo. Los resultados de enriquecimiento en el nivel de columna y también es una novedad una gran variedad de conocimientos adicionales en el nivel de activo. Además, puede publicar activos y resultados directamente en cualquier catálogo al que tenga acceso. Para obtener detalles, consulte Enriquecer sus datos.

Watson Natural Language Processing para cuadernos

20 de enero de 2022

La biblioteca de Watson Natural Language Processing (release beta) para cuadernos proporciona funciones básicas de proceso de lenguaje natural para el análisis de sintaxis y modelos entrenados previamente listos para ser usados con los que puede convertir datos no estructurados en datos estructurados, lo que le permite trabajar con una combinación de datos estructurados y no estructurados. Ejemplos de datos son registros de centros de llamadas, reclamaciones de clientes, publicaciones en redes sociales o informes de problemas. Para obtener detalles, consulte Biblioteca de Watson Natural Language Processing (beta).

Semana finalizada el 14 de enero de 2022

Más aceleradores de la industria para soluciones de extremo a extremo (Watson Studio)

14 de enero de 2022

Está disponible un nuevo acelerador del sector como activos predefinidos que puede utilizar para hacer frente a los retos empresariales comunes:

Nombre de acelerador de la industria Descripción
Retención de clientes minoristas Utilice encuestas de satisfacción del cliente para predecir el abandono del cliente y crear estrategias de retención.

Soporte completo para probar los experimentos de IA automática para la equidad (Watson Machine Learning)

12 de enero de 2022

Evalúe un experimento de equidad para garantizar que sus resultados no estén sesgados a favor de un grupo sobre otro. Ahora puede evaluar experimentos con datos unidos, así como experimentos con un único origen de datos. No se puede evaluar un experimento de series temporales para la equidad. Para obtener detalles sobre pruebas de equidad, consulte Aplicación de pruebas de equidad a experimentos de IA automática.

Semana finalizada el 7 de enero de 2022

Conectarse de forma segura a orígenes de datos con IBM Cloud Satellite

7 de enero de 2022

Con IBM Cloud Satellite, utiliza su propia infraestructura de cálculo que está en su centro de datos local o en otro proveedor de nube para crear una ubicación de Satellite. A continuación, utilice las funciones de Satellite para ejecutar los servicios de IBM Cloud en la infraestructura y desplegar, gestionar y controlar de forma coherente las cargas de trabajo de aplicaciones.

Para Cloud Pak for Data como servicio, configure una ubicación de Satellite para el origen de datos y, a continuación, seleccione Enlace Satellite en la sección Conectividad privada de la página Crear conexión.

Enlace satélite

Todos los orígenes de datos que dan soporte a Secure Gateway ahora dan soporte al Enlace de Satellite. Para obtener instrucciones, consulte Protección de conexiones.

Semana finalizada el 24 de diciembre de 2021

Cambio de precios en el plan Standard de IBM DataStage como servicio a partir del 1 de febrero

21 de diciembre de 2021

A partir del 1 de febrero, el precio de la instancia será eliminado y el precio por CUH se incrementará en el plan Standard de DataStage como servicio. El plan estándar se basará en el consumo puro al eliminar el precio de la instancia de 3.000$, lo que le permitirá comenzar a utilizar DataStage como servicio de forma más eficiente y pagar sólo por la cantidad que consume. Puesto que el precio de la instancia se eliminará en el plan Stándard, el plan ya no incluirá 400 CUH y el precio por CUH aumentará de 0,40$ por CUH a 1,75$ por CUH. Para obtener detalles, consulte los Anuncios de IBM Cloud.

IBM Datastage como servicio que añade una duración mínima a las ejecuciones de trabajos a partir del 20 de enero

21 de diciembre de 2021

A partir del 20 de enero, Datastage como servicio agregará una duración mínima a las ejecuciones de trabajos. En DataStage, las ejecuciones de trabajos se miden en número de segundos y total de vCPU. Esta combinación determina la CUH utilizada. Cada vCPU es 1 Unidad de capacidad-hora. Los trabajos de DataStage como servicio tendrán una duración de facturación mínima de 60 segundos. Todas las duraciones de trabajo de más de un minuto se redondearán al siguiente minuto de número entero a efectos de la facturación. La opción de configuración mínima del entorno y la opción predeterminada para ejecutar los trabajos de DataStage como servicio serán Conductor PX M-1: 2 vCPU y 8 GB de RAM. Se eliminará la configuración de 1 vCPU y 4 GB de RAM PX S. Para obtener detalles, consulte los Anuncios de IBM Cloud.

Semana finalizada el 17 de diciembre de 2021

¡El seguimiento de modelos en un inventario de modelos ya es GA! (Watson Knowledge Catalog)

16 de diciembre de 2021

Utilice un inventario de modelos en Watson Knowledge Catalog para realizar un seguimiento de los ciclos de vida de los modelos de aprendizaje automático desde el entrenamiento hasta la producción. Consulte las hojas de datos de la IA para activos de modelo que rastrean el progreso desde el desarrollo a través de la validación y de la evaluación a la producción. Las hojas de datos de la IA pueden ayudar a facilitar un gobierno eficiente de ModelOps y el cumplimiento de los protocolos organizativos. Para obtener detalles, consulte Inventario de modelos. Una novedad de este release es la capacidad de realizar un seguimiento de los modelos de aprendizaje automático creados fuera de Watson Studio. Para obtener detalles, consulte Adición de un modelo externo al inventario de modelos.

Semana finalizada el 10 de diciembre de 2021

Nuevos conectores para DataStage

10 de diciembre de 2021

DataStage incluye estos nuevos conectores:

  • Amazon RDS for MySQL
  • Databases for MongoDB
  • MariaDB
  • MongoDB

Para ver la lista completa de conectores DataStage, consulte Conectores DataStage.

Roles de categoría personalizados (Watson Knowledge Catalog)

10 de diciembre de 2021

Además de los roles de categoría predefinidos, se pueden crear roles personalizados con un conjunto personalizado de permisos. Los roles de categoría personalizados ofrecen un control más granular sobre las acciones que los usuarios pueden realizar [dentro de una categoría. Para más detalles, consulte Roles de colaborador de categoría.

Flujos de trabajo para artefactos de gobernabilidad (Watson Knowledge Catalog)

10 de diciembre de 2021

Hay disponibles plantillas de flujo de trabajo predefinidas para crear nuevas configuraciones de flujo de trabajo. Cada configuración define las tareas necesarias para crear, actualizar, suprimir e importar artefactos de gobierno. Con las plantillas, tiene más flexibilidad en la definición del proceso de flujo de trabajo. Para obtener detalles, consulte Flujos de trabajo para artefactos de gobierno.

Ubicaciones de Satellite preconstruidas eliminadas para cuadernos (Watson Studio)

09 de diciembre de 2021

A partir del 9 de diciembre de 2021, las ubicaciones de Satellite preconstruidas dejarán de estar disponibles como entorno para los cuadernos. Los cuadernos y los trabajos de cuaderno que utilizan entornos Satellite permanecerán, pero debe editarlos para seleccionar un entorno en una ubicación de IBM Cloud en su lugar. Consulte Cambio del entorno de un cuaderno. El entorno Satellite preconstruido permanecerá disponible para los tiempos de ejecución del entorno personalizado de DataStage.

Nuevos entornos de cuaderno en proyectos (Watson Studio)

09 de diciembre de 2021

Se ha añadido soporte para los siguientes entornos de cuaderno:

  • Ahora puede seleccionar Default Spark 3.0 & Python 3.8 al ejecutar un cuaderno con Spark. El nuevo entorno utiliza las mismas unidades de capacidad-hora (CUH) que los otros entornos de Spark 3.0 predeterminado.
  • Se ha añadido un nuevo entorno Default R 3.6 S y el entorno Default R 3.6 S antiguo ahora está marcado como en desuso. Debe dejar de utilizar el entorno en desuso y empezar a utilizar este nuevo entorno.

Para obtener detalles, consulte Opciones de recursos de cálculo para el editor de cuadernos en proyectos.

Disponibilidad general de Series temporales de IA automática (Watson Studio)

9 de diciembre de 2021

Series temporales de IA automática ya está disponible generalmente para las regiones de Dallas, Londres, Frankfurt y Tokio. Los experimentos de series temporales de IA automática ahora incurrirán en cargos de facturación por los recursos consumidos. Para obtener detalles, consulte Opciones de recursos de cálculo para experimentos de IA automática en proyectos. Para obtener una introducción a la previsión con experimentos de series temporales de AutoAI , consulte la publicación del blog Justo en el tiempo (serie): Introducción a AutoAI Time Seriesde Watson Studio.

El cambio en el nombre de servicio de despliegue requiere acción (Watson Machine Learning)

9 de diciembre de 2021

A partir del 9 de diciembre de 2021, los nombres de servicio que asignan los usuarios a los despliegues en línea deben ser exclusivos por región. Los usuarios pueden comprobar si un nombre de servicio existente es exclusivo utilizando la llamada de API GET /ml/v4/deployments?serving_name={serving_name}&conflict=true API. Si la llamada GET devuelve un código de estado de 204, el nombre es exclusivo y está disponible para su uso. Si la llamada devuelve un código de estado de 409, el nombre de servicio ya existe o puede tener un conflicto. Revise la respuesta y realice una acción para actualizar el nombre de servicio utilizando la API dePATCH si es necesario. A partir del 9 de enero, las solicitudes de pronóstico asociadas con nombres de servicio en los que el nombre de servicio existe más de una vez fallarán con un error que requiere que el usuario actualice el nombre. Para obtener detalles sobre los nombres de servicio, consulte Creación de un despliegue en línea. Para obtener detalles sobre cómo utilizar el mandato PATCH , consulte Actualizar los metadatos de despliegue. Si necesita ayuda con la actualización, póngase en contacto con el soporte de IBM.

¡Virtualice sus datos con Watson Query!

