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Novità
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Controllare ogni settimana per conoscere nuove funzioni e aggiornamenti per Cloud Pak for Data as a Service e servizi come Watson Studio, Watson Machine Learning, DataStage, e Watson Knowledge Catalog.

Settimana chiusura 23 settembre 2022

Obsoleto degli ambienti notebook con Spark 3,2 in Watson Studio

23 set 2022

Spark 3,2 è obsoleto come runtime di ambiente notebook. Aggiornare i notebook per utilizzare invece gli ambienti Spark 3,3.

Per ulteriori informazioni, consultare Compute opzioni di risorsa per l'editor di notebook nei progetti.

Miglioramenti e miglioramenti in Watson Query

21 Sesto 2022

Watson Query è stato aggiornato per fornire le seguenti funzionalità:

  • È possibile collegarsi ai database TM1 che memorizzano i dati in cubi OLAP multidimensionali utilizzando il tipo di connessione IBM Planning Analytics . Non è possibile utilizzare le credenziali CAM come metodo di autenticazione quando si crea una connessione ad una fonte di dati IBM Planning Analytics in Watson Query. Per ulteriori limitazioni, consultare Fonti dati supportate in Watson Query.
  • È possibile raccogliere statistiche su una tabella virtualizzata utilizzando il nuovo DVSYS.procedura COLLECT_STATISTICS. Questa procedura sostituisce la procedura SYSPROC.NNSTAT e incorpora i seguenti miglioramenti:
    • Raccogliere statistiche da fonti di dati remote che supportano la raccolta delle statistiche.
    • Includere la cardinalità della tabella, il numero di valori nulli in una colonna di una tabella.
  • È possibile virtualizzare i file di testo che contengono intestazioni di colonna in fonti di dati in Cloud Object Storage. Le intestazioni di colonna aiutano a categorizzare i dati in colonne per la leggibilità.

La documentazione è tradotta in più lingue

19 Sesto 2022

È ora possibile visualizzare la documentazione Cloud Pak for Data as a Service in queste lingue:

  • Portoghese (Brasile)
  • Cinese semplificato
  • Cinese tradizionale
  • Ceco
  • Francese
  • Tedesco
  • Italiano
  • Giapponese
  • Coreano
  • Polacco
  • Spagnolo
  • Turco

La documentazione è ora automaticamente tradotta settimanale. Consultare Supporto lingua.

Settimana chiusura 16 settembre 2022

Fornire un feedback sulla documentazione

16 Sesto 2022

È ora possibile fornire un feedback sul contenuto della documentazione. Basta scorrere verso il basso di qualsiasi pagina e selezionare un'opzione.

Cattura dello schermo del meccanismo di feedback

Settimana chiusura 9 settembre 2022

Le procedure memorizzate nei flussi DataStage sono supportate per ulteriori fonti di dati

09 Sesto 2022

È ora possibile utilizzare le procedure memorizzate nei seguenti connettori:

  • Db2 for i
  • Db2 for z/OS

Per ulteriori dettagli, consultare Utilizzo delle procedure memorizzate.

Connessioni obsolete

09 Sesto 2022

Le seguenti connessioni sono obsolete:

  • La connessione IBM Cloud Compose for MySQL è obsoleta da IBM Cloud. Tutte le istanze su IBM Cloud verranno eliminate dopo marzo 1st, 2023.
  • La connessione IBM Db2 Event Store è obsoleta e verrà rimossa in un aggiornamento futuro di Cloud Pak for Data as a Service.

Settimana chiusura 2 settembre 2022

Nuovo tutorial Data governance and privacy per la sperimentazione del fabric dei dati

02 Sesto 2022

Ora puoi sperimentare come governare i dati che hai virtualizzato con Watson Query per implementare una soluzione di tessuto dati con il caso di utilizzo di Data governance and privacy prendendo questo nuovo tutorial: Governi virtualizzati

Questo tutorial è una continuazione di altre tre esercitazioni dal caso di utilizzo di Data governance and privacy , che richiede Watson Knowledge Catalog e il tutorial Virtualize dati esterni dal caso di utilizzo Multicloud data integration , che richiede il servizio Watson Query .

Per ulteriori informazioni su quale sia il tessuto dei dati, consultare The Cloud Pak for Data as a Service soluzione fabric.

Per prendere questo tutorial:

Supporto per la migrazione di oggetti di connessione dati di tipo server Db2 dal tradizionale DataStage

02 Sesto 2022

Tradizionale DataStage supporta gli oggetti di connessione dati del server di tipo Db2 . Quando si migrano questi oggetti di connessione dati al moderno DataStage, questi vengono automaticamente convertiti in oggetti del connettore Db2 in modo da poterli ancora utilizzare nei flussi e lavori DataStage .

Utilizzare le nuove funzioni nella fase DataStage Transformer

2 Sesto 2022

  • È ora possibile utilizzare le funzioni ConvertDatum, NextValidDate, Fold, Fmt e Rmunprint nella fase Transformer come parte dei flussi DataStage . Per l'elenco completo delle funzioni disponibili, consultare Funzioni di trasformazione parallele.
  • La fase Transformer ora supporta le partizioni.
  • È ora possibile utilizzare la ricerca di tipo - ahead nella fase Transformer per funzioni, colonne e variabili.

Connettersi a più fonti di dati in DataStage

2 Sesto 2022

È ora possibile includere i dati provenienti da queste origini dati nei flussi DataStage :

  • Cognos Analytics
  • IBM Match 360
  • SAP IQ

Per l'elenco completo dei connettori DataStage , consultare DataStage connettori.

Orchestrate DataStage flussi con Watson™ Studio Pipelines

2 Sesto 2022

È ora possibile creare una pipeline per eseguire una sequenza di flussi DataStage . È possibile aggiungere condizioni, loop, espressioni e script ad una pipeline. Per i dettagli, consultare Flussi di Orchestrating.

Supporto per la migrazione dei lavori di sequenza in DataStage a Watson™ Studio Pipelines

2 Sesto 2022

È ora possibile migrare i lavori di sequenza dalla tradizionale DataStage al moderno DataStage come flussi di pipeline. Per i dettagli, consultare Migrando i lavori DataStage.

2 Sesto 2022

È ora possibile utilizzare più link di input sul connettore Db2 (ottimizzato) e assegnare un'azione individuale ad ogni collegamento.

Creare lavori per eseguire i flussi SPSS Modeler

1 Sesto 2022

È ora possibile creare lavori per eseguire i flussi SPSS Modeler . Consultare Creazione e gestione dei lavori in un progetto e Creazione di lavori in SPSS Modeler.

Settimana chiusura 19 agosto 2022

Aggiungere gli asset del catalogo all'interno di un progetto

18 ago 2022

È ora possibile aggiungere asset di catalogo ad un progetto dall'interno di tale progetto. In precedenza, è stato necessario aggiungere asset di catalogo al progetto dall'interno di un catalogo. Per i dettagli, consultare Aggiunta di asset di catalogo a un progetto.

UI visualizza l'importazione di un asset di catalogo nella pagina Importa asset

Migrare i flussi SPSS Modeler più vecchi prima del 18 novembre 2022

18 ago 2022

Se si dispone di flussi SPSS Modeler creati prima di gennaio 2019, migrarli aprendo loro prima del 18 novembre 2022. In caso contrario, i flussi potrebbero diventare non disponibili.

Esportare i report per i fogli di schede e le voci (Watson Knowledge Catalog)

19 ago 2022

Generare un report da un formato factsheet o modello in formato PDF, HTML e DOCX in modo da poter condividere o stampare i dettagli su un modello rintracciato in un inventario del modello. Consultare Generazione di report per schede e voci di modello.

Settimana chiusura 12 agosto 2022

Watson Il trattamento delle lingue naturali è GA! (Watson Studio)

11 ago 2022

La libreria Watson Natural Language Processing è ora generalmente disponibile.

Utilizzare la libreria Watson Natural Language Processing per trasformare i dati non strutturati in dati strutturati, rendendo i dati più facili da comprendere e utilizzare nei notebook Python . Questa libreria premium ti dà accesso istantaneo a modelli di analisi di testo pre - addestrati e di alta qualità in oltre 20 lingue. Questi modelli sono creati, mantenuti e valutati per la qualità da esperti provenienti da IBM Research e IBM Software per ogni lingua. La libreria Watson Natural Language Processing è ora inclusa con la libreria Decision Optimization in un modello di ambiente premium. Per i dettagli, consultare Watson Natural Language Processing Library.

È possibile continuare ad utilizzare il modello di ambiente beta esistente per il Natural Language Processing, Default Python 3.8 + Watson NLP XS (beta), fino al 31 agosto. Passare al nuovo modello di ambiente DO + NLP Runtime 22.1 on Python 3.9, per continuare a funzionare. Vedere Modifica degli ambienti nei notebook.

Rimozione del prefisso "IBM" dai modelli di ambiente notebook (Watson Studio)

11 ago 2022

Il prefisso "IBM" è stato rimosso da tutti i modelli di ambiente IBM Runtime 22.1 . Ad esempio, il modello IBM Runtime 22.1 on Python 3.9 XXS è ora chiamato Runtime 22.1 on Python 3.9 XXS. Allo stesso modo, quando si crea il proprio modello, il prefisso "IBM" è stato sganlato dalla versione software che è possibile selezionare. Per i dettagli, consultare Compute opzioni di risorsa per l'editor di notebook nei progetti.

Dati di accesso da SingleStoreDB

11 ago 2022

Utilizzare la nuova connessione SingleStoreDB per accedere ai dati dal suo servizio di storage e analytics. Per informazioni consultare SingleStoreDB connessione.

L'assegnazione a termine automatico considera ora i termini rimossi (Watson Knowledge Catalog)

11 ago 2022

Nei risultati di arricchimento dei metadati, gli utenti possono rimuovere i termini da una colonna che ritengono inaccurati. Un nuovo modello di machine learning che viene formato su tali feedback negativi ora contribuisce al punteggio di fiducia complessivo per l'assegnazione a termine automatico per ridurre le inesattezze. Vedi Assegnazione Termine.