07 de diciembre de 2021

Data Virtualization ahora se conoce como Watson Query y puede probarlo suministrando una instancia de servicio con un plan Lite. Consulte Suministro de Watson Query. Watson Query incluye las siguientes características y funciones:

  • Watson Query ahora da soporte a más orígenes de datos. Consulte Orígenes de datos y tipos de datos soportados en Watson Query.
  • Ahora puede virtualizar las tablas en los orígenes de datos IBM Cloud Object Storage, Amazon S3 y Ceph ® en Watson Query utilizando un flujo de virtualización para examinar y obtener una vista previa de los archivos. Watson Query da soporte a los formatos de datos PARQUET (o PARQUETFILE), ORC (columna de filas optimizada), CSV (valores separados por comas), TSV (valores separados por tabulación) y JSON. Para obtener más información, consulte Conexión a Cloud Object Storage.
  • Los gestores pueden crear memorias caché para mejorar el rendimiento almacenando en la memoria caché los conjuntos de resultados de las consultas. Para obtener más información, consulte Gestión de memorias caché de datos y consultas.

Para obtener más información, consulte Virtualizar datos.

Semana finalizada el 3 de diciembre de 2021

El nombre dela conexión "Netezza (PureData System for Analytics)" se ha cambiado a "Netezza Performance Server"

3 de diciembre de 2021

La conexión Netezza (PureData System for Analytics) ahora es la conexión Netezza Performance Server. Los valores anteriores para una conexión con Netezza (PureData System for Analytics) siguen siendo los mismos. Solo se ha modificado el nombre de la conexión.

Grupos de usuarios para gestionar reglas de protección de datos (Watson Knowledge Catalog)

3 de diciembre de 2021

Puede especificar grupos de usuarios en la condición de una regla de protección de datos. Para obtener detalles, consulte Diseñar reglas de protección de datos.

¡impulse su productividad con la nueva interfaz de usuario de proyectos!

02 de diciembre de 2021

Los proyectos están experimentando una renovación y puede echar un vistazo en una vista previa del nuevo diseño y organización. No dude en explorar el nuevo diseño, su trabajo no se verá afectado y puede volver a los proyectos "clásicos" en cualquier momento.

Para cambiar a la nueva experiencia de proyecto beta, vaya a Perfil y valores pulsando el avatar ( icono de avatar ) y establezca el conmutador en activado en la pestaña Beta . Explore la organización de activos mejorada, las relaciones de activos, la navegación mejorada y la guía incorporada, todo ello diseñado para que sea más fácil y eficiente trabajar y colaborar en un proyecto. Para obtener detalles y ver un vídeo sobre la interfaz de usuario de proyectos nuevos, consulte Proyectos beta.

Separador Visión general

Los nuevos trabajos de cuaderno almacenan los archivos de salida de los resultados de ejecución de trabajos

02 de diciembre de 2021

Cuando crea un nuevo trabajo de cuaderno, el trabajo ahora almacena los archivos de salida de resultados de ejecución de trabajos de forma predeterminada. Con esta característica habilitada de forma predeterminada, puede, por ejemplo, parametrizar las ejecuciones de trabajo utilizando distintas variables de entorno, comparar los resultados entre ejecuciones y ajustar el comportamiento del código en el cuaderno.

Para evitar la acumulación de demasiados archivos de salida de ejecución, se ha establecido un valor predeterminado de 5 para el valor de retención de ejecuciones de trabajo.

Este cambio sólo afecta a los nuevos trabajos. Para obtener detalles, consulte Creación de un trabajo de cuaderno.

Búsqueda de vídeo en la documentación del producto (Cloud Pak for Data como servicio)

01 de diciembre de 2021

Ahora puede buscar vídeos prácticos de Cloud Pak for Data como servicio de la misma manera que busca temas de texto en la documentación.

Para obtener más detalles, consulte esta entrada del blog: Búsqueda de vídeos prácticos de Cloud Pak for Data como servicio

Interfaz de usuario de búsqueda de vídeo

Nuevas funciones para DataStage

30 de noviembre de 2021

Nuevas etapas

DataStage incluye nuevas etapas, que le proporcionan más herramientas para procesar sus datos:

  • Jerárquico (XML)
  • Integración de Java
  • Pivot Enterprise
  • Generador de claves suplentes

Para obtener más información, consulte Etapas DataStage.

Nuevos conectores

DataStage incluye conectores nuevos:

  • Google Cloud Pub/Sub
  • MySQL

Para obtener más información, consulte Conectores DataStage.

Componentes reutilizables

  • Puede crear componentes que utilice en proyectos y en flujos de DataStage. Estos componentes se crean en un proyecto, fuera de un flujo de DataStage, lo que da la flexibilidad para reutilizarlos componentes en lugares distintos. Los componentes se almacenan como activos en el proyecto. Puede crear los siguientes componentes:
  • Definiciones de datos
  • Conjuntos de parámetros
  • Subflujos

Documentación relacionada: DataStage

Semana finalizada el 19 de noviembre de 2021

Próximamente las series temporales de IA automática serán GA (Watson Studio)

19 de noviembre de 2021

Las series temporales de IA automática están transitando de beta a disponibilidad general a principios de diciembre de 2021 para las regiones de Dallas, Londres, Frankfurt y Tokio. Una vez que se anuncie la GA, los experimentos de series temporales de IA automática comenzarán a incurrir en cargos de facturación por los recursos consumidos. Para obtener detalles, consulte Opciones de recursos de cálculo para experimentos de IA automática en proyectos.

Desuso de las especificaciones de software de series temporales de IA automática (Watson Studio)

19 de noviembre de 2021

Las especificaciones de software autoai-ts_3.1-py3.7 y autoai-ts_3.8-py3.8 están en desuso. El soporte se interrumpirá el 1 de diciembre de 2021. Hasta entonces, puede seguir utilizando las especificaciones para desplegar modelos o puntuar modelos desplegados; sin embargo, se le notificará que debe pasar a una versión totalmente soportada. A partir del 1 de diciembre, se prohibirán los nuevos despliegues y se eliminarán los despliegues existentes que utilicen estas especificaciones. Para obtener detalles sobre la migración de un activo a una infraestructura y una especificación de software soportadas, consulte Gestión de infraestructuras y especificaciones de software.

Subir datos de prueba para entrenar un experimento de IA automática (Watson Studio)

18 de noviembre de 2021

Para los experimentos de IA automática creados con un único origen de datos que no son experimentos de series temporales, ahora puede cargar un segundo origen de datos para que se utilice específicamente como datos de retención, para probar las interconexiones. Para obtener más detalles, consulte Creación de un modelo de IA automática.

Aprendizaje federado generalmente disponible (Watson Studio)

18 de noviembre de 2021

El aprendizaje federado está disponible de forma general y está totalmente soportado para las regiones de Dallas, Londres, Frankfurt y Tokio. Los nuevos experimentos comenzarán a incurrir en cargos de facturación por los recursos consumidos. Para más detalles, consulte Federated Learning.

Utilizar grupos para gestionar colaboradores de categoría (Watson Knowledge Catalog)

16 de noviembre de 2021

Puede utilizar grupos para añadir colaboradores a categorías. Para obtener detalles, consulte Gestión del acceso a una categoría.

Más aceleradores de la industria para soluciones de extremo a extremo (Watson Studio)

15 de noviembre de 2021

Está disponible un nuevo acelerador del sector como activos predefinidos que puede utilizar para hacer frente a los retos empresariales comunes:

Nombre de acelerador de la industria Descripción
Proyecto de readmisión hospitalaria Predice la tasa de readmisión hospitalaria de los pacientes utilizando los datos del paciente.

Semana finalizada el 12 de noviembre de 2021

Mejoras de IA automática: evaluación de la equidad e imputación de datos (Watson Studio)

11 de noviembre de 2021

Ahora puede evaluar un experimento de IA automática para la equidad para garantizar que sus resultados no estén sesgados a favor de un grupo sobre otro. Nota: esta característica se ofrece como beta y no está destinada al uso de producción. Para obtener detalles, consulte Aplicación de pruebas de equidad a experimentos de IA automática.

Ejerza más control sobre la imputación de datos, que es cómo se suministran los valores que faltan para los datos de entrenamiento para un experimento de IA automática. Para obtener detalles, consulte Imputación de datos en experimentos de IA automática.

Para los experimentos de IA automática creados con un único origen de datos que no son experimentos de series temporales, ahora puede cargar un segundo origen de datos para que se utilice específicamente como datos de retención, para probar las interconexiones. Para obtener más detalles, consulte Creación de un modelo de IA automática.

Anuncios de aprendizaje federado (Watson Studio)

10 de noviembre de 2021

La próxima transición del Aprendizaje Federado de beta a GA se ha pospuesto hasta después del 17 de noviembre. El aprendizaje federado seguirá siendo una característica beta durante esa semana. Los nuevos experimentos no incurrirán en cargos de facturación por los recursos consumidos hasta entonces.

Semana finalizada el 5 de noviembre de 2021

Guía de aprendizaje de inicio rápido de Decision Optimization (Watson Studio)

5 de noviembre de 2021

Ahora puede seguir una guía de aprendizaje y ver un vídeo sobre la coincidencia para aprender a resolver problemas empresariales mediante la creación, ejecución y despliegue de un modelo de Decision Optimization. La guía de aprendizaje es adecuada para los usuarios con algún conocimiento de la analítica prescriptiva, pero no requiere codificación. Consulte Inicio rápido: Crear, ejecutar y desplegar un modelo de Decision Optimization.

Mejora de la interfaz de usuario de Decision Optimization (Watson Studio)

5 de noviembre de 2021

Ahora puede acercar el zoom al gráfico de la solución de la vista Explorar solución. Consulte Vista Explorar solución.