Aggiornamenti a Watson Query

11 ago 2022

Watson Query dispone di un nuovo menu di navigazione che rende facile gestire più di una serie di dati virtualizzati contemporaneamente. Avviare Watson Query per utilizzare il nuovo menu laterale, i breadcrumb aggiornati e un'interfaccia di scaling migliorata per i piani aziendali.

Settimana chiusura 5 agosto 2022

Guarda i video utilizzando picture-in-picture

5 ago 2022

Gli argomenti di documentazione con i video embedded sono appena migliorati! Quando il video si gioca, è possibile scorrere il resto della pagina e vedere ancora il video in modalità picture-in-picture. Questo consente di guardare il video mentre si stanno completando i passi in un tutorial. E puoi clicca sui timbri per guardare un'anteprima della prossima attività in modalità picture-in-picture.

Immagine animata

Provare i tutorial dei tessuti dati per vedere i video picture-in-picture in azione!

Nuove funzionalità e comportamenti API

1 ago 2022

L'API dei beni dati IBM Watson per l'assegnazione dei ruoli include i seguenti miglioramenti:

  • È possibile assegnare i gruppi di utenti come asset membri in massa.
  • È possibile specificare i ruoli di asset editor e di asset viewer quando si assegnano i membri di asset.
  • È possibile assegnare più proprietari di asset e un asset creator a un asset.
  • Quando si aggiunge un asset a un progetto o si pubblica o si promuove un asset, si diventa il creatore di asset e l'elenco dei proprietari di asset nel asset di origine viene conservato nell'asset di destinazione.

Settimana chiusura 29 luglio 2022

Più facile accesso a ciò che è nuovo

26 luglio 2022

Ora è possibile saltare verso le novità dalla piastrella nell'area di benvenuto della home page di Cloud Pak for Data as a Service .

Screenshot dell'area di benvenuto della home page

Maggiore flessibilità per le tabelle dei dati e le estensioni Python in esperimenti Decision Optimization (Watson Studio e Watson Machine Learning)

28 luglio 2022

È ora possibile modificare i tipi di dati (numero o stringa) delle colonne di tabella nella vista Preparati dati del proprio esperimento Decision Optimization . Questi tipi verranno utilizzati quando si salva lo scenario come modello per la distribuzione.

Screenshot

Consultare Preparazione vista dati.

Ora è possibile aggiungere le estensioni Python ai propri ambienti di sperimentazione Decision Optimization in modo da poter includere ulteriori librerie Python .

Screenshot

Consultare Configurazione degli ambienti.

Settimana chiusura 22 luglio 2022

Cambio di nome per la connessione IBM SQL Query

22 luglio 2022

La connessione IBM SQL Query è stata rinominata in IBM Cloud Data Engine. Le tue impostazioni precedenti per la connessione restano le stesse. Solo il nome di connessione è cambiato.

Visualizza i tuoi dati con visualizzazioni Dataview

22 luglio 2022

Ora è possibile utilizzare le visualizzazioni Dataview per esplorare i dati da diverse prospettive in modo da identificare modelli, connessioni e relazioni per comprendere rapidamente grandi quantità di informazioni.

Per creare e gestire le visualizzazioni nel tuo progetto, selezionare un asset di dati dalla scheda Assets e fare clic sulla scheda Visualizzazioni . Selezionare un tipo grafico e creare e salvare la visualizzazione. Le visualizzazioni Dataview salvate sono elencate come asset di Visualization nel tuo progetto. I grafici grafici vengono generati in base ad un dataset di esempio fino a 5000 record.

Per i dettagli, consultare Visualizzazioni dei dati in Data Refinery.

Aggiungere le relazioni tra gli asset più facilmente

20 luglio 2022

Quando si aggiunge una relazione tra asset in un catalogo, è ora possibile trovare facilmente l'asset di destinazione:

  • È possibile filtrare dallo spazio di lavoro (catalogo, progetto o spazio di distribuzione) o dal tipo di asset.
  • È possibile effettuare la ricerca di asset per nome.
  • Nella pagina degli asset in un catalogo, la sezione per le relazioni si chiama ora Asset Related.

Creazione di una relazione asset ricercando un asset utilizzando gli spazi di lavoro e i tipi di asset

Per i dettagli, consultare Aggiunta relazioni tra asset.

Creare relazioni tra asset attraverso cataloghi, progetti e spazi

20 luglio 2022

È ora possibile creare e modificare le relazioni tra gli asset attraverso diversi cataloghi, progetti e spazi a cui si ha accesso. Con il nuovo tearfoglio delle relazioni patrimoniali è possibile cercare asset al di fuori del catalogo corrente con filtri per il tipo di asset e asset location.

Settimana chiusura 15 luglio 2022

Aggiungere funzioni di supporto per migliorare le previsioni del modello di Time Series AutoAI

15 luglio 2022

Quando si crea un esperimento di AutoAI Time Series, è ora possibile specificare le funzioni di supporto (o esogeno), per migliorare la previsione. Ad esempio, in un esperimento di serie temporale che prevede l'utilizzo di energia, è possibile addestrare il modello a considerare le funzioni di supporto come le temperature giornaliere per rendere la previsione più accurata. Se si conosce il valore futuro per una funzione di supporto, è possibile fornirti come input quando si distribuiscono il modello. Ad esempio, se si prevede vendite di t-shirt, è possibile includere i dati futuri sulle vendite e le promozioni che potrebbero influenzare la previsione. Per i dettagli su come includere le funzioni di supporto nell'esperimento della serie temporale, consultare Building a time series experiment.

Migliore interfaccia di test per le distribuzioni online

15 luglio 2022

Quando si crea una distribuzione online per un modello, ora si hanno metodi migliorati per fornire i dati di input dalla scheda Test della distribuzione. Sono inclusi:

  • Inserire i dati direttamente nella forma
  • Scaricare un modello CSV, inserire valori e caricare i dati di input
  • Carica un file contenente i dati di input dal tuo file system locale o dallo spazio
  • Passare alla scheda JSON e caricare o inserire i dati di input come codice JSON

Per i dettagli, consultare Creazione di una distribuzione online.

Active Directory supportato per la connessione Microsoft SQL Server

11 luglio 2022

È ora possibile selezionare Active Directory per l'autenticazione Microsoft SQL Server . Questo potenziamento significa che è possibile usufruire delle credenziali memorizzate in un database account NTLM anziché su Microsoft SQL Server. Per informazioni consultare Microsoft SQL Server connessione.

Settimana chiusura 8 luglio 2022

Assistenza in - app per trovare informazioni nella documentazione

8 luglio 2022

La nuova assistenza in - app fornisce articoli consigliati nella documentazione in base a quale pagina stai visualizzando nel prodotto. Non è necessario cercare la documentazione in una scheda o finestra separata. L'assistenza lo farà per te. Aprire l'assistenza dal banner superiore Icona di assist. Chiudere e aprire l'assistenza quando ci si sposta in una nuova pagina per vedere gli articoli consigliati aggiornati. È inoltre possibile inserire i termini di ricerca per trovare informazioni veloci, avviare i tour ove applicabili e i link di accesso per il supporto aggiuntivo.

Assist lato pannello

Nuova esercitazione Multicloud data integration per il trial del fabric dei dati

Ora è possibile sperimentare come utilizzare Watson Query per implementare una soluzione di tessuto dati con il caso di utilizzo Multicloud data integration prendendo questo nuovo tutorial:

Il caso di utilizzo Multicloud data integration richiede il servizio Watson Query .

Per ulteriori informazioni su quale sia il tessuto dei dati, consultare The Cloud Pak for Data as a Service soluzione fabric.

Per prendere le esercitazioni per questo caso di utilizzo:

  • Se sei un nuovo utente, registrati per il caso di utilizzo di Multicloud data integration, quindi prendi le esercitazioni associate.
  • Se sei un utente esistente di Cloud Pak for Data as a Service, non è necessario registrarsi di nuovo. È possibile provare il caso di utilizzo di Multicloud data integration con il provisioning del servizio Watson Query Lite e prendendo le esercitazioni Multicloud data integration .

Aggiornamenti più facili per i servizi di tessuto dati

7 luglio 2022

È ora possibile aggiornare rapidamente i servizi di Cloud Pak for Data inclusi nei casi di utilizzo del tessuto dati. Semplicemente clicca sul pulsante Acquista nella dashboard e puoi visualizzare un elenco dei servizi di tessuto dati di provisioning e il loro piano corrente. Checkmark i servizi che si desidera aggiornare e selezionare un piano. È anche possibile visualizzare un riepilogo dei prezzi per ogni servizio, quindi aggiornarli tutti in un solo passo. Per le istruzioni di aggiornamento, consultare Buying Cloud Pak for Data servizi.

Ambiente "Default Spark 3,0 & R 3,6" interrotto (Data Refinery)

4 luglio 2022

L'ambiente Default Spark 3,0 & R 3,6 non sarà più disponibile il 7 luglio 2022.

Se si dispone di lavori di flusso Data Refinery impostati con l'ambiente Default Spark 3,0 & R 3,6 o un ambiente personalizzato che utilizza Spark 3,0, i lavori falliranno. Cambiare l'ambiente in Spark predefinito 3,2 & R 3,6 o Default Data Refinery XS o un ambiente personalizzato che non utilizza Spark 3,0.

Per informazioni sugli ambienti per Data Refinery, consultare Compute opzioni di risorsa per Data Refinery nei progetti.

Settimana chiusura 1 luglio 2022

Ulteriori informazioni sul tessuto dei dati

30 giugno 2022

È ora possibile saperne di più su come implementare la soluzione di tessuto dati con Cloud Pak for Data as a Service. Consultare Panoramica della soluzione del fabric. Per sperimentare l'implementazione del tessuto di dati, prendere i tutorial di tessuto dati.

Monitorare le attività del flusso di lavoro (Watson Knowledge Catalog)

30 giugno 2022

L'amministratore del flusso di lavoro può ora visualizzare le metriche per i task attivi. La pagina Stato attività include la panoramica grafica dello stato di proprietà e la data di scadenza per tutte le attività attive. È anche possibile filtrare l'elenco delle attività e impostare più attività indietro per non reclamare in una volta.

Consultare Gestione delle attività del flusso di lavoro.