Los flujos de Data Refinery con conjuntos de datos grandes se deben actualizar al utilizar determinadas operaciones de la GUI

5 de noviembre de 2021

Para ejecutar trabajos de Data Refinery con activos de datos grandes, las siguientes operaciones de la GUI tienen mejoras de rendimiento que requieren que actualice los flujos de Data Refinery que los utilicen:

  • Convertir tipo de columna > Fecha (También se aplica a la operación Convertir tipo de columna como primer paso automático en un flujo de Data Refinery)
  • Convertir tipo de columna > Indicación de fecha y hora (También se aplica a la operación Convertir tipo de columna como primer paso automático en un flujo de Data Refinery)
  • Eliminar palabras vacías
  • Sustituir subserie
  • Texto > Caracteres de relleno
  • Texto > Subserie

Para evitar que los trabajos de flujo de Data Refinery fallen, actualice el flujo de Data Refinery abriéndolo y guardándolo y, a continuación, ejecutando un trabajo para él. Los flujos de Data Refinery nuevos tienen automáticamente las mejoras de rendimiento. Para obtener instrucciones, consulte Gestión de flujos de Data Refinery.

Semana finalizada el 29 de octubre de 2021

Especificar manejo de duplicados en catálogos (Watson Knowledge Catalog)

29 de octubre de 2021

Ahora puede especificar cómo manejar activos duplicados en un catálogo. De forma predeterminada, el manejo de duplicados se establece para permitir duplicados. Puede especificar un valor distinto al crear un catálogo o en cualquier momento en la página Valores de catálogo. Consulte Cambiar los valores de configuración.

Las reglas de protección de datos se pueden añadir a las políticas borrador (Watson Knowledge Catalog)

29 de octubre de 2021

Cuando añade una regla de protección de datos a una política, la política ya no necesita ser publicada. Puede estar en el estado de borrador. Cuando selecciona una política publicada, se crea una versión borrador de la política.

Semana finalizada el 22 de octubre de 2021

Próximamente el aprendizaje federado será GA (Watson Studio)

22 de octubre de 2021

El aprendizaje federado está transitando de beta a GA el 10 de noviembre de 2021 para las regiones de Dallas, Londres, Frankfurt y Tokio. Después de esa fecha, el aprendizaje federado será una característica de disponibilidad general y los nuevos experimentos comenzarán a incurrir en cargos de facturación por los recursos consumidos. Para más detalles, consulte Federated Learning.

Más aceleradores de la industria para soluciones de extremo a extremo (Watson Studio)

22 de octubre de 2021

Está disponible un nuevo acelerador del sector como activos predefinidos que puede utilizar para hacer frente a los retos empresariales comunes:

Nombre de acelerador de la industria Descripción
Predicción de ventas utilizando 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.


Nueva interfaz de usuario para los pasos de la operación de Data Refinery

22 de octubre de 2021

Data Refinery introduce una nueva interfaz de usuario que facilita el trabajo con los datos. El panel Pasos se consolida con las operaciones y se mueve a la izquierda. Para añadir una operación, pulse Nuevo paso. Como antes, para entrar en la vista INSTANTÁNEA, pulse cualquier paso anterior. Las operaciones siguen siendo las mismas.

Interfaz de usuario de Data Refinery

Categorías reorganizadas para operaciones de la GUI de Refinería de datos

22 de octubre de 2021

Las operaciones de la GUI de Data Refinery se reorganizan en las siguientes categorías:

  • LIMPIAR
  • CALCULAR
  • ORGANIZAR
  • LENGUAJE NATURAL

Las operaciones siguen siendo las mismas. Para obtener información, consulte Operaciones de GUI.

Mejoras para la importación y exportación ZIP de artefactos de gobierno (Watson Knowledge Catalog)

22 de octubre de 2021

  • Las relaciones entre artefactos se definen utilizando los identificadores de artefacto, en contraposición al método anterior donde se utilizó el contexto y el nombre del artefacto.
  • Cuando se interrumpe la fase de sincronización del proceso de importación, por ejemplo porque se cierra un pod, transcurrido algún tiempo el proceso de sincronización se reinicia en otro pod.
  • Se ha añadido un nuevo permiso para controlar quién puede importar y exportar todos los artefactos de gobierno en un archivo ZIP. El nuevo permiso es Gestionar glosario y se incluye en el rol Gestor.

Consulte la sección Importación de todos los artefactos de gobierno de un archivo ZIP en Importación de artefactos de gobierno.

Semana del 11 de octubre de 2021

Mejoras en la interfaz de usuario de Decision Optimization (Watson Studio)

11 de octubre de 2021

Ahora puede seleccionar más fácilmente cómo desea formular el modelo en la interfaz de usuario del experimento de Decision Optimization: pulse Crear modelo en la barra lateral y aparecerá una ventana emergente que le pregunta cómo desea formular el modelo. A continuación, puede elegir si desea utilizar la modalidad asistida con el Asistente de modelado o codificar el modelo en Python, OPL, LP (CPLEX) o CPO, o importar archivos.

Ahora puede acercar el zoom al gráfico de la solución en la vista Explorar solución.

IBM Cloud Databases for DataStax

11 de octubre de 2021

IBM Cloud Databases for DataStax se ha añadido a los tipos de conexión para proyectos y catálogos de análisis.

Semana finalizada el 8 de octubre de 2021

Seguimiento de modelos de aprendizaje automático en un inventario de modelos (beta) (Watson Knowledge Catalog)

8 de octubre de 2021

Utilice un inventario de modelos en Watson Knowledge Catalog para realizar un seguimiento de los ciclos de vida de los modelos de aprendizaje automático desde el entrenamiento hasta la producción. Consulte hojas de datos para activos de modelo que rastrean el progreso desde el desarrollo hasta la producción. Revise y conserve las hojas de datos que faciliten el gobierno eficiente de ModelOps y el cumplimiento de los protocolos organizativos. Para obtener detalles, consulte Inventario de modelos. Tenga en cuenta que esta característica está disponible como beta, sólo está disponible en la región de Dallas inicialmente, y no está destinada al uso de producción.

Información de tarjeta de crédito necesaria para todas las cuentas nuevas

8 de octubre de 2021

Los nuevos clientes que deseen crear una cuenta de IBM Cloud deberán proporcionar información de tarjeta de crédito durante el registro. Se requiere una tarjeta de crédito para las cuentas Lite y, también, las cuentas Pago por uso, pero sólo se emitirán cargos si el cliente consume servicios bajo un plan facturable. Consulte Registro de Cloud Pak for Data como servicio para obtener instrucciones y ver un vídeo que ilustra el flujo de registro.

Semana finalizada el 1 de octubre de 2021

Eliminación de las experiencias de usuario de Natural Language Classifier y Visual Recognition de Watson Studio

1 de octubre de 2021

Se están interrumpiendo las experiencias de usuario de IBM Watson Natural Language Classifier y Visual Recognition en Watson Studio. A partir del 1 de diciembre de 2021, no podrá crear ningún activo nuevo de Watson Natural Language Classifier y Visual Recognition en Watson Studio basándose en los servicios existentes. Como alternativa, le animamos a que considere la posibilidad de migrar al servicio IBM Watson Natural Language Understanding en IBM Cloud que utiliza el aprendizaje profundo para extraer datos y conocimientos de texto como palabras clave, categorías, sentimiento, emoción y sintaxis, junto con las prestaciones avanzadas de clasificación de texto de varias etiquetas, para proporcionar información aún más rica para su negocio o sector. Para el reconocimiento visual, considere IBM Maximo Visual Inspection o entrene modelos de visión de sistema de código abierto con Watson Machine Learning.

Semana del 27 de septiembre de 2021

Recordatorio: eliminación de entornos de cuaderno Watson Studio e infraestructuras de despliegue de Watson Machine Learning en desuso

27 de septiembre de 2021

Los entornos de cuaderno de Watson Studio e infraestructuras de despliegue de Watson Machine Learning en desuso basados en Python 3.7 se eliminarán el 15 de octubre de 2021. Si todavía no lo ha hecho, vuelva a entrenar y a desplegar activos utilizando las nuevas especificaciones de software de default_py3.7_opence . Para obtener detalles completos, consulte el aviso y planificación de desuso.

Aviso de obsolescencia para CPLEX 12.9 para Decision Optimization

27 de septiembre de 2021

El tipo de modelo CPLEX 12.9 está en desuso en Watson Studio y Watson Machine Learning. El soporte para CPLEX 12.9 finalizará el 31 de diciembre de 2021. Migre a la última versión, CPLEX 20.1. Para obtener detalles sobre los tipos de modelo de optimización de decisiones, consulte Despliegue del modelo.

Recordatorio: fin de soporte para credenciales en línea para acceder a datos remotos (Watson Machine Learning)

27 de septiembre de 2021

El uso de credenciales en línea para conectarse directamente a un activo de datos dejará de soportarse a partir del 6 de octubre de 2021. Para obtener detalles sobre el cambio en el uso de conexiones para el acceso a datos remotos, consulte este aviso de obsolescencia.

Generación de informes sobre datos de Watson Knowledge Catalog

27 de septiembre de 2021

Ahora puede obtener información sobre los catálogos, proyectos y artefactos de gobierno configurando la creación de informes para Watson Knowledge Catalog. Los datos se envían a una base de datos externa donde puede ejecutar consultas SQL para generar informes. Para obtener detalles sobre cómo configurar la creación de informes, consulte Creación de informes sobre datos de Watson Knowledge Catalog.

Edición mejorada de artefactos de gobierno (Watson Knowledge Catalog)

27 de septiembre de 2021

Cuando edita una propiedad de artefacto de gobierno para la que selecciona un artefacto, puede visualizar información básica para el artefacto seleccionado en el mismo panel de edición.


Semana finalizada el 24 de septiembre de 2021

Actualizaciones de enriquecimiento de metadatos (Watson Knowledge Catalog)

24 de septiembre de 2021

Ahora está disponible una visión general de los resultados globales del enriquecimiento. Puede ver las puntuaciones de calidad de cualquier activo en el enriquecimiento de metadatos y puede cambiar el estado de revisión de cada activo. Consulte Resultados de enriquecimiento de metadatos.

Semana finalizada el 17 de septiembre de 2021

Soporte de modelos de CPLEX y CPO en experimentos de Decision Optimization (Watson Studio)

17 de septiembre de 2021

Ahora puede importar y resolver archivos de CPLEX y CPO en los experimentos de Decision Optimization. Consulte Vista Generar modelo.

Nueva opción de recurso de cálculo con Python 3.8 y Decision Optimization (Watson Studio)

17 de septiembre de 2021

Ahora puede seleccionar entornos con Python 3.8 y Decision Optimization en los que ejecutar sus cuadernos. Para obtener información sobre el entorno predeterminado disponible y cómo crear su propio entorno con Decision Optimization, consulte Opciones de recursos de cálculo para el editor de cuadernos en proyectos.

Soporte de Python 3.8 en experimentos de Decision Optimization (Watson Studio)

17 de septiembre de 2021

De forma predeterminada, los experimentos de Decision Optimization utilizan Python 3.7. Sin embargo, puede editar los parámetros de ejecución para que el experimento utilice Python 3.8 en su lugar.

Proporcione a los usuarios acceso temporal o basado en roles a los datos de Amazon S3

17 de septiembre de 2021

El propietario de la cuenta de Amazon S3 puede proporcionar credenciales de seguridad temporales o otorgar acceso basado en roles a usuarios de confianza para los datos a los que se accede desde una conexión de Amazon S3. Esta característica ofrece mayor seguridad y flexibilidad porque el propietario de la cuenta no tiene que añadir usuarios adicionales a su cuenta IAM. Para obtener instrucciones, consulte Configuración de credenciales temporales o un ARN de rol para Amazon S3.

Actualizaciones de IBM DataStage

17 de septiembre de 2021

  • Edición masiva de columnas mejorada.
  • La interfaz de importación de ISX ahora utiliza componentes de la ficha técnica de Carbon.

Semana finalizada el 10 de septiembre de 2021

Nuevo ejemplo para Watson Studio Pipelines

10 de septiembre de 2021

Descargue un proyecto de ejemplo rellenado previamente desde la Galería de Watson Studio para probar las funciones de Watson Studio Pipelines. Siga las instrucciones de la página Visión general del proyecto de ejemplo para configurar los activos que necesitará para configurar y ejecutar el flujo.

Semana del 6 de septiembre de 2021


Enriquecimiento de metadatos a escala (Watson Knowledge Catalog)

6 de septiembre de 2021

Una nueva herramienta automatizada para utilizar en los proyectos de análisis permite automatizar la gestión de los datos. Enriquezca sus datos a escala creando perfiles y analizando la calidad de los datos de grandes cantidades de datos con un solo clic. Obtenga más información sobre el enriquecimiento de metadatos.

Esta herramienta solo está disponible para los clientes con planes Professional o Enterprise de Watson Knowledge Catalog.

Semana finalizada el 3 de septiembre de 2021

Nuevos nodos para Watson Studio Pipelines beta

3 de septiembre de 2021

Watson Studio Pipelines beta tiene tres nuevos nodos. Ahora puede crear una interconexión que invoque un trabajo de DataStage con el nodo Ejecutar flujo de DataStage. Puede controlar el orden de ejecución de interconexión con el nuevo nodo Esperar todos los resultados, que especifica que hay que esperar hasta que se completen todas las dependencias en sentido ascendente y el nodo Esperar algún resultado, que especifica que se debe esperar hasta que se complete la primera dependencia en sentido ascendente. Para obtener detalles sobre cómo configurar estos nodos, consulte Configuración de componentes de interconexión.

Versión beta restringida de Data Replication

3 de septiembre de 2021

IBM Data Replication, que proporciona una integración de datos de confianza y sincronización para ayudarle a compartir datos de forma eficaz, ahora está en una versión beta restringida. Potencia el uso de información en tiempo real para los DataOps enriqueciendo los macrodatos, los almacenes de datos y los sistemas de análisis con los datos más actualizados de las bases de datos de proceso de transacciones en constante cambio.

Esta solución de IBM permite entregar grandes volúmenes de datos con una latencia muy baja, lo que la convierte en ideal para la distribución y la consolidación de datos desde varios sitios, ya sea en el centro de datos, desde las instalaciones hasta la nube o de una nube a otra. El sólido soporte planificado para orígenes, destinos y plataformas garantiza que los datos correctos estén disponibles en lagos de datos, almacenes de datos, despensas de datos y soluciones de punto de impacto, a la vez que se permite una utilización óptima de los recursos y un rápido rendimiento de la inversión.

Para participar en la versión beta restringida y ver la documentación del producto, debe registrarse. Para obtener más información, consulte Regístrese hoy mismo en la versión beta de IBM Data Replication

Actualizaciones de IBM DataStage

3 de septiembre de 2021

  • Ya está disponible la primera entrega de metadatos de columna de edición masiva.
  • Cuando importe un archivo de DataStage (ISX) a un proyecto, podrá descargar un informe CSV.

Semana finalizada el 27 de agosto de 2021

Anuncio de Watson Studio Pipelines versión beta

Watson Studio Pipelines proporciona una interfaz gráfica para organizar una interconexión de extremo a extremo de los activos desde la creación hasta el despliegue. Utilice el editor de Pipelines para automatizar un flujo de extremo a extremo para preparar datos y, a continuación, entrene, despliegue y actualice modelos de aprendizaje automático y scripts Python. Explore las funciones de la herramienta utilizando una interconexión de ejemplo preinstalada. Para obtener más detalles, consulte Watson Studio Pipelines.

Nota: esta herramienta se proporciona como un release beta y no está soportada para su uso en entornos de producción.

Eliminación de la anotación de datos con Defined Crowd y Figure Eight

Desde el 16 de septiembre, ya no se pueden utilizar las plataformas de anotación de multitudes de terceros de Defined Crowd o Figure Eight para crear trabajos de anotación.

Nuevos orígenes de datos soportados para la importación de metadatos (Watson Knowledge Catalog)

IBM Cloud Databases for MongoDB y MongoDB ahora son orígenes de datos soportados para la importación de metadatos en proyectos.

Nueva documentación de SPSS Modeler (Watson Studio)

Se ha añadido una nueva sección Información de referencia, que abarca temas como, por ejemplo, sugerencias y accesos directos, una referencia de lenguaje CLEM y algoritmos estadísticos SPSS. Se añadirá información adicional a esta sección en el futuro, como por ejemplo una guía de automatización y scripts.

Mejoras de Federated Learning (Watson Machine Learning)

Ahora, Federated Learning es compatible con Python 3.8, así como con 3.7 para la versión de modelo. Ahora, las partes pueden elegir entre las versiones de sus modelos, pero todas las partes y el agregador deben utilizar la misma versión de Python.

Más aceleradores de la industria para soluciones de extremo a extremo (Watson Studio)

Hay dos nuevos aceleradores de la industria que están disponibles como activos predefinidos que se pueden utilizar para hacer frente a los desafíos comunes de la empresa:

Aceleradores de la industria
Nombre de acelerador de la industria Descripción
Proyecto de agricultura 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).
Comentarios del proyecto organizador 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.



Actualizaciones de IBM DataStage

  • Ahora, se da soporte a ODBC Connector.
  • A partir de ahora, el creador de expresiones de transformador admite macros. Se ha añadido una característica para buscar el tipo de datos para una expresión que se ha creado en el creador de expresiones para variables de etapa y bucle. Se han entregado mejoras de usabilidad para Transformer Expression Builder y la función "añadir columna".
  • Ahora se admite el soporte multilingüístico (NLS-National Language Support) para cada sección de correlación de columnas y de entorno local.
  • Se han añadido mejoras a la característica de punto de registro.

Semana finalizada el 13 de agosto de 2021



Más aceleradores de la industria para soluciones de extremo a extremo (Watson Studio)

Hay dos nuevos aceleradores de la industria que están disponibles como activos predefinidos que se pueden utilizar para hacer frente a los desafíos comunes de la empresa:

Aceleradores de la industria
Nombre de acelerador de la industria Descripción
Acelerador de la cadena de suministro Optimice sus operaciones de cadena de suministro con IA.
Mantenimiento inteligente (eliminado) Gestión de activos inteligentes y mantenimiento predictivo para agilizar las operaciones.



Actualizaciones de IBM DataStage

  • Mejora del creador de expresiones del transformador donde el tipo de datos de columna se elige automáticamente en función del retorno de la expresión.
  • Mejora del botón Ver registro con puntos de colores que indican un aviso, error o una ejecución satisfactoria.

Semana finalizada el 6 de agosto de 2021



Añadir un nombre de servicio para un despliegue en línea (Watson Machine Learning)

Especifique un nombre de servicio personalizado para el URL para un despliegue en línea. Consulte Creación de un despliegue en línea.

Soporte para Python 3.8 (Watson Studio) y (Watson Machine Learning)

Ahora, puede seleccionar entornos Python 3.8 cuando trabaje con cuadernos con y sin GPU en Watson Studio. Solo los entornos que incluyen las bibliotecas de CPLEX y DOcplex no están disponibles actualmente con Python 3.8. Consulte Entornos de cuadernos. También puede desplegar activos utilizando infraestructuras de Python 3.8 y especificaciones de software. Consulte Infraestructuras soportadas y Especificaciones de software para obtener más detalles.

Actualizaciones de IBM DataStage

  • Ahora puede utilizar la sección NLSMap en el nivel de etapa.
  • Ahora el panel de registro se puede cambiar de tamaño utilizando un mecanismo de pulsación y movimiento.

Semana finalizada el 30 de julio de 2021



Guías de aprendizaje de inicio

Ahora puede ver la documentación de iniciación basada en el tipo de tarea que desee realizar:

Cada vía de acceso de iniciación incluye una o varias guías de aprendizaje y enlaces a recursos adicionales.

Soporte para un acceso más seguro a los datos remotos (Watson Machine Learning)

A partir del 28 de julio de 2021, Watson Machine Learning retirará el soporte para las credenciales en línea para aprovechar las prácticas recomendadas de seguridad y estandarizar y simplificar el acceso a los datos.