Settimana chiusura 24 giugno 2022

Nuovo ambiente Spark 3,2 per l'esecuzione dei lavori di flusso Data Refinery

24 giugno 2022

È ora possibile selezionare Spark predefinito 3,2 & R 3,6 quando si seleziona un ambiente per un lavoro di flusso Data Refinery . L'ambiente Default Spark 3,2 & R 3,6 include miglioramenti da Spark. Il nuovo ambiente utilizza le stesse ore di unità di capacità (CUHs) come gli altri ambienti predefiniti.

Spark 3,2 & R 3,6 selezione

Importante: l'ambiente Default Spark 3,0 & R 3,6 è obsoleto.

Per informazioni sugli ambienti per Data Refinery, consultare Compute opzioni di risorsa per Data Refinery nei progetti.

Nuova specifica software PMML per (Watson Studio e Watson Machine Learning)

23 giugno 2022

I modelli PMML con spark-mllib_3.0 sono obsoleti ma non verranno rimossi. Le distribuzioni modello con la specifica obsoleta smetteranno di funzionare il 7 luglio 2022. Creare nuovi modelli PMML con la specifica software pmml-3.0_4.3 o aggiornare i modelli pmml esistenti con la specifica software pmml-3.0_4.3 se non ci sono distribuzioni esistenti. Per i dettagli sulla modifica degli ambienti del notebook per i modelli PMML, consultare Modifica degli ambienti del notebook. Per i dettagli sulla gestione dei quadri di distribuzione, consultare Gestione delle specifiche software obsolete.

Nuove traduzioni della documentazione!

22 giugno 2022

La documentazione Cloud Pak for Data as a Service viene recentemente tradotta nelle seguenti lingue:

  • Portoghese (Brasile)
  • Francese
  • Tedesco
  • Spagnolo
  • Giapponese
  • Coreano

È ora possibile passare facilmente tra le lingue quando si visualizza la documentazione. In precedenza, per visualizzare la documentazione in una lingua diversa, si reimpostano le preferenze del browser. Ora è possibile selezionare la lingua desiderata dal selettore di lingua nella parte inferiore di ogni pagina.

Cattura schermo del commutatore di lingua

L'editoria dei risultati di arricchimento è appena diventato più semplice (Watson Knowledge Catalog)

23 giugno 2022

Ora è possibile pubblicare risultati di arricchimento senza essere reindirizzati al flusso di pubblicazione del progetto. Dopo la pubblicazione, sei tornato nella UI dei risultati di arricchimento e può continuare a lavorare lì. Lo Stato di pubblicazione per ogni asset viene mostrato nella scheda Assetti dei risultati di arricchimento.

Consultare Pubblicazione dei risultati di arricchimento.

Pubblicare risultati di arricchimento

Settimana chiusura 10 giugno 2022

Migliorare l'algoritmo di matching di IBM Match 360 rivedendo le coppie di record

10 giugno 2022

Rivedere le coppie di record per addestrare l'algoritmo di matching di IBM Match 360 come decidere quali record corrispondono in entità dati master. Durante una revisione di coppia, uno steward di dati confronta i record per determinare se sono una corrispondenza.

Quando la revisione della coppia è completa, IBM Match 360 analizza le risposte e consiglia le regolazioni ai pesi e alle soglie corrispondenti dell'algoritmo di matching. Più coppie si riveda, meglio saranno le raccomandazioni di ottimizzazione. Un ingegnere dati può quindi decidere se applicare le raccomandazioni.

Per informazioni sulle recensioni di coppia, consultare Personalizzazione e rafforzamento del tuo algoritmo di matching.

Definire e gestire le relazioni tra i tuoi record IBM Match 360

10 giugno 2022

Trova nuove connessioni all'interno dei tuoi dati master aggiungendo informazioni di relazione a IBM Match 360. Ora è possibile aggiungere tipi di relazione al proprio modello di dati e quindi sfuso i dati di relazione di relazione di carico o definire manualmente le relazioni tra record. Esplora le relazioni tra i tuoi record per ottenere una nuova intuizione sui tuoi dati.

Per informazioni sulla gestione delle relazioni nei propri dati master, consultare Dati sulle relazioni di Exploring.

Salvare e caricare istantanee della propria configurazione IBM Match 360

10 giugno 2022

Ora è possibile utilizzare le istantanee di configurazione per creare le versioni point - in - time delle impostazioni di configurazione dei dati master, incluso il proprio modello di dati e le impostazioni corrispondenti. Caricare un'istantanea per restituire la configurazione dei dati master a una versione precedente o condividere istantanee in tutte le istanze di servizio per garantire la coerenza.

Per informazioni sulla gestione delle istantanee, consultare Salvare e caricare le istantanee di configurazione dei dati master.

Settimana chiusura 3 giugno 2022

Supporto per Spark 3,2 e deprecazione di Spark 3,0 per Watson Studio e Watson Machine Learning

1 giugno 2022

Spark 3,2 è ora supportato e Spark 3,0 è obsoleto come framework di machine learning, ambiente notebook e runtime di RStudio. Aggiornare i tuoi asset per utilizzare invece Spark 3,2. Il sostegno ai beni formativi sarà interrotto il 22 giu 2022. Il supporto per la distribuzione e i modelli di punteggio verrà interrotto il 7 lug 2022 e verranno eliminate le distribuzioni esistenti che utilizzano specifiche Spark 3,0. Per i dettagli sulla migrazione di un asset su un framework e una specifica software supportati, consultare Gestione quadri e specifiche del software. Per i dettagli sugli ambienti del notebook, consultare Compute opzioni di risorsa per l'editor di notebook nei progetti.

Settimana chiusura 27 maggio 2022

Aggiornamenti dell'ambiente per Decision Optimization (Watson Studio e Watson Machine Learning)

25 maggio 2022

È necessario modificare gli enviromenti per gli esperimenti e i modelli Decision Optimization che si eseguono su ambienti Python 3,8 e CPLEX 12,10:

  • Python 3,8 è ora rimosso. È necessario utilizzare la versione predefinita Python 3,9. Per modificare il tuo ambiente predefinito per gli esperimenti di Decision Optimization , consultare Selezione di un ambiente di esecuzione diverso per uno scenario particolare. Per i modelli distribuiti che utilizzano le versioni più vecchie, è necessario aggiornare la versione Python con l'API REST, consultare Modifica della versione Python per un modello distribuito esistente con l'API REST.
  • CPLEX 12,10 è ora rimosso e il suo runtime do_12.10 equivalente non è più supportato. CPLEX 20,1 rimane il default e CPLEX 22,1 con il suo nuovo runtime do_22.1 è ora disponibile. Se hai già distribuito il tuo modello con un runtime CPLEX che non è più supportato, è possibile aggiornare il modello distribuito esistente utilizzando l' API REST o la UI.

Arricchimento dei metadati: assegnare o rimuovere termini aziendali o classi di dati da asset selezionati in un solo go (Watson Knowledge Catalog)

26 maggio 2022

Nei risultati di arricchimento è ora possibile assegnare termini di business a o rimuoverli da una serie selezionata di asset o colonne contemporaneamente. Per le colonne è inoltre possibile assegnare le classi di dati a o sassegnarle da diverse colonne in un solo go. Consultare Rendere le modifiche alla bulk al termine e le assegnazioni delle classi di dati.

Opzioni di menu per gli asset

Opzioni per le colonne

Per aggiungere collaboratori o modificare ruoli di collaboratore, il progetto Admins deve appartenere all'account IBM Cloud del creatore del progetto

26 maggio 2022

Se sei un progetto Admin in un account IBM Cloud diverso dal creatore del progetto, non hai il permesso di aggiungere collaboratori o modificare ruoli di collaboratore. Chiedi a un altro progetto Admin per aggiungere collaboratori o fare il cambio.

Nuove fasi in DataStage

26 maggio 2022

Sono ora disponibili le seguenti fasi da utilizzare in flussi DataStage :

  • Complesso Flat File (CFF)
  • Stadio gerarchico: passo REST
  • Stage Match Frequency
  • Stadio Match di una sorgente

Per ulteriori informazioni e l'elenco completo delle fasi, consultare DataStage stage e QualityStage stage.

Scaricare un flusso DataStage e le relative dipendenze come singolo file

26 maggio 2022

È possibile scaricare un singolo flusso DataStage e le relative dipendenze opportunamente raggruppate come file ZIP. È quindi possibile importare il file in un altro progetto. Le dipendenze includono elementi come connessioni, flussi secondari e insiemi di parametri.

Per i dettagli, consultare Download e importazione di un flusso DataStage e delle relative dipendenze.

Settimana chiusura 20 maggio 2022

Generare nuovi nodi dall'output della tabella in SPSS Modeler

16 maggio 2022

Quando si visualizza l'output della tabella, è ora possibile selezionare uno o più campi, fare clic su Generate, quindi selezionare un nodo da aggiungere al proprio flusso.

Nuove "Impostazioni di flusso" ti danno più opzioni per i flussi Data Refinery

20 maggio 2022

Le impostazioni di flusso Data Refinery forniscono più proprietà che è possibile utilizzare per controllare i dati presenti nei flussi Data Refinery e offrire una nuova funzionalità per modificare la dimensione del campione dei dati mentre si perfezionare i dati.

Data Refinery impostazioni di flusso Scheda generale

Data Refinery Scheda di flusso impostazioni di flusso

Data Refinery impostazioni di flusso Target tab

Accedere alle impostazioni di flusso Data Refinery dalla barra degli strumenti in Data Refinery.

Impostazioni del flusso Data Refinery

Utilizzare le impostazioni di flusso Data Refinery per effettuare le seguenti azioni:

Serie di dati di origine:

  • Modificare la dimensione del campione: Utilizzare questa nuova funzione per regolare la dimensione del campione mentre si stanno affinando i dati. La regolazione della dimensione del campione può aiutare a eseguire i flussi Data Refinery più velocemente quando si dispone di un dataset di grandi dimensioni.
  • Modificare le proprietà di origine: in precedenza è stato possibile specificare solo opzioni di formato per CSV o file delimitati. Ora ci sono opzioni per più tipi di file e più opzioni per i dati da connessioni.
  • Modificare la sorgente di un flusso Data Refinery : ora è possibile sostituire più di un dataset di origine in un unico luogo. (Per Operazioni di unione e Unione)

Dataset di destinazione:

  • Modificare la posizione di destinazione di un flusso Data Refinery
  • Modifica le proprietà di destinazione: Hai più opzioni per i diversi tipi di dati, inclusi i dati delle connessioni.
  • Inserisce una descrizione dei dati di destinazione

Importante: le impostazioni di flusso Data Refinery cambiano la posizione in cui si fanno determinate azioni.

Azione Posizione nell'interfaccia utente
Rinominare un flusso Data Refinery Riquadro info (Informazioni su questo asset) o Data Refinery Impostazioni di flusso Generale Scheda
Inserisce una descrizione per il flusso Data Refinery Riquadro info (Informazioni su questo asset) o Data Refinery Impostazioni di flusso Generale Scheda
Modificare la sorgente di un flusso Data Refinery Due scelte ora: Nel riquadro Steps, fare clic sul menu di overflow accanto all'origine dati e selezionare Modifica.
Nuovo: Data Refinery Impostazioni di flusso> Serie di dati di origine scheda. Selezionare il dataset, quindi selezionare Sostituisci origine dati.
Specificare le opzioni del formato di origine Data Refinery impostazioni di flusso> Serie di dati di origine scheda. Selezionare l'origine dati e quindi fare clic su Modifica formato.
Modificare la posizione di destinazione (output) del flusso Data Refinery Data Refinery impostazioni di flusso> Data set di destinazione . Clicca su Seleziona destinazione e sfoglia per l'asset o la connessione dati.
Modificare le proprietà di destinazione (output) incluse le opzioni di sovrascrittura e il formato. Diverse proprietà sono disponibili per un asset di dati nel progetto o un dato impostato da diversi tipi di connessioni. Data Refinery impostazioni di flusso> Data set di destinazione . Fare clic su Modifica proprietà
Inserisce una descrizione per il dataset di destinazione Data Refinery impostazioni di flusso> Data set di destinazione

I flussi di flusso Data Refinery esistenti o i lavori di flusso Data Refinery non sono influenzati da queste modifiche a meno che non si aprano le impostazioni del Flow e si aprano delle modifiche.

Per informazioni, consultare Gestione dei flussi di Data Refinery.

Le nuove opzioni passo ti danno più controllo del tuo flusso Data Refinery

20 maggio 2022

Data Refinery introduce nuove opzioni per i passi: Duplicate, Inserisci passo primae Inserisci passo dopo. Queste opzioni ti danno maggiore flessibilità e controllo del flusso Data Refinery .

Accedi a queste opzioni dal riquadro Steps.

Data Refinery duplicazioni di inserimento duplicato

Per informazioni su tutte le azioni che si possono fare con i passi, consultare Gestione dei flussi di Data Refinery.

Controllare il posizionamento di una nuova colonna in un flusso Data Refinery

20 maggio 2022

Quando si utilizza un'operazione che può creare una nuova colonna nel flusso Data Refinery e si seleziona Crea una nuova colonna per i risultati, è ora possibile selezionare per posizionare la nuova colonna a destra della colonna originale.

Data Refinery posizionamento di una nuova colonna

Questa nuova selezione è disponibile per queste operazioni:

  • Calcola
  • Sostituzione condizionale
  • Converti tipo di colonna
  • Converti valore di colonna in mancante
  • Estrai valore data o ora
  • Matematica
  • Sostituisci valori mancanti
  • Sostituisci sottostringa
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Per informazioni sulle operazioni della GUI, consultare Operazioni GUI in Data Refinery.

L'arricchimento dei metadati ora fornisce anche suggerimenti per le classi di dati (Watson Knowledge Catalog)

20 maggio 2022

Quando si esegue l'arricchimento dei metadati, la profilazione ora fornisce anche suggerimenti di classe dati per le colonne. Potete vederli nei dettagli di governance di una colonna. Le classi di dati assegnate e suggerite vengono prelevate in base alle nuove soglie che è possibile impostare nelle impostazioni del progetto per l'arricchimento dei metadati. Consultare Impostazioni di assegnazione della classe dati.

Informazioni sulla governance: classi di dati suggerite

Miglioramenti per i connettori DataStage

20 maggio 2022

Alcuni connettori ora forniscono un modo più veloce per testare e aggiungere metadati dalle relative connessioni.

Quando si crea la connessione, il pulsante Verifica connessione sulla pagina Aggiungi connessione ora funziona per queste connessioni. (In precedenza, non hai avuto modo di testare la connessione nell'interfaccia utente).

  • Apache Kafka
  • Db2 (ottimizzato)
  • Netezza Performance Server (Ottimizzato)
  • ODBC
  • Oracle (ottimizzato)
  • Salesforce.com (ottimizzato)
  • Teradata (ottimizzato)

Dopo aver creato la connessione, in DataStage è possibile trascinare il browser Asset in canvas, selezionare una connessione e eseguire il drill down per aggiungere o visualizzare in anteprima i dati per questi connettori. (In precedenza, la tua unica opzione era quella di trascinare un connettore ai canvas, fare doppio clic per aprire la relativa scheda Dettagli e quindi andare su Proprietà> Connessione e selezionare la connessione.)

  • Db2 (ottimizzato)
  • Netezza Performance Server (Ottimizzato)
  • ODBC

Per l'elenco completo dei connettori DataStage , consultare DataStage connettori.

Settimana chiusura 13 maggio 2022

Esercitazioni di Data governance and privacy per il trial del fabric dei dati

12 maggio 2022

È ora possibile sperimentare come implementare una soluzione di tessuto dati con il caso di utilizzo di Data governance and privacy prendendo queste esercitazioni:

Il caso di utilizzo di Data governance and privacy richiede il servizio Watson Knowledge Catalog .

Per ulteriori informazioni su quale sia il tessuto dei dati, consultare The Cloud Pak for Data as a Service soluzione fabric.

Per prendere le esercitazioni per questo caso di utilizzo:

  • Se sei un nuovo utente, registrati per il caso di utilizzo di Data governance and privacy, quindi prendi le esercitazioni associate.
  • Se sei un utente esistente di Cloud Pak for Data as a Service, non è necessario registrarsi di nuovo. È possibile provare il caso di utilizzo di Data governance and privacy con il provisioning del servizio Watson Knowledge Catalog Lite e prendendo le esercitazioni Data governance and privacy .

SPSS Modeler: miglioramenti di Text Analytics

12 maggio 2022

SPSS Modeler fornisce nodi specializzati per la gestione del testo. Da un nodo Mining Text è possibile scegliere di lanciare il neo migliorato Text Analytics Workbench (precedentemente noto come Interactive Workbench). Dopo una estesa ricerca degli utenti, il workbench è stato ridisegnato. La documentazione è stata aggiornata anche per riflettere il nuovo design, tra cui un nuovo video e tutorial aggiornato. Consultare Text Analytics.

Workbench di Text Analytics

Connettersi a più fonti di dati in DataStage

13 maggio 2022

È ora possibile includere i dati provenienti da queste origini dati nei flussi DataStage :

  • S3 generico
  • Teradata (ottimizzato)

Per l'elenco completo dei connettori DataStage , consultare DataStage connettori.

Esecuzione di un arricchimento dei metadati reso facile (Watson Knowledge Catalog)

13 maggio 2022

Ora è possibile eseguire l'arricchimento dall'arricchimento dei metadati risultati direttamente invece di rieseguire il lavoro dalla pagina Lavori . Inoltre, è possibile selezionare di eseguire l'arricchimento per l'intero ambito di attività o solo per un sottoinsieme selezionato. Vedere Esecuzione di arricchimenti manualmente.

Eseguire l'arricchimento dalla pagina dei risultati di arricchimento

Settimana chiusura 6 maggio 2022

Provare più funzioni Watson Knowledge Catalog con nuovi piani

5 maggio 2022

Ora è possibile provare quasi tutte le funzioni di Watson Knowledge Catalog gratuitamente con il piano Lite aggiornato o pagare solo per quello che si utilizza con il nuovo piano Standard.

È possibile scegliere tra i seguenti nuovi piani di offerta Watson Knowledge Catalog :

  • Le nuove tariffe del piano Standard per asset di catalogo e per l'utilizzo compatto, in base alle tariffe CUH (capacity unit hour) quando si eseguono il profiling, gli strumenti e i lavori. Il piano non include le tasse di istanza mensili o le tariffe degli utenti autorizzati.
  • Il nuovo piano Enterprise Bundle addebita una tariffa di istanza mensile per 100.000 asset di catalogo e 2500 CUH al mese. Si paga più asset di catalogo e utilizzo computi. Il piano non include le tasse utente autorizzate.

Se hai il piano Lite, il tuo piano viene aggiornato automaticamente. Ora si ha accesso alla maggior parte delle funzioni Watson Knowledge Catalog . Molti dei limiti per gli asset e gli artefatti di governance sono aumentati. Tuttavia, il limite di utilizzo del compimento mensile è diminuito a 25 CUH.

Se precedentemente provigete il piano Standard, Professional o Enterprise, potete mantenere il vostro piano legacy per il prossimo anno. Se si desidera modificare il nuovo piano Standard o Enterprise Bundle, è possibile seguire i passi per Gestione dei servizi.

Consultare Watson Knowledge Catalog piani di servizio.

Nuova home per le attività di asset (Watson Knowledge Catalog)

5 maggio 2022

Nei cataloghi e nei progetti, le informazioni sulle attività patrimoniali sono ora disponibili in un pannello laterale. Aprire un asset in un catalogo o in un progetto e accedere alle proprie attività cliccando su Icona delle attività. Consultare Attività.

Nuova UI di Attività

Controllo dei dati in base alla posizione (Experimental) (Watson Knowledge Catalog)

4 maggio 2022

È ora possibile provare la funzione sperimentale di controllo dell'accesso agli asset dati in base alla posizione. È possibile creare regole di localizzazione dei dati per garantire che la privacy dei dati e le normative di localizzazione siano applicate quando si spostano i dati da una posizione fisica o sovrana a un'altra.