Anteriormente, se podían incluir credenciales para acceder directamente a un activo de datos, como, por ejemplo, contenido de Cloud Object Storage o una tabla de Db2, cuando se especificaba el origen de datos de un trabajo de despliegue o una solución de Decision Optimization en Watson Machine Learning. Para simplificar el proceso de conexión a datos remotos y evitar la exposición de credenciales, desde el 29 de septiembre de 2021, la conexión directa a un activo de datos ya no es posible para un origen de datos. En su lugar, cree una conexión con el activo de datos para almacenar de forma segura las credenciales y, a continuación, acceda a él utilizando los atributos de conexión. Por ejemplo:

"input_data_references": [{
                    "type": "connection_asset",
                    "connection": {
                            "id": <connection_guid>
                    },
                    "location": {
                            "bucket": <bucket name>,
                            "file_name": <directory_name>/<file name>
                            <other wdp-properties supported by runtimes>
                    }
            }]

Observe en el ejemplo cómo el "tipo" de la referencia de datos de entrada es "connection_asset".

Desde el 29 de septiembre, las credenciales en línea generarán un error de campos no válidos. Si utiliza Cloud Object Storage (S3) o Db2 para proporcionar entradas o almacenar los resultados de los trabajos de Decision Optimization en Watson Machine Learning, deberá realizar la acción antes del 29 de septiembre de 2021. Este cambio se aplica a las API de Watson Machine Learning APIS v4 (/ml/v4), así como a la biblioteca de cliente Python v4 de Watson Machine Learning.

Consulte Creación de conexionesy Detalles del despliegue por lotes. Para obtener detalles específicos de la actualización de modelos de Decision Optimization , consulte esta publicación de blog de sobre el uso de activos de conexión con Decision Optimization.

Exportar e importar todos los artefactos de gobernabilidad desde un solo archivo (Watson Knowledge Catalog)

Ahora puede exportar todos los artefactos de gobernabilidad a un solo archivo ZIP e importarlos todos a la vez vez utilizando la API REST. Consulte Importación de todos los artefactos de gobernabilidad desde un archivo ZIP y Exportación de todos los artefactos de gobernabilidad a un archivo ZIP.

Mejoras en Federal Learning (Watson Machine Learning)

Ahora IBM Federated Learning incluye Pytorch 1.7.1. Hay disponible un nuevo hiperparámetro para Probabilistic Federated Neural Matching (PFNM) para los modelos de red neuronal con conjuntos de datos heterogéneos.

Actualizaciones de IBM DataStage

  • Ahora se añade el soporte para 'cortar' (flujos parciales y flujos enteros).
  • El creador de expresiones del transformador se ha mejorado de tal modo que con una sola pulsación en el panel lateral izquierdo se muestra información sobre la función y si se efectúa una doble pulsación en una función se añade a la expresión.
  • Ahora, Sybase ASE Connector está disponible en la paleta.
  • Ahora la paginación está disponible para las importaciones de ISX.

Semana finalizada el 23 de julio de 2021


Actualizaciones de IBM DataStage

  • Ahora los parámetros de tiempo de ejecución se pueden utilizar en el creador de expresiones de la etapa Transformador.
  • El soporte para la importación y la exportación de definiciones de datos está disponible en la etapa Transformador.

Número de ejecutores de Spark restringidos para el plan Lite de Watson Studio

Los usuarios del plan Lite de Watson Studio solo pueden utilizar 2 ejecutores para entornos Spark en todas las regiones. Los usuarios del plan de pago (Standard y Enterprise) pueden utilizar el número máximo de ejecutores que están disponibles en el clúster de Spark.

Importar y exportar relaciones personalizadas (Watson Knowledge Catalog)

Puede importar y exportar atributos personalizados de tipo de relación utilizando archivos CSV. Para obtener detalles, consulte Importación de artefactos de gobierno.

Semana finalizada el 16 de julio de 2021

Entornos de cuaderno actualizados de Watson Studio e infraestructuras de despliegue de Watson Machine Learning

A partir del 16 de julio de 2021, los nuevos entornos Python para cuadernos y las nuevas infraestructuras de despliegue están disponibles para dar soporte a las últimas funciones y prácticas recomendadas de seguridad. Su acción es necesaria para actualizar los cuadernos afectados o volver a entrenar los experimentos AutoAI el 15 de octubre de 2021. Los despliegues también necesitan actualizarse a medida que las especificaciones de software o infraestructuras más antiguas queden obsoletas y se eliminen.

Cambios en los entornos de cuaderno Python

Los entornos en desuso para cuadernos están marcados como en desuso. Por ejemplo, (Deprecated) Default GPU Python 3.7 o (Deprecated) Default Python 3.7. Las plantillas de entorno personalizadas basadas en entornos en desuso también se marcarán como en desuso. Desde el 19 de agosto de 2021 no se puede crear un nuevo cuaderno utilizando una configuración de entorno y de software en desuso, y los cuadernos existentes dejarán de ejecutarse el 15 de octubre de 2021 a menos que los actualice a una configuración soportada.

Versión de biblioteca
Biblioteca Versión anterior Nueva versión
Tensorflow 2.1.1 2.4.1
Pytorch 1.3.1 1.7.1
XGBoost 0.9 1.3.3
Scikit-learn 0.23.1 0.23.x
Numpy 1.17.4 1.19.2


Cambios en las infraestructuras de despliegue y en las especificaciones de software

Además del soporte a las versiones de infraestructura de despliegue actualizadas, la especificación de software python default_py3.7 que se utiliza con estas infraestructuras y otros activos desplegados se retirará para da paso a la nueva especificación de software default_py3.7_opence.

Cambios de especificación de infraestructura y software
Biblioteca o activo Versión en desuso Versión soportada Especificación
de software en desuso
Nueva especificación
de software
Tensorflow 2.1 2.4 default_py3.7 default_py3.7_opence
Pytorch 1.3 1.7 default_py3.7 default_py3.7_opence
XGBoost 0.9 1.3 default_py3.7 default_py3.7_opence
Scikit-learn 0.23.x default_py3.7 default_py3.7_opence
Función de Python default_py3.7 default_py3.7_opence
Script de Python default_py3.7 default_py3.7_opence
AutoAI autoai-kb_3.1-py3.7 autoai-kb_3.3-py3.7

Si dispone de un activo desplegado, como, por ejemplo, un modelo, que corresponde a una infraestructura de despliegue que está en desuso, actualice el despliegue a la infraestructura más reciente antes del 15 de octubre de 2021 para continuar el servicio de forma ininterrumpida. Para los modelos AutoAI, vuelva a entrenar el experimento para actualizar el activo a la nueva especificación de software y, a continuación, vuelva a desplegar el modelo resultante.

El resto de versiones de Infraestructuras soportadas siguen siendo las mismas.

Cuándo realizar una acción

Realice las siguientes acciones antes del 15 de octubre de 2021:

  1. Si tiene plantillas de entorno de cuaderno personalizadas basadas en entornos en desuso, cree nuevas definiciones basadas en una configuración de software soportada. Por ejemplo, Default Python 3.7 GPU o Default Python 3.7.
  2. Cambie los entornos de los cuadernos para que utilicen un entorno soportado.
  3. Pruebe los cuadernos. Si un cuaderno con un nuevo entorno no se ejecuta correctamente, consulte la Guía de compatibilidad de versiones de TensorFlow o la nota de release de PyTorch sobre cambios incompatibles con versiones anteriores para ver si tiene que realizar ninguna modificación para una transición sin problemas. En muchos casos, TensorFlow y PyTorch son compatibles con versiones anteriores.
  4. Detenga los trabajos existentes que ejecuten cuadernos con un entorno de CPU o GPU de Python 3.7 en desuso.
  5. Cree nuevos trabajos que utilicen el entorno Default GPU Python 3.7 o Default Python 3.7 o los nuevos entornos personalizados.
  6. Vuelva a entrenar los experimentos de AutoAI para utilizar automáticamente la nueva especificación de software.
  7. Vuelva a desplegar los modelos de Watson Machine Learning utilizando las especificaciones de software y software soportadas.

Obtenga más información sobre cómo trabajar con Watson Studio GPU Notebooks y desplegar con Watson Machine Learning:

Actualizaciones de IBM DataStage

  • Se ha añadido soporte para las variables de entorno de tiempo de ejecución.

Semana finalizada el 9 de julio de 2021

Actualizaciones de IBM DataStage

  • IBM DataStage da soporte al programa Hybrid Subscription Advantage para ofrecer descuentos generosos en el servicio de nube del plan Standard de DataStage. Para obtener más información, consulte Activación de Hybrid Subscription Advantage.
  • Puede obtener una vista previa de los datos de los nodos de origen de archivos secuenciales.
  • La etapa Transformador se ha actualizado para dar soporte a las siguientes características:
    • Inicie el generador de derivaciones en el campo de restricción de salida de Transformador.
    • Complete las acciones masivas para las columnas de salida de Transformador.
    • Busque funciones en el generador de derivaciones de Transformador.
    • Seleccione parámetros locales en el generador de derivaciones de Transformador.
  • Puede añadir un contenedor compartido ("subflujo") desde el navegador de activos.
  • La etapa Modificar tiene soporte de justificante de inserción para especificar cómo funciona la etapa Modificar.
  • Puede editar subpropiedades de tipo de metadatos de columna para la etapa Generador de filas.
  • El valor predeterminado del lienzo para los avisos en los valores de ejecución ha cambiado a 100.
  • La tarjeta de detalles del enlace tiene diferentes iconos que indican el tipo de enlace.
  • Los justificantes de inserción tienen actualizaciones en la interfaz de usuario.

Semana finalizada el 2 de julio de 2021

Colección de aprendizaje de Cloud Pak for Data as a Service

Ahora puede ver vídeos y guías de aprendizaje completos para aprender a utilizar Watson Studio, Watson Knowledge Catalog, Watson Machine Learning, Data Refinery y muchos más en Cloud Pak for Data as a Service.

Consulte Colección de aprendizaje de Cloud Pak for Data as a Service.

Nuevas mejoras en Federal Leaning (Watson Machine Learning)

Ahora Federated Learning amplía su soporte de métricas de umbral de la parte (quórum) para los experimentos XGBoost y actualiza su soporte para Tensorflow 2.4.2.

Semana finalizada el 25 de junio de 2021

Watson Query en Cloud Pak for Data como servicio es GA

Watson Query ya es una característica de disponibilidad general. Watson Query integra varios orígenes de datos entre ubicaciones sin tener que copiar y duplicar datos y convierte todos estos datos en una vista de datos lógicos. Empiece actualizando su cuenta de IBM Cloud y suministrando el servicio. Consulte Suministro de Watson Query.