Per provare questa funzione sperimentale, rispondere a questo post per un esempio tutorial e ulteriori informazioni relative all'API.

Consultare Norme di localizzazione dei dati.

Settimana chiusura 29 aprile 2022

Nuovo limite di utilizzo compatto per i piani di Watson Studio Lite

29 aprile 2022

I piani di Watson Studio Lite hanno ora un limite di utilizzo compatto mensile di 10 CUH per eseguire lavori e strumenti. Questo limite si applica a tutti i piani Lite esistenti e nuovi. Maggio 2022 è il primo mese completo con il limite inferiore CUH.

Se si utilizza più di 10 CUH al mese, si hanno queste scelte:

  • Aggiornamento al piano Professionale. Poiché le tariffe del piano Professional solo per il CUH che si utilizza, è possibile effettuare l'upgrade senza incorrere altre spese.
  • È possibile prolungerne l'utilizzo di calcolo aggiornando i propri asset per utilizzare ambienti con tassi CUH più bassi. Ad esempio, è possibile modificare l'ambiente del notebook.

Salvare un pipeline di modello di AutoAI Time Series come notebook (Watson Studio, Watson Machine Learning)

29 aprile 2022

È ora possibile salvare una pipeline da un esperimento di AutoAI Time Series come un notebook in modo da poter rivedere il codice e gli algoritmi utilizzati per generare la pipeline. Per i dettagli, consultare Building a time series experiment.

Arricchimento dei metadati: nuovo servizio per l'assegnazione a termine automatico (Watson Knowledge Catalog)

29 aprile 2022

Il nome linguistico corrispondente è ora disponibile anche come servizio per l'assegnazione a termine automatico. Quando questo servizio è abilitato, i termini possono essere assegnati in base alla somiglianza tra il termine e il nome dell'asset o della colonna. Per impostazione predefinita, questo servizio è abilitato per tutti i progetti esistenti e nuovi. Consultare Metadati di arricchimento delle impostazioni predefinite.

Impostazioni di arricchimento predefinite: assegnazione termine

Nuovi piani di determinazione dei prezzi per Watson Query (Effective 1 maggio 2022)

29 aprile 2022

Il pricing enterprise è cambiato per rimuovere le tariffe per l'istanza Watson Query e per abbassare le tariffe per le ore VPC (Virtual Processor Core) per il tuo servizio Watson Query . Il servizio è metrmato e consumato quando viene fornito, anche quando non si lavora al servizio. Il processore Virtual Virtual Processor 250 gratuito al mese è stato interrotto. Consultare Watson Query piani di offerta.

Settimana chiusura 22 aprile 2022

La modifica al nome di servizio di distribuzione richiede azione (Watson Machine Learning)

21 aprile 2022

A partire dal 4 maggio 2022, servire nomi che gli utenti assegnano a distribuzioni online devono essere univocamente per regione. È possibile verificare se un nome di servizio esistente è univoco utilizzando la chiamata API GET /ml/v4/deployments?serving_name={serving_name}&conflict=true API. Se la chiamata GET restituisce un codice di stato 204, il nome è univoco e disponibile per l'utilizzo. Se la chiamata restituisce un codice di stato di 409, il nome servito già esiste o potrebbe avere un conflitto. Rivedere la risposta e intervenire per aggiornare il nome di servizio utilizzando PATCH API se richiesto. A partire dal 4 maggio 2022, le richieste di previsione associate al servire nomi dove servire il nome esiste più di una volta falliranno con un errore che richiede all'utente di aggiornare il nome. Per i dettagli sul servire i nomi, consultare Creazione di una distribuzione online. Per i dettagli sull'utilizzo del comando PATCH , consultare Aggiorna i metadati di distribuzione. Se hai bisogno di assistenza con l'aggiornamento, contattare il supporto IBM .

Visualizza i tuoi dati Data Refinery in un file CSV senza eseguire un lavoro di flow Data Refinery

22 aprile 2022

È ora possibile esportare i dati al passo corrente nella propria portata Data Refinery in un file CSV senza salvare o eseguire un lavoro di flusso Data Refinery . Questo potenziamento offre la possibilità di salvare rapidamente e visualizzare i dati in corso. Clicca il testo sotto l'icona Esporta sulla barra degli strumenti.

Per ulteriori informazioni, consultare Gestione dei flussi di Data Refinery.

Arricchimento dei metadati a una occhiata

22 aprile 2022

Un nuovo pannello laterale fornisce un riepilogo delle informazioni rilevanti relative ad un arricchimento dei metadati come le opzioni di arricchimento e campionamento, il lavoro associato e il relativo calendario.

Pannello informativo di arricchimento dei metadati

Settimana chiusura 15 aprile 2022

Aggiornamenti per DataStage

15 aprile 2022

I link rifiutati sono ora supportati per i connettori MQ, Teradatae ODBC . Le procedure memorizzate all'interno del connettore SQL Server sono ora supportate. È ora possibile disabilitare la compilazione quando si importano i flussi DataStage . È possibile importare e scaricare i singoli flussi insieme alle dipendenze nella UI.

Per l'elenco completo dei connettori DataStage , consultare DataStage connettori.

Miglioramenti di scripting in SPSS Modeler

13 aprile 2022

Una nuova icona Scripting è disponibile sulla barra degli strumenti che apre un pannello di scripting ridisegnato. Consultare Panoramica Scripting.

Decision Optimization aggiornamenti (Watson Studio e Watson Machine Learning)

13 aprile 2022

È possibile vedere i seguenti aggiornamenti a Decision Optimization:

  • Il Python predefinito per gli utenti Decision Optimization è ora 3,9. Python 3,8 è ora obsoleto e Python 3,7 verrà rimosso presto. Per ulteriori dettagli consultare Decision Optimization notebook.
  • Ora è possibile eseguire ed eliminare più scenari in un esperimento Decision Optimization . Per ulteriori dettagli consultare Decision Optimization views e scenari.

Settimana chiusura 8 aprile 2022

La nuova UI di progetti sostituisce la UI legacy

7 aprile 2022

I nuovi progetti UI hanno sostituito la UI legacy e il vostro lavoro non è stato influenzato. L'esperienza dei progetti è stata aggiornata per rendere più facile e più efficiente il lavoro e collaborare in un progetto. Experience enhanced asset organization, relazioni patrimoniali, navigazione migliorata e guida integrata.

Scopri cosa ti serve in fretta con la nuova esperienza di ricerca

7 aprile 2022

Ora è possibile valutare rapidamente i risultati quando si cerca asset o artefatti di governance con il campo di ricerca globale. La nuova esperienza dei risultati della ricerca mostra il contesto per il tuo termine di ricerca e fornisce molti filtri in base a più proprietà.

I risultati della ricerca mostrano asset e manufatti corrispondenti.

Si ottengono anche risultati migliori. Vengono ricercate più asset e proprietà di artefatto. Quando si cerca frasi in inglese, l'analisi della lingua naturale privilegia frasi comuni e scarti parole non importanti.

È ora possibile includere una frase citata all'interno di una stringa di ricerca più lunga.

Vedi Ricerca di asset e manufatti in tutta la piattaforma.

Obsoleto e rimozione dei piani classici di IBM Analytics Engine e Amazon EMR

7 aprile 2022

A partire dal 7 aprile 2022, i nuovi utenti non saranno in grado di creare istanze IBM Analytics Engine utilizzando i piani Lite, Standard - Hourly o Standard - Monthly o qualsiasi istanza EMR ( Amazon Elastic Map Reduce ) in cui eseguire notebook.

Gli utenti esistenti possono ancora creare le istanze classic IBM Analytics Engine e le eventuali istanze Amazon EMR fino al 30 giugno 2022. Successivamente tutti i notebook associati dovrebbero essere riassegnati per supportare gli ambienti di runtime di Spark disponibili in Watson Studio.

I piani IBM Analytics Engine Classic e Amazon EMR saranno rimossi il 9 novembre 2022.

La nuova esperienza degli artefatti di governance sostituisce l'esperienza legacy (Watson Knowledge Catalog)

8 aprile 2022

Se si stava utilizzando l'esperienza degli artefatti di governance legacy con Watson Knowledge Catalog, si è passati alla nuova esperienza degli artefatti di governance il 7 aprile 2022. Hai avuto l'esperienza legacy solo se hai fornito il provisioning Watson Knowledge Catalog prima di aprile 2021 e non eri già passato alla nuova esperienza.

Ecco cosa è successo durante la trasferta:

  • Tutti i termini aziendali esistenti, le policy e le regole di protezione dei dati sono stati definitivamente cancellati. Non puoi tornare all'esperienza legacy.
  • Tutti i termini aziendali, le classi di dati e le assegnazioni di classificazione sugli asset dati sono diventati non validi.
  • Qualsiasi mascheramento dei dati configurato con le regole di protezione dei dati è stato rimosso.
  • I profili degli asset dei dati vengono aggiornati in modo che i risultati di classificazione utilizzino le nuove classi di dati.

Ecco cosa devi fare ora:

  • Ricreare i termini aziendali, le classificazioni e le regole di protezione dei dati.
  • Rimuovere i termini aziendali non validi e l'assegnazione della classificazione dagli asset nei cataloghi.
  • Assegnare i tuoi nuovi termini di business e la classificazione agli asset nei cataloghi.
  • Assegnare i ruoli di Watson Knowledge Catalog ai tuoi utenti. Vedi Assegna Watson Knowledge Catalog ruoli agli utenti.

Se si hanno domande o preoccupazioni relative al passaggio a nuova versione di artefatti di governance, è possibile aprire un ticket di supporto.

Modifiche imminenti ai piani Watson Knowledge Catalog

7 aprile 2022

A partire dal 2 maggio 2022 è possibile scegliere tra i seguenti nuovi piani di offerta Watson Knowledge Catalog :

  • Il nuovo piano Standard si carica per asset di catalogo e per l'utilizzo compatto, in base alle tariffe CUH (capacity unit hour) quando si eseguono il profiling, gli strumenti e i lavori. Non includerà le tariffe degli utenti autorizzati o autorizzati.
  • Il nuovo piano di bundle Enterprise fatturerà una tariffa di istanza mensile per 100.000 asset di catalogo e 2500 CUH al mese. Si paga più asset di catalogo e utilizzo computi. Non includerà le tasse utente autorizzate.

Se hai il piano Lite, il tuo piano si aggiornerà automaticamente. Avrai accesso a tutte le funzioni Watson Knowledge Catalog , tranne Knowledge Accelerators. Molti dei limiti per gli asset e gli artefatti di governance sono aumentati, tuttavia, il limite di utilizzo del compimento mensile è diminuito a 25 CUH.

Se hai il piano Standard, Professional o Enterprise, puoi mantenere il tuo piano per il prossimo anno. Se si desidera modificare il nuovo piano di bundle Standard o Enterprise, è possibile seguire i passi per Gestione dei servizi, a partire dal 2 maggio 2022.

Visualizzare i tipi di dati dal primo passaggio automatico nella funzione Data Refinery "Convert column type"

8 aprile 2022

Quando si apre un file in Data Refinery, l'operazione Convert column type viene applicata automaticamente come primo passo se rileva eventuali tipi di dati non stringa nei dati. I tipi di dati vengono convertiti automaticamente in tipi di dati inferrati. Ora è possibile confermare a quale tipo di dati sono stati convertiti i dati di ciascuna colonna. Le informazioni includono il formato per i dati di data o registrazione data / ora. Clicca su Modifica dal menu overflow per visualizzare i tipi di dati.

Data Refinery modifica operazione di conversione automatica

Per informazioni consultare Operazioni GUI.

Modifiche a Data Refinery "Tipo di colonna Converti" per data e data e data

8 aprile 2022

Il seguente tipo di dati non è più automaticamente convertito:

  • Date e stringhe di registrazione data / ora che utilizzano due cifre per l'anno

Le conversioni automatiche nei flussi Data Refinery esistenti non sono interessate.

Aggiornamenti di arricchimento dei metadati (Watson Knowledge Catalog)

7 aprile 2022

I risultati di arricchimento dei metadati includono ora lo stato di arricchimento per ogni asset nell'arricchimento. Inoltre, è ora possibile modificare lo stato di revisione per diversi asset o colonne contemporaneamente. Vedi Risultati di arricchimento dei metadati.

Inoltre, riceverai ora le notifiche per gli eventi di esecuzione del lavoro di arricchimento come inizio o completamento.

Settimana chiusura 1 aprile 2022

Semplificato i piani Watson Studio

1 apr 2022

Il nuovo piano Professionale per Watson Studio è disponibile ora. Le modifiche al piano Lite sono in arrivo anche questo mese.

Watson Studio dispone ora di un unico piano retribuito, chiamato Piano Professionale, che sostituisce i piani Standard e Impresa. Le Tariffe del piano professionale solo per l'utilizzo compatto, in base alle tariffe CUH (capacity unit hour) quando si eseguono strumenti e lavori. Non include le tariffe degli utenti autorizzati e autorizzati. A partire dal 1 aprile 2022, il piano Professionale è l'unica opzione di piano retribuito che puoi selezionare. Per ulteriori informazioni sul piano professionale Watson Studio , consultare Watson Studio piani di servizio. È inoltre possibile fare riferimento al catalogo IBM Cloud : Watson Studio.

Se al momento hai il piano Standard o Enterprise, puoi tenere quel piano a tempo indeterminato. Se vuoi cambiare al piano Professionale, segui i passi per Gestione dei servizi.

A partire dal 29 aprile 2022, tutti i nuovi ed esistenti piani Watson Studio Lite avranno un limite mensile di 10 CUH per eseguire lavori e strumenti. Poiché le tariffe del piano Professionale solo per il CUH che si utilizza, è possibile effettuare l'upgrade a un piano retribuito senza incorrere altre spese. Maggio 2022 è il primo mese completo con il limite inferiore CUH. Se desideri prolunga il tuo utilizzo di runtime, puoi aggiornare i tuoi asset per utilizzare ambienti con tassi CUH più bassi. Ad esempio, è possibile modificare l'ambiente del notebook.

Fine del supporto per distribuzioni Core ML per iOS

1 apr 2022

Core ML, o virtuale, le distribuzioni per l'uso con iOS sono obsolete. Il supporto per questo tipo di distribuzione terminerà il 4 maggio 2022.

Nuova specifica software PMML per (Watson Studio e Watson Machine Learning)

1 apr 2022

I modelli PMML con spark-mllib_2.4 sono obsoleti ma non verranno rimossi. Le distribuzioni modello con la specifica obsoleta smetteranno di funzionare il 4 maggio 2022. Creare nuovi modelli PMML con la specifica software pmml-3.0_4.3 o aggiornare i modelli pmml esistenti con la specifica software pmml-3.0_4.3 se non ci sono distribuzioni esistenti. Per i dettagli sulla modifica degli ambienti del notebook per i modelli PMML, consultare Modifica degli ambienti del notebook. Per i dettagli sulla gestione dei quadri di distribuzione, consultare Gestione delle specifiche software obsolete.

Settimana chiusura 25 marzo 2022

Promemoria: Switch dall'esperienza degli artefatti di governance legacy (Watson Knowledge Catalog)

24 mar 2022

Se si sta utilizzando l'esperienza degli artefatti di governance legacy con Watson Knowledge Catalog, verrà commutata la nuova esperienza degli artefatti di governance il 4 aprile 2022. Hai l'esperienza legacy solo se provisita Watson Knowledge Catalog prima di Aprile 2021 e non ti sei già trasferito alla nuova esperienza. La nuova esperienza artifact di governance è diventata l'esperienza di default ad aprile 2021.

Se si hanno domande o preoccupazioni relative al passaggio a nuova versione di artefatti di governance, è possibile aprire un ticket di supporto.

Data Refinery i lavori di flusso che utilizzano un modello di ambiente con Spark 2,4 devono essere aggiornati

24 mar 2022

Se si dispone di un lavoro di flusso Data Refinery che utilizza Spark 2,4, ad esempio il modello di ambiente "Default Spark 2,4 & R 3,6", il lavoro fallirà. Modificare il modello di ambiente in "Default Spark 3,0 & R 3,6", "Default Data Refinery XS," oppure creare il tuo modello di ambiente "Spark 3,0 & R 3,6". Per informazioni consultare Compute opzioni di risorsa per Data Refinery nei progetti.

Settimana chiusura 18 marzo 2022

Processo in tessuto dati!

18 mar 2022

Ora è possibile sperimentare come implementare una soluzione di tessuto dati con Cloud Pak for Data as a Service. Inizia con uno dei casi di utilizzo del tessuto dati e poi prova gli altri come hai bisogno di loro:

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

Per ulteriori informazioni su quale sia il tessuto dei dati, consultare The Cloud Pak for Data as a Service soluzione fabric.

Per sperimentare il trial del fabric dei dati, prendere le esercitazioni per ogni caso di utilizzo:

  • Se sei un nuovo utente, registrati per un caso di utilizzo del fabric di datie quindi prendi le esercitazioni associate.
  • Se sei un utente esistente di Cloud Pak for Data as a Service, non è necessario registrarsi di nuovo. È possibile provare un caso di utilizzo del tessuto dati prelevando i tutorial del tessuto dati.

Consultare Esercitazioni in tessuto dati.

Modifiche specifiche del framework e del software per (Watson Studio e Watson Machine Learning)

17 mar 2022

Le seguenti modifiche alle specifiche del framework e del software potrebbero richiedere l'azione dell'utente per aggiornare gli asset.

  • Il tipo di modello CPLEX 12,10 è obsoleto in Watson Studio e Watson Machine Learning. Il supporto per CPLEX 12,10 terminerà il 18 maggio 2022. Migrare all'ultima versione, CPLEX 20,1. Per i dettagli sui tipi di modello di ottimizzazione della decisione, consultare Modello deployment.
  • Python 3,8 è obsoleto e verrà rimosso il 18 maggio 2022. Aggiornare i tuoi asset e distribuzioni per utilizzare IBM Runtime 22,1, basato su Python 3,9, con ambienti notebook associati e specifiche software. Per i dettagli sugli ambienti notebook supportati per IBM Runtime 22,1, consultare Modifica degli ambienti del notebook. Per i dettagli sui quadri di distribuzione, consultare Gestione quadri e specifiche del software.

Settimana chiusura 11 marzo 2022

Nuovo connettore per DataStage: Microsoft Azure Cosmos DB

11 mar 2022

È ora possibile includere i dati provenienti da un'origine dati Microsoft Azure Cosmos DB nei flussi DataStage .

Per l'elenco completo dei connettori DataStage , consultare DataStage connettori.

L'apprendimento federato ora supporta Python 3,9

10 mar 2022

Usa Python 3,9 per i tuoi esperimenti di Federated Learning con questi quadri:

  • Tensorflow 2,7
  • PyTorch 1,10
  • Scikit - imparare 1.0.2

Python 3,8 e tutti i quadri associati sono in fase di obsoleto. Aggiornare i tuoi esperimenti di Federated Learning a Python 3,9 e implementare quadri completamente supportati. Per ulteriori informazioni, consultare Quadri e Python compatibilità versione.

Settimana chiusura 4 marzo 2022

Nuovo connettore per DataStage: Microsoft Azure SQL Database

4 mar 2022

È ora possibile includere i dati provenienti da un'origine dati Microsoft Azure SQL Database nei flussi DataStage .

Per l'elenco completo dei connettori DataStage , consultare DataStage connettori.

Nuove funzioni DataStage

4 mar 2022

Ora è possibile utilizzare le funzioni UniChar e UniSeq per convertire i valori decimali in unicode nella fase Transformer. Vedere Transformer stage.

Fine del supporto per Deep Learning come servizio (Watson Machine Learning)

2 marzo 2022

Il supporto per Deep Learning come Servizio e Deep Learning Experiment Builder è obsoleto e verrà interrotto il 2 aprile 2022. Non è prevista alcuna sostituzione su Cloud Pak for Data as a Service, ma il supporto per esperimenti di Deep Learning continuerà ad essere supportato su Cloud Pak for Data, con Watson Machine Learning Accelerator. Da notare che questa interruzione non interessa i notebook Watson Studio k80 GPU. Puoi continuare a eseguire i notebook delle GPU, ma i notebook Deep Learning, i modelli e le distribuzioni che si affidano alle API REST di Watson Machine Learning non saranno supportati.