Más información sobre Watson Query o pruebe una guía de aprendizaje.

El plan Enterprise de Watson Knowledge Catalog está disponible

Ahora puede suministrar un plan Enterprise de Watson Knowledge Catalog.

El plan Enterprise presenta las siguientes características que no están incluidas en otros planes:

  • Knowledge Accelerators: Añada glosarios organizados de artefactos de gobiernabilidad para su sector. Consulte Knowledge Accelerators.
  • Privacidad de datos: Distribuya copias enmascaradas de datos que están protegidos con opciones avanzadas de enmascaramiento. Consulte Privacidad de datos con disponibilidad general.
  • 20 usuarios sin coste adicional

Consulte Planes de Watson Knowledge Catalog.

Privacidad de los datos con disponibilidad general. (Watson Knowledge Catalog)

Proteja los datos confidenciales con la nueva función de Privacidad de datos. La Privacidad de datos permite a los administradores de datos generar copias enmascaradas de datos para científicos de datos, analistas de la empresa y empresariales y evaluadores de aplicaciones. Los datos están protegidos con reglas de protección de datos que se aplican automáticamente a todos los datos importados a un catálogo.

La Privacidad de datos también introduce opciones avanzadas de enmascaramiento para las reglas de protección de datos, como, por ejemplo, la tokenización de hash unidireccional y el cifrado reversible. Las opciones avanzadas de enmascaramiento también ofrecen la posibilidad de mantener relaciones y aumentar la utilidad de los datos enmascarados.

Consulte Privacidad de datos.

Knowledge Accelerators proporciona glosarios organizados para Watson Knowledge Catalog

Ahora puede añadir Knowledge Accelerators a la infraestructura de gobernabilidad si tiene el plan Enterprise de Watson Knowledge Catalog.

Knowledge Accelerators ayuda a organizar los datos en un glosario común y conocido, además de proporcionar automáticamente el contexto empresarial y las definiciones durante la incorporación del contenido de datos normativos y sectoriales en Watson Knowledge Catalog. Un amplio glosario empresarial acelera la comprensión de los datos y eleva la inversión del catálogo de datos.

Consulte Knowledge Accelerators.

Límites y valores predeterminados para conservar los trabajos de despliegue (Watson Machine Learning)

Watson Machine Learning ahora establece límites en cuanto al número de trabajos de despliegue conservados para cada espacio de despliegue individual. Es importante subrayar que, con esta actualización, no se perderá ninguna información, pero la experiencia del usuario al ejecutar trabajos de despliegue debería cambiar.

Los límites del plan de Watson Machine Learning en cuanto al número de trabajos de despliegue conservados para un único espacio son:

  • Lite: 100
  • Standard: 1000
  • Professional: 3000 (aumentar por solicitud a través del soporte)

Si supera el límite, no podrá crear nuevos trabajos de despliegue hasta que suprima los trabajos existentes o actualice el plan. La nueva automatización le ayudará a permanecer dentro de los límites del plan. De forma predeterminada, los metadatos de trabajo se suprimirán automáticamente al cabo de 30 días. Puede alterar temporalmente este valor al crear un trabajo.

Gestión de la retención y la supresión de metadatos mediante programación

Si está gestionando un trabajo mediante programación utilizando el cliente Python o la API REST, puede recuperar los metadatos del punto final de despliegue utilizando el método GET durante los 30 días.

Para conservar los metadatos durante más o menos de 30 días, cambie el parámetro de consulta del valor predeterminado de retention=30 para el método POST para sustituir el valor predeterminado y conservar los metadatos. Tenga en cuenta que si cambia el valor a retention=-1 se cancelará la supresión automática y se conservarán los metadatos.

Para suprimir un trabajo de forma programada, especifique el parámetro de consulta hard_delete=true para el método DELETE de Watson Machine Learning para eliminar completamente los metadatos de trabajo. Por ejemplo:

DELETE /ml/v4/deployment_jobs/{JobsID}

Nuevas características de Decision Optimization

Estas características ya están disponibles en Decision Optimization:

Nuevas características de DataStage

  • Puede añadir la derivación de columnas directamente en la sección de salida de la etapa Transformador.
  • SAP OData está habilitado en el explorador de activos.
  • El operador Investigar QualityStage está habilitado en la paleta.

Semana finalizada el 18 de junio de 2021

IBM DataStage on Cloud Pak for Data as a Service con disponibilidad general

Ahora, DataStage como servicio está disponible de forma general. DataStage ofrece una integración de datos basada en la inteligencia artificial que permite extraer, transferir y cargar datos en varios sistemas y en cualquier lugar.

Más información sobre DataStage.

Más aceleradores de la industria para soluciones de extremo a extremo (Watson Studio)

Hay nuevos aceleradores de la industria disponibles como activos predefinidos que se pueden utilizar para hacer frente a los retos empresariales comunes:

  • Predicción de sucesos vitales del cliente de los mercados financieros: Utilice el acelerador Predicción de sucesos dl cliente de los mercados financieros para establecer los clientes en 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.
  • Programas de utilidad de respuesta a la demanda de servicios públicos: ¿A qué clientes se 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. También puede explorar y visualizar los datos utilizando Cognos Dashboard Embedded.
  • Predicciones del riesgo de pago de servicios públicos: Utilice el acelerador de predicción del riesgo de pago de servicios públicos para interactuar de forma proactiva con los clientes en riesgo de no cumplir con los 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

Algoritmos adicionales para experimentos de AutoAI (Watson Machine Learning)

Ahora los algoritmos Snap ML están disponibles para entrenar experimentos de AutoAI. Los algoritmos son muy adecuados para equilibrar la precisión con la velocidad de entrenamiento. Para obtener más detalles, consulte Detalles de implementación de AutoAI.

Semana finalizada el 11 de junio de 2021

Origen de datos de MariaDB soportado para la importación de metadatos (Watson Knowledge Catalog)

MariaDB es ahora un origen de datos soportado para la importación de metadatos en proyectos.

Semana finalizada el 4 de junio de 2021

Más aceleradores de la industria para soluciones de extremo a extremo (Watson Studio)

Hay nuevos aceleradores de la industria disponibles como activos predefinidos que se pueden utilizar para hacer frente a los retos empresariales comunes:

Nuevas mejoras en Federal Leaning (Watson Machine Learning)

Federal Learning proporciona nuevas formas de ajustar el experimento, incluido el soporte para una métrica de umbral de la parte (quórum) para los experimentos de Tensorflow y el soporte para la terminación de un experimento cuando se cumplen los umbrales de precisión.

Mejoras en la interfaz de conexiones

Cuando añade una conexión a un proyecto, la interfaz incluye mejoras que hacen que sea más rápido crear la conexión:

  • Utilice el filtro Proveedor para identificar orígenes de datos IBM u orígenes de datos de terceros.
  • Utilice el filtro Servicios compatibles para buscar los tipos de conexión que puede utilizar con un servicio específico.

De forma alternativa, si conoce el nombre del tipo de conexión que está buscando, puede especificarlo en el campo Buscar.

Añadir conexión, página

Para ver los pasos para añadir una conexión a un proyecto, consulte Añadir conexiones a proyectos.

Semana finalizada el 28 de mayo de 2021

Nuevo tiempo de ejecución de Decision Optimization y versión de CPLEX (Watson Machine Learning)

Decision Optimization contiene nuevas opciones:

  • Nuevo tiempo de ejecución de Decision Optimization. Cuando se ejecuta un modelo en un experimento de Decision Optimization, ahora se utiliza de forma predeterminada el nuevo tiempo de ejecución do_20.1. Consulte la vista Crear modelo.

  • CPLEX V. 20.1 ya está disponible en Watson Machine Learning. Consulte Despliegue de modelo.

Semana finalizada el 21 de mayo de 2021

Nuevas guías de aprendizaje de SPSS Modeler (Watson Studio)

Hay nuevas guías de aprendizaje disponibles para SPSS Modeler, basadas en proyectos de ejemplo. Para obtener más detalles, consulte Guías de aprendizaje de SPSS Modeler.

Nuevos límites y valores predeterminados para conservar los trabajos de despliegue (Watson Machine Learning)

El 23 de junio, Watson Machine Learning introdujo límites en cuanto al número de trabajos de despliegue conservados para cada espacio de despliegue individual. Es importante subrayar que, con esta actualización, no se perderá ninguna información, pero la experiencia del usuario al ejecutar trabajos de despliegue debería cambiar.

Los límites del plan de Watson Machine Learning en cuanto al número de trabajos de despliegue conservados para un único espacio son:

  • Lite: 100
  • Standard: 1000
  • Professional: 3000 (aumentar por solicitud a través del soporte)

Si supera el límite, no podrá crear nuevos trabajos de despliegue hasta que suprima los trabajos existentes o actualice el plan. La nueva automatización le ayudará a permanecer dentro de los límites del plan. De forma predeterminada, los metadatos de trabajo se suprimirán automáticamente al cabo de 30 días. Puede alterar temporalmente este valor al crear un trabajo.

Gestión de la retención y la supresión de metadatos mediante programación

Si está gestionando un trabajo mediante programación utilizando el cliente Python o la API REST, puede recuperar los metadatos del punto final de despliegue utilizando el método GET durante los 30 días.

Para conservar los metadatos durante más o menos de 30 días, cambie el parámetro de consulta del valor predeterminado de retention=30 para el método POST para sustituir el valor predeterminado y conservar los metadatos. Tenga en cuenta que si cambia el valor a retention=-1 se cancelará la supresión automática y se conservarán los metadatos.

Para suprimir un trabajo de forma programada, especifique el parámetro de consulta hard_delete=true para el método DELETE de Watson Machine Learning para eliminar completamente los metadatos de trabajo. Por ejemplo:

DELETE /ml/v4/deployment_jobs/{JobsID}

Presentación en vídeos cortos de las operaciones de la GUI de Data Refinery

¿Se ha encontrado utilizando una operación de Data Refinery y pensando que sería útil ver un ejemplo de cómo utilizar esa operación? Pues, ¡está de suerte! El tema Operaciones de GUI ahora contiene un breve vídeo de cada operación.

Envíenos sus comentarios sobre estos vídeos en la página de la comunidad de Watson Studio y Machine Learning. (Los comentarios requieren que inicie la sesión en la comunidad.)

Cambios de nombre para las conexiones Sybase

Estas conexiones tienen nombres nuevos:

  • Sybase se ha cambiado a SAP ASE
  • Sybase IQ se ha cambiado a SAP IQ

Los valores anteriores de las conexiones siguen siendo los mismos. Solo han cambiado los nombres de conexión.

Semana finalizada el 7 de mayo de 2021

Disponibilidad general de la ingeniería de características de AutoAI en datos relacionales unidos (Watson Machine Learning)

La ingeniería de características de AutoAI en los datos relacionales unidos está ahora disponible de forma general en todas las regiones. Esta nueva característica acorta significativamente el tiempo necesario para la ingeniería de características cuando se unen varios archivos de datos relacionales en un origen de datos de entrenamiento para un experimento de IA automática. El aumento de los límites de archivos significa que ahora se pueden unir hasta 20 archivos de datos, con cada archivo de datos de hasta 4 GB y un máximo combinado de 20 GB. Los experimentos de AutoAI con los datos unidos creados durante el periodo beta no requieren ninguna migración, pero ahora consumirán las horas de unidad de capacidad (CUH) desde la instancia de Watson Machine Learning. La facturación de AutoAI con datos unidos comienza el lunes 10 de mayo de 2021. Para obtener detalles sobre el consumo de CUH, consulte los planes de IBM Cloud. Para obtener más información sobre esta nueva característica, consulte Creación de un experimento con datos unidos.

Mejoras de la importación de metadatos (Watson Knowledge Catalog)

La importación de metadatos se ha mejorado de las siguientes maneras:

  • Libros de copias COBOL
    • Al importar libros de copias de COBOL, las relaciones entre los libros de copias y las tablas virtuales correspondientes se importan al catálogo.
    • Puede seleccionar libros de copias COBOL individuales para la importación de metadatos.
    • Se ha mejorado el rendimiento de la importación de metadatos de libro de copias COBOL.
  • Mejoras de usabilidad
    • Hay más opciones al establecer el ámbito de datos.
    • Puede crear y añadir etiquetas al activo de importación de metadatos.
    • Puede editar directamente la configuración desde la sección de revisión.
    • Puede editar un activo de importación de metadatos desde dentro del activo.
    • Puede ver el estado de los activos de datos importados.
  • Ahora, Box es un origen de datos soportado.

Consulte Importación de metadatos.

Semana finalizada el 30 de abril de 2021

Resolver problemas empresariales comunes utilizando un acelerador de la industria

Los aceleradores de la industria son proyectos previamente cumplimentados con activos que se pueden descargar y utilizar para resolver problemas empresariales como, por ejemplo, analizar el abandono de clientes. También puede utilizar aceleradores como muestras de trabajo de técnicas de ciencia de datos. Consulte Ejemplos de extremo a extremo: Aceleradores de la industria. También puede buscar en la Galería utilizando la etiqueta industry accelerator.

Crear un modelo de análisis de opinión utilizando AutoAI (Watson Machine Learning)

Una nueva característica en AutoAI puede detectar texto en un conjunto de datos y transformarlo en vectores para realizar análisis de texto. Consulte Creación de un experimento de análisis de texto.

Semana finalizada el 23 de abril de 2021

Release beta de experimentos de series temporales de AutoAI (Watson Machine Learning)

Cree un experimento de series temporales para pronosticar la actividad futura (tal como los precios de mercado o las temperaturas) a lo largo de un rango de fecha/hora especificado. Para obtener más información acerca de cómo crear un experimento de series temporales, consulte esta publicación de blog. Para obtener detalles sobre cómo utilizar la característica, consulte Creación de un experimento de series temporales.

Los experimentos de AutoAI con datos unidos pasan a ser de disponibilidad general (Watson Machine Learning)

Los experimentos de AutoAI que se unen a varios conjuntos de datos relacionales para crear la entrada de entrenamiento están disponibles de forma general, según la planificación del 7 de mayo de 2021. No es necesario realizar ninguna migración para experimentos de AutoAI existentes o modelos creados utilizando esta característica. El cierre del periodo beta significa que el uso a partir de la fecha de disponibilidad general conllevará cargos, facturados como unidades de consumo por hora (CUH), con relación al servicio Watson Machine Learning. Los detalles de los planes y tarifas de Watson Machine Learning se actualizarán y se anunciarán simultáneamente con la disponibilidad general de esta característica.

Nueva experiencia de artefactos de gobernabilidad en otras regiones (Watson Knowledge Catalog)

La nueva experiencia de artefactos de gobernabilidad y otras características ahora están disponibles en las regiones de servicio siguientes de IBM Cloud:

  • Región de servicio de Dallas del 22 de abril
  • Región de servicio de Londres el 21 de abril
  • Región de servicio de Frankfurt el 20 de abril

Vea estas entradas nuevas de la semana pasada:

Creación de perfiles de datos no estructurados

La creación de perfiles de documentos con datos no estructurados ahora está disponible en todas las regiones de servicio de IBM Cloud (consulte esta entrada nueva).

Semana finalizada el 16 de abril de 2021

Nueva experiencia de artefactos de gobernabilidad (Watson Knowledge Catalog)

A partir del 16 de abril, la nueva experiencia de artefactos de gobernabilidad está disponible en la región de servicio de Tokio. Estará disponible en otras regiones en las próximas semanas.

Ahora puede usar estas nuevas prestaciones de gobernabilidad:

  • Asigne roles y permisos de servicio de Watson Knowledge Catalog en IAM para controlar qué usuarios pueden realizar acciones dentro del contexto de Watson Knowledge Catalog.
  • Use categorías para organizar todos sus artefactos de gobernabilidad y los usuarios que pueden ver y gestionar esos artefactos.
  • Cree sus propias clasificaciones.
  • Cree sus propias clases de datos.
  • Defina más relaciones entre artefactos de gobernabilidad.
  • Cree conjuntos de datos de referencia para definir valores de tipos específicos de columnas, que pueden utilizarse como criterios de coincidencia de datos para una clase de datos.
  • Cree reglas de gobernabilidad para proporcionar una descripción de sus criterios de gobierno.

Si ya cuenta con un servicio de Watson Knowledge Catalog, tiene la opción de actualizar a la nueva experiencia cuando esté disponible en su región. No obstante, sus artefactos de gobernabilidad existentes se suprimirán de modo permanente. Si desea conservar sus artefactos de gobernabilidad existentes, puede esperar hasta que la actualización automática de la experiencia del artefacto de gobernabilidad, junto con la migración automática del artefacto, esté disponible en los próximos meses.

Si provée el servicio Watson Knowledge Catalog después del 22 de abril, tendrá la nueva experiencia.

Mejoras del catálogo (Watson Knowledge Catalog)

A partir del 16 de abril, las mejoras del catálogo estarán disponibles en la región de servicio de Tokio. Estarán disponibles en otras regiones la próxima semana.

Los catálogos se mejoran de los modos siguientes:

  • Se muestra información adicional en la nueva página Visión general para activos como, por ejemplo, la vía de acceso del activo y los activos relacionados.
  • Se muestran más actividades en la página Actividades para los activos.
  • Puede añadir más relaciones entre activos. Consulte Adición de relaciones de activos
  • Ahora puede añadir un libro de copias COBOL como activo en proyectos y catálogos. Consulte Adición de libros de copias COBOL.

Mejora de la creación de perfiles de datos estructurados (Watson Knowledge Catalog)

A partir del 16 de abril, estará disponible la mejora de la creación de perfiles de datos relacionales en la región de servicio de Tokio. Estará disponible en otras regiones la próxima semana.

La creación de perfiles ahora también genera una puntuación de calidad general para el activo de datos y puntuaciones de calidad individual para las columnas en el activo de datos. Consulte Creación de perfiles de activos.

Búsqueda mejorada en toda la plataforma

Ahora puede utilizar la barra de búsqueda global para buscar activos en todos los proyectos, catálogos y espacios de despliegue a los que tiene acceso. También puede buscar artefactos de gobernabilidad en las categorías a las que tiene acceso.

La búsqueda ahora encuentra resultados en más propiedades de activos y artefactos de gobernabilidad. Ahora puede buscar palabras o frases exactas colocando los términos de búsqueda entre comillas dobles. Consulte Búsqueda en la plataforma.

Nuevo catálogo de activos de la plataforma

A partir del 16 de abril, el catálogo de activos de la plataforma estará disponible en la región de servicio de Tokio. Estará disponible en otras regiones la próxima semana.

Ahora puede crear el catálogo de activos de la plataforma para compartir conexiones en toda la organización. Para crear o ver el catálogo de activos de plataforma, seleccione Datos > Conexiones de plataforma en el menú principal. Puede añadir un número ilimitado de colaboradores y conexiones al catálogo de activos de la plataforma. Consulte Creación del catálogo de activos de la plataforma.

Desuso para la importación de activos de Information Governance Catalog (Watson Knowledge Catalog)

Ya no puede importar activos de Information Governance Catalog en Watson Knowledge Catalog especificando un archivo de archivado con la opción de menú Añadir al catálogo > Importar activos.

Soporte para cuaderno autogenerado de experimento de IA automática (Watson Machine Learning)

Guarde su código de experimento de IA automática como cuaderno autogenerado, de modo que pueda revisar el código del experimento e interactuar con el experimento de forma programática. El cuaderno se guarda como activo de proyecto que podrá revisar y ejecutar. Para obtener más detalles, consulte Cuadernos de IA automática.

El servicio de Master Data Management (Beta) ahora se llama IBM Match 360 with Watson (Beta)

El servicio beta conocido anteriormente como Master Data Management ahora se llama IBM Match 360 with Watson. Para obtener más información sobre IBM Match 360 with Watson, consulte Gestión de datos maestros (Beta).