Filtraggio dei risultati di arricchimento (Watson Knowledge Catalog)

4 marzo 2022

Nei risultati di arricchimento dei metadati, è ora possibile applicare ulteriori filtri alle colonne in modo da poter trovare colonne di interesse più veloci. I nuovi filtri sono lo stato di revisione, l'origine e i termini aziendali.

Settimana chiusura 25 febbraio 2022

Funzioni DataStage

25 feb 2022

Sono ora disponibili le seguenti fasi da utilizzare in flussi DataStage :

  • Unisci record
  • Fare Sottorecord
  • Marca Vettore
  • Promozione Sottorecord
  • Split Subrecord
  • Split Vector

Per ulteriori informazioni, consultare DataStage stage.

Supporto per Python 3,9 e deprecazione di Python 3,7 (Watson Studio e Watson Machine Learning)

25 feb 2022

È ora possibile utilizzare IBM Runtime 22,1, che include gli ultimi quadri di scienze dei dati su Python 3,9, per eseguire notebook Watson Studio Jupyter, modelli di treni, ed eseguire distribuzioni Watson Machine Learning . Python 3,7 è ormai obsoleto e verrà rimosso il 14 apr 2022. Aggiornare i tuoi asset e distribuzioni per utilizzare invece IBM Runtime 22,1. Allo stesso modo, gli ambienti XL Python in Watson Studio e Watson Machine Learning sono ormai obsoleti e verranno rimossi anche ad aprile 14th, 2022. Riassegnare eventuali asset associati a configurazioni supportate di conseguenza.

Gli annunci di Apprendimento Federato (Watson Machine Learning)

24 feb 2022

Ci sono diversi nuovi miglioramenti di funzionalità per Federated Learning.

  • Il modulo di Apprendimento Federato fa ora parte del client Python per Watson Machine Learning. Tutte le funzioni API che contengono ibmfl verranno eliminate. Si prega di aggiornare all'ultima versione del modulo Watson Machine Learning e allo script del connettore di parte. Per ulteriori dettagli, consultare Creazione dell'esperimento di Apprendimento Federato.
  • Python 3,7 è obsoleto dalle versioni più vecchie. Si prega di aggiornare ad almeno Python 3,8 per la continuazione dell'utilizzo in Federated Learning.
  • Scikit - imparare 1,0 è ora supportato con Python 3,9.

Creare vincoli personalizzati nella Decision Optimization Modeling Assistant

24 feb 2022

Modeling Assistant ti fornisce molti suggerimenti di vincolo per il tuo dominio del problema che può essere personalizzato. Si potrebbe, tuttavia, voler esprimere vincoli oltre quelli predefiniti per i domini indicati. È ora possibile ottenere questo risultato utilizzando vincoli personalizzati più avanzati che utilizzano Python DOcplex. Consultare Advanced custom vincoli per un esempio che illustri come si possono creare questi.

Configurare facilmente l'ambiente per la tua sperimentazione Decision Optimization

25 feb 2022

Quando si costruiscono modelli in un esperimento, il riquadro dei parametri di esecuzione nella vista del modello Build contiene ora una Scheda Ambiente. Qui è possibile vedere l'ambiente di esecuzione predefinito che viene utilizzato per la risoluzione quando si fa clic su Esegui nella vista del modello Build. È possibile creare ambienti utilizzando la scheda Ambiente nel riquadro Informazioni nella Panoramica. Per ulteriori dettagli consultare Configurazione dell'hardware e del software.

Importare i metadati da più origini dati (Watson Knowledge Catalog)

24 feb 2022

È ora possibile eseguire l'importazione dei metadati anche per le origini dati Apache Cassandra e Teradata .

Settimana chiusura 18 febbraio 2022

Dati di accesso da fonti di dati S3-compatible

18 feb 2022

Utilizzare la nuova connessione Generic S3 per accedere ai dati da un servizio di archiviazione compatibile con l'API Amazon S3 . Per informazioni consultare Generic S3 connessione.

La connessione snowflake supporta l'autenticazione federata fornita da Okta per la sicurezza rafforzata

18 feb 2022

Se la tua azienda utilizza SSO (single - sign on) con autenticazione nativa Okta, l'interfaccia utente ha un nuovo campo dove puoi inserire l'endpoint URL Okta per il tuo account Okta.

Autenticazione di okta su Snowflake

Per informazioni sulla connessione Snowflake, consultare Snowflake connection.

Settimana chiusura 11 febbraio 2022

DataStage supporta la creazione di gestori di messaggi.

11 feb 2022

I messaggi di errore e le avvertenze vengono scritte nel log quando si esegue un lavoro. Si visualizzano i messaggi e gli avvisi nel pannello Logs. È possibile scegliere di gestire in modo diverso gli errori specifici creando gestori di messaggi.

I gestori dei messaggi sono regole che definiscono come vengono espressi i messaggi. Youc li usa per sopprimere i messaggi dal log o stabilire se un messaggio di errore debba essere un avvertimento o informativo.

Provare questa funzione espandendo un messaggio di log, selezionando le ellissi accanto all'ID del messaggio e promuovendo o degradando per rendere il messaggio un avvertimento o informativo. Si può anche scegliere di sopprimere dai log. Questa opzione non è disponibile per gli errori.

Incrementa la tua produttività con la nuova esperienza dei progetti!

10 feb 2022

La nuova UI di progetti è diventata l'esperienza dei progetti di default. Sentiti libero di esplorare il nuovo design - il tuo lavoro non è stato influenzato.

Consulta l'organizzazione di asset potenziata, le relazioni patrimoniali, la navigazione migliorata e la guida integrata - tutte progettate per rendere più facile e più efficiente il lavoro e collaborare in un progetto.

scheda Panoramica

Settimana chiusura 4 febbraio 2022

PostgreSQL è un database supportato da utilizzare con la segnalazione dei dati di Watson Knowledge Catalog

4 feb 2022

Quando si inviano i dati di Watson Knowledge Catalog ad un database esterno per generare report, è ora possibile scegliere un database PostgreSQL oltre ad un database Db2 . Per i dettagli, consultare Reporting on Watson Knowledge Catalog dati.

Consegnare e integrare i tuoi dati con Data Replication (beta)

4 feb 2022

È ora possibile provare il servizio beta Data Replication per consegnare i dati near - real - time con basso impatto sui database di origine. Catturare convenientemente i dati da e Db2 on Cloud e consegnare i dati a Db2 on Cloud e Db2 Warehouse. Il supporto per ulteriori fonti e destinazioni verrà aggiunto per GA.

Per iniziare, passare a Servizi> Catalogo di servizio dal menu Cloud Pak for Data e fornire il servizio Data Replication . Per saperne di più, consultare Data Replication (beta).

Preparati per il passaggio dall'esperienza degli artefatti di governance legacy (Watson Knowledge Catalog)

4 feb 2022

Se si sta utilizzando l'esperienza degli artefatti di governance legacy con Watson Knowledge Catalog, verrà commutata la nuova esperienza degli artefatti di governance il 4 aprile 2022. Hai l'esperienza legacy solo se provisita Watson Knowledge Catalog prima di Aprile 2021 e non ti sei già trasferito alla nuova esperienza. La nuova esperienza artifact di governance è diventata l'esperienza di default ad aprile 2021.

La nuova esperienza artifatti di governance include queste nuove funzioni:

  • Più tipi di artefatti di governance, come i set di dati di riferimento e le regole di governance
  • Più relazioni tra manufatti e asset
  • Controllo a grana fine delle autorizzazioni degli utenti per visualizzare e gestire gli artefatti di governance con le categorie

Prima dello spostamento, effettuare una nota dei dettagli dei termini aziendali, delle classificazioni personalizzate e delle regole di protezione dei dati.

Ecco cosa succede durante la mossa:

  • Tutti i termini aziendali esistenti, le policy e le regole di protezione dei dati sono definitivamente cancellati. Non puoi tornare all'esperienza legacy.
  • Tutti i termini aziendali, le classi di dati e le assegnazioni di classificazione sugli asset dati diventano non validi.
  • Qualsiasi mascheramento dei dati configurato con le regole di protezione dei dati viene rimosso.
  • I profili degli asset dei dati vengono aggiornati in modo che i risultati di classificazione utilizzino le nuove classi di dati.

Ecco cosa devi fare dopo la trasferta:

  • Ricreare i termini aziendali, le classificazioni e le regole di protezione dei dati.
  • Rimuovere i termini aziendali non validi e l'assegnazione della classificazione dagli asset nei cataloghi.
  • Assegnare i tuoi nuovi termini di business e la classificazione agli asset nei cataloghi.
  • Assegnare i ruoli di Watson Knowledge Catalog ai tuoi utenti. Vedi Assegna Watson Knowledge Catalog ruoli agli utenti.

Se si hanno domande o preoccupazioni relative al passaggio a nuova versione di artefatti di governance, è possibile aprire un ticket di supporto.

Nuova documentazione di scripting

4 feb 2022

Sebbene lo scripting non sia necessario per utilizzare SPSS Modeler, può essere un potente strumento per l'automazione dei processi nell'interfaccia utente. Tramite gli script è possibile eseguire gli stessi tipi di azioni eseguite con il mouse o la tastiera, nonché automatizzare le attività ripetitive o la cui esecuzione manuale richiederebbe un tempo molto maggiore.

Una nuova guida di scripting e automazione descrive questa funzionalità nel dettaglio.

Data Refinery supporta i file SAS con estensione "sas7bdat"

4 feb 2022

È ora possibile perfezionare gli asset di dati SAS che utilizzano l'estensione .sas7bdat . I file SAS sono supportati solo come file di origine. Non è possibile utilizzare i file SAS come destinazione di un flusso Data Refinery .

Per l'elenco completo dei tipi di file supportati da Data Refinery, consultare Refining data.