Archivo de certificado necesario para las conexiones "Db2 for i" y "Db2 for z/OS"

Para continuar utilizando la conexión "Db2 for i" o la conexión "Db2 for z/OS", debe obtener un archivo de certificado de licencia de Db2 Connect Unlimited Edition para el subsistema Db2 correspondiente para z/OS o el servidor Db2 para i. Para descargar y obtener instrucciones de instalación, consulte Activación del archivo de certificado de licencia para Db2 Connect Unlimited Edition.

Consecución de la certificación SOC1 Tipo 2 y SOC2 Tipo 2

Los servicios siguientes en el catálogo de Cloud Pak for Data as a Service ha conseguido la certificación SOC1 Tipo 2 y SOC2 Tipo 2:

  • Db2 on Cloud
  • Db2 Warehouse on Cloud (Flex)
  • Servicio de descubrimiento
  • IBM Analytics Engine
  • Natural Language Understanding
  • Natural Language Classifier
  • Personality Insights
  • Speech to Text
  • Text to Speech
  • Tone Analyzer
  • Visual Recognition
  • Watson Assistant
  • Watson Knowledge Catalog
  • Watson Knowledge Studio
  • Watson Machine Learning
  • Watson OpenScale
  • Watson Studio

Semana finalizada el 2 de abril de 2021

Soporte de credenciales personales para conexiones

Cuando crea una conexión con un origen de datos, ahora tiene la opción de seleccionar credenciales personales si desea que cada usuario especifique sus propias credenciales para acceder a la conexión. Antes todas las conexiones usaban credenciales compartidas, lo que permitía que todos los usuarios usaran las mismas credenciales para acceder a la conexión. Las credenciales personales solo están disponibles si el propietario de la cuenta las habilita en la pagina de la cuenta y si el origen de datos da soporte a las credenciales personales.

La página de la cuenta incluye la configuración del ámbito del recurso y de las credenciales de conexión

La página de la cuenta se ha ampliado para incluir la configuración del ámbito del recurso y de las credenciales de conexión (personales o compartidas) para Cloud Pak for Data as a Service. Como antes, puede acceder a la configuración de su IBM Cloud desde esta página.

Soporte para todos los tipos de conexión en todos los planes de ofertas (Watson Studio y Watson Knowledge Catalog)

Antes, determinadas conexiones estaban limitadas a planes de Watson Studio Standard o Enterprise o a planes de Watson Knowledge Catalog Standard o Professional. Para la lista de conexiones que ahora están disponibles, consulte el tema Cambios de plan de servicios para Watson Studio y Watson Knowledge Catalog.

Semana finalizada el 26 de marzo de 2021

El archivo de certificado será necesario para las conexiones "Db2 for i" y "Db2 for z/OS"

Un próximo release cambiará las propiedades de las conexiones "Db2 for i" y "Db2 for z/OS". Las conexiones no funcionarán a menos que se obtenga un archivo de certificado de licencia de Db2 Connect Unlimited Edition para el subsistema correspondiente de Db2 for z/OS o Db2 for i server. Para seguir usando esas conexiones sin interrupciones, debe instalar el archivo. Para descargar y obtener instrucciones de instalación, consulte Activación del archivo de certificado de licencia para Db2 Connect Unlimited Edition.

Ejecución de cargas de trabajo de cuadernos desde Watson Studio en AWS mediante ubicaciones de Satellite

Ahora está disponible una ubicación de Satellite para ejecutar las cargas de trabajo de cuadernos en la región us-east-1 de AWS. IBM preincorpora la ubicación de Satellite. Configure sus cuadernos Python o R para acceder al entorno de la ubicación de Satellite preincorporada y el código del cuaderno se ejecuta en AWS. Para datos alojados en AWS, la ubicación de Satellite ahorra tiempo y dinero porque ejecuta el código donde residen los datos. Actualmente, las ubicaciones de Satellite preincorporadas están disponibles solo en la ubicación de Dallas, y solo para clientes con planes Standard y Enterprise.

Semana finalizada el 19 de marzo de 2021

Nuevo entorno Spark para ejecutar trabajos de flujo de Data Refinery

Ahora puede seleccionar Default Spark 3.0 & R 3.6 cuando selecciona un entorno para un trabajo de flujo de Data Refinery. El nuevo entorno utiliza la misma unidad de capacidad por horas (CUH) que los demás entornos predeterminados.

Selección de Spark 3.0 & R 3.6

DataStage (Beta)

Ahora puede encontrar en un único lugar toda la información sobre nuevas características, problemas conocidos, limitaciones y otros detalles de la versión beta de DataStage. Para obtener más información, consulte Bienvenido a la versión beta de DataStage.

Experiencia de usuario mejorada para Hybrid Subscription Advantage

La interfaz de usuario de Hybrid Subscription Advantage se ha mejorado, y suscribirse es más rápido y más fácil. También añadimos un panel de instrumentos con resúmenes para ver sus titularidades de descuento. El programa IBM Hybrid Subscription Advantage es un beneficio de la licencia que aplica las autorizaciones de software de Cloud Pak for Data local en la cartera de Cloud Pak for Data as a Service. Para obtener más información, consulte Activación de Hybrid Subscription Advantage.

Semana finalizada el 12 de marzo de 2021

Ajuste de entornos GPU en Watson Machine Learning

A partir del 19 de marzo de 2021, los entornos GPU en Watson Machine Learning solo estarán disponibles a través del plan Standard V2 y el plan Professional V2. Consulte Características en desuso y cambios de plan de servicios.

Semana finalizada el 5 de marzo de 2021

Guardar un experimento de IA automática con datos unidos como cuaderno (Watson Machine Learning)

Ahora puede guardar como cuaderno un experimento de IA automática con un conjunto de datos unidos, de modo que podrá revisar todas las transformaciones que se incorporan a la generación de interconexión de modelos. Recuerde que puede guardar todo el experimento como cuaderno, pero no puede guardar una interconexión individual como cuaderno. Consulte Guardar un cuaderno generado por IA automática.

Soporte para flujos de Data Refinery en espacios de despliegue (Watson Machine Learning)

Ahora puede promocionar un flujo de Data Refinery desde un proyecto a un espacio de despliegue. Los espacios de despliegue se utilizan para gestionar un conjunto de activos relacionados en un entorno aparte de los proyectos. Puede promocionar los flujos de Data Refinery desde varios proyectos a un espacio. Ejecute un trabajo para el flujo de Data Refinery en el espacio y, a continuación, utilice la salida conformada como entrada para los trabajos de despliegue en Watson Machine Learning. Para obtener instrucciones, consulte Promover un flujo de Data Refinery a un espacio en Gestión de flujos de Data Refinery.

Nueva manera de crear perfiles de documentos con datos no estructurados (Watson Knowledge Catalog)

Antes se creaba el perfil de los activos de datos que contienen datos no estructurados, como los documentos de Microsoft Word, PDF, HTML y de texto sin formato, mediante IBM Watson Natural Language Understanding (solo en la región de servicio de Dallas). Esos perfiles mostraban las características semánticas de un documento. Para alinear la creación de perfiles de activos de datos estructurados y no estructurados y para mejorar las prestaciones de las funciones de gobierno, IBM Watson Natural Language Understanding se ha sustituido por un nuevo servicio de análisis para datos no estructurados que también puede inferir clases de datos de Watson Knowledge Catalog. Cuando los activos de datos no estructurados de los tipos soportados se añaden a un proyecto o a un catálogo, el perfil se crea automáticamente. Consulte Perfiles de activos de datos.

La creación de perfiles de datos no estructurados solo está disponible actualmente cuando se suministra Watson Knowledge Catalog en la región de servicio de Dallas (US-South) en IBM Cloud.

Semana finalizada el 5 de febrero de 2021

Desuso y eliminación de flujos de secuencias (Streaming Analytics)

La herramienta de flujos de secuencias se ha eliminado de los proyectos de Watson Studio. Consulte Características en desuso y cambios de plan de servicios.

Recordatorio: eliminación del entorno Python 3.6 (Watson Studio y Watson Machine Learning)

Python 3.6 se está eliminando de Watson Studio y Watson Machine Learning debido a una vulnerabilidad de seguridad. Consulte Características en desuso y cambios de plan de servicios.

Recordatorio: el soporte para las instancias y las API de aprendizaje automático V1 termina el 8 de abril de 2021 (Watson Machine Learning)

El periodo de migración para que los usuarios del plan Standard y Professional de Watson Machine Learning migren activos desde instancias de servicio de V1 Machine Learning a instancias de servicio de V2 Machine Learning finaliza el 8 de abril de 2021. También termina el soporte para las API en desuso de V3 y beta V4 de Watson Machine Learning. Consulte Características en desuso y cambios de plan de servicios.

API en desuso para Watson OpenScale

A partir del 15 de marzo de 2021, Watson OpenScale requiere el uso de una nueva versión de API. Consulte Características en desuso y cambios de plan de servicios.

Semana finalizada el 29 de enero de 2021

Nuevo plan de precios para Watson OpenScale

Watson OpenScale tiene un nuevo plan de precios Standard v2. Consulte Características en desuso y cambios de plan de servicios.

Semana finalizada el 22 de enero de 2021

Versión beta abierta para crear experimentos de IA automática con conjuntos de datos unidos (Watson Machine Learning)

Ahora puede crear un experimento de IA automática utilizando hasta 5 conjuntos de datos unidos mediante claves comunes en un único conjunto de datos. Utilice la herramienta de lienzo para configurar cómo se unen los datos antes de ejecutar el experimento. Cuando despliegue el modelo resultante, especifique los datos de entrada que coinciden con el esquema de su experimento. Para obtener más detalles, consulte Creación de un experimento de IA automática con datos unidos.

Semana finalizada el 15 de enero de 2021

Nueva organización para crear y desplegar activos (Watson Machine Learning)

El contenido para crear modelos se ha separado del contenido para desplegar y gestionar modelos con el fin de que le sea más fácil encontrar herramientas y procesos. Las secciones actualizadas son:

Tema principal: Cloud Pak for Data como servicio