Data Refinery i flussi con grandi serie di dati necessitano di aggiornamento quando si utilizzano determinate operazioni della GUI

4 feb 2022

Per l'esecuzione dei lavori Data Refinery con asset dati di grandi dimensioni, le seguenti operazioni della GUI hanno miglioramenti delle prestazioni che richiedono di aggiornare eventuali flussi Data Refinery che li utilizzano:

  • Convertire il tipo di colonna in Integer quando si specifica un simbolo di raggruppamento di migliaia (virgola, punto o personalizzato)
  • Convertire il tipo di colonna a Decimale con un contrassegno decimale virgola o quando si specifica un simbolo di raggruppamento di migliaia (virgola, punto o personalizzato)
  • Testo> Tassi di Trim

Per migliorare le prestazioni di lavoro di un flusso Data Refinery che utilizza queste operazioni, aggiornare il flusso Data Refinery aprirlo e salvarlo e quindi eseguire un lavoro per esso. I flussi nuovi Data Refinery hanno automaticamente i miglioramenti delle prestazioni. Per le istruzioni, consultare Gestione dei flussi di Data Refinery.

Nuovo connettore per DataStage

4 feb 2022

DataStage ora supporta il connettore Box.
Per l'elenco completo dei connettori DataStage , consultare DataStage connettori.

Decision Optimization i modelli si spostano in Python 3,8

4 feb 2022

Per i modelli Decision Optimization , la versione predefinita per i modelli Python è ora Python 3,8. Se si dispone di modelli Decision Optimization su Python 3,7, ricreare o ridistribuire il modello con Python 3,8 per evitare possibili problematiche.

Consultare Decision Optimization notebook e Parametri di Solvo.

Settimana chiusura 28 gennaio 2022

Conservazione dei nomi del catalogo unici

28 gen 2022

Quando si crea un catalogo nella pagina Crea una catalogo, è necessario ora utilizzare un nome univoco. I nomi di catalogo univocamente eviteranno problemi di ambiguità e errori di sincronizzazione. Se è necessario utilizzare un nome duplicato per un catalogo, utilizzare l'API per rinominare o creare un catalogo.

Data Scientist role ha permesso di Access governance artefatti (Watson Knowledge Catalog)

28 gen 2022

Con il permesso Access governance artefatti , gli scienziati dei dati possono vedere i dettagli degli artefatti di governance assegnati agli asset per comprendere meglio i dati.

Obsoleto Spark 2,4 per Watson Studio e Watson Machine Learning

27 gen 2022

Spark 2,4 è obsoleto come framework di machine learning, ambiente notebook e runtime di RStudio. Aggiornare i tuoi asset per utilizzare invece Spark 3,0. Il sostegno ai beni formativi sarà interrotto il 16 febbraio 2022. Il supporto per la distribuzione e i modelli di punteggio verrà interrotto il 10 marzo 2022 e verranno eliminate le distribuzioni esistenti che utilizzano specifiche Spark 2,4. Per i dettagli sulla migrazione di un asset su un framework e una specifica software supportati, consultare Gestione quadri e specifiche del software. Per i dettagli sugli ambienti del notebook, consultare Compute opzioni di risorsa per l'editor di notebook nei progetti.

Supporto per la specifica hardware di Large size per Decision Optimization (Watson Machine Learning)

27 gen 2022

È ora possibile utilizzare una specifica hardware di grande dimensione (8 vCPU e 32 GB) con lavori Decision Optimization . Inoltre, il numero di lavori che possono essere eseguiti in parallelo è aumentato a 100. Per i dettagli, consultare Esecuzione lavori.

Settimana chiusura 21 gennaio 2022

Nuovi connettori per DataStage

21 gen 2022

DataStage include questi nuovi connettori:

  • Amazon RDS for Oracle
  • Compose for MySQL

Per l'elenco completo dei connettori DataStage , consultare DataStage connettori.

Arricchimento dei metadati: assegnazione a termine automatico e altro (Watson Knowledge Catalog)

20 gen 2022

L'assegnazione a termine automatico può ora far parte del tuo arricchimento dei metadati e puoi scegliere da più opzioni di campionamento. Anche i risultati di arricchimento a livello di colonna e una varietà di approfondimenti aggiuntivi a livello di asset sono nuovi. Inoltre, è possibile pubblicare asset e risultati direttamente su qualsiasi catalogo a cui si ha accesso. Per i dettagli, consultare Enriching your data.

Watson Trattamento della lingua naturale per i notebook

20 gen 2022

La libreria Watson Natural Language Processing (release beta) per i notebook fornisce funzioni di elaborazione del linguaggio naturale di base per l'analisi della sintassi e i modelli pre - allenati con cui è possibile trasformare dati non strutturati in dati strutturati, consentendo di lavorare con un mix di dati non strutturati e strutturati. Esempi di dati sono i record del call center, i reclami dei clienti, i post sui social media o i report dei problemi. Per i dettagli, consultare Watson Natural Language Processing library (beta).

Settimana chiusura 14 gennaio 2022

Più acceleratori di settore per soluzioni end-to-end (Watson Studio)

14 gen 2022

Un nuovo acceleratore di settore è disponibile come asset predefiniti è possibile utilizzare per affrontare le sfide di business comuni:

Nome dell'acceleratore di settore Descrizione
Conservazione del cliente retail Utilizzare i sondaggi di soddisfazione del cliente per prevedere la corsia dei clienti e inventarsi delle strategie di conservazione.

Supporto completo per la sperimentazione di esperimenti AutoAI per l'equità (Watson Machine Learning)

12 gen 2022

Valutare un esperimento di equità per garantire i tuoi risultati non sono biased a favore di un gruppo su un altro. È ora possibile valutare esperimenti con dati uniti oltre che esperimenti con una singola fonte di dati. Non è possibile valutare un esperimento di serie temporale per l'equità. Per i dettagli sui test di equità, consultare Applicazione di test fairness a AutoAI esperimenti.

Settimana chiusura 7 gennaio 2022

Secuaffidamento si collega alle origini dati con IBM Cloud Satellite

7 gen 2022

Con IBM Cloud Satellite, si utilizza la propria infrastruttura computa che si trova nel proprio data center on-premises o in un altro provider cloud per creare una posizione Satellite . Poi, si utilizzano le funzionalità di Satellite per eseguire i servizi IBM Cloud sulle proprie infrastrutture, e costantemente distribuire, gestire e controllare i carichi di lavoro delle app.

Per Cloud Pak for Data as a Service, impostare una posizione Satellite per l'origine dati e quindi selezionare Satellite Link nella sezione Connettività privata nella pagina Crea connessione .

Satellite link

Tutte le origini dati che supportano Secure Gateway ora supportano Satellite Link. Per le istruzioni, consultare Sicurezza connessioni.

Settimana chiusura 24 dicembre 2021

Prezzo Modifiche a IBM DataStage come piano standard di servizio 1 febbraio

21 dic 2021

A partire da febbraio 1st, il prezzo dell'istanza verrà eliminato e il prezzo per CUH sarà aumentato nel DataStage come Piano Standard di servizio. Il Piano Standard verrà calcolato in base al consumo puro, rimuovendo il prezzo di istanza $3.000, consentendo di iniziare in modo più efficiente l'utilizzo di DataStage come servizio e pagare solo per la quantità che si consuma. Dato il prezzo di istanza nel Piano Standard verrà eliminato, il piano non includerà più 400 CUH, e il prezzo per CUH aumenterà da $.40 per CUH a $1,75 per CUH. Per i dettagli, consultare gli annunci IBM Cloud.

IBM Datastage come servizio che aggiunge una durata minima al lavoro corre efficace 20 gennaio

21 dic 2021

Inizio gennaio 20th, Datastage as a Service aggiungerà una durata minima al lavoro eseguito. All'interno di DataStage, le esecuzioni di lavoro vengono misurate in numero di secondi e di vCPU totali. Questa combinazione determina CUH utilizzato. Ogni vCPU è 1 Capacità Unità - Ora. DataStage come lavori di servizio avrà una durata minima di fatturazione di 60 - second minuti. Tutte le durate di lavoro più lunghe di un minuto saranno arrotondati fino al prossimo intero - numero minuto per scopi di fatturazione. L'opzione minima di configurazione dell'ambiente e l'opzione predefinita per eseguire DataStage come lavori di servizio saranno PX M - 1 Conductor: 2 vCPU e 8 GB di RAM. La configurazione 1 vCPU e 4 GB di RAM PX S verrà rimossa. Per i dettagli, consultare gli annunci IBM Cloud.

Settimana chiusura 17 dicembre 2021

I modelli di tracciamento in un inventario modello sono ora GA! (Watson Knowledge Catalog)

16 dic 2021

Utilizzare un inventario di modello in Watson Knowledge Catalog per tracciare i cicli di vita dei modelli di machine learning dalla formazione alla produzione. Visualizza AI Factsheets per gli asset del modello che tracciano i progressi dallo sviluppo attraverso la validazione e la valutazione alla produzione. AI Factsheets può aiutare a facilitare la governance dei ModelOps efficienti e la conformità con i protocolli organizzativi. Per i dettagli, consultare Modello inventario. Novità in questo rilascio è la possibilità di tenere traccia dei modelli di machine learning creati al di fuori di Watson Studio. Per i dettagli, consultare Aggiunta di un modello esterno all'inventario del modello.

Settimana chiusura 10 dicembre 2021

Nuovi connettori per DataStage

10 dic 2021

DataStage include questi nuovi connettori:

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

Per l'elenco completo dei connettori DataStage , consultare DataStage connettori.

Ruoli di categoria personalizzati (Watson Knowledge Catalog)

10 dic 2021

Oltre ai ruoli di categoria predefiniti, è possibile creare ruoli personalizzati con una serie personalizzata di permessi. I ruoli di categoria personalizzati offrono un controllo più granulare sulle azioni che gli utenti possono assumere [ all'interno di una categoria. Per i dettagli, consultare ruoli di collaboratore di categoria.

Flussi di lavoro per i manufatti di governance (Watson Knowledge Catalog)

10 dic 2021

I modelli di workflow predefiniti sono disponibili per creare nuove configurazioni del flusso di lavoro. Ogni configurazione definisce le attività necessarie per creare, aggiornare, cancellare e importare artefatti di governance. Con i template, si ha più feltro nella definizione del processo del flusso di lavoro. Per i dettagli, consultare Flussi di lavoro per i manufatti di governance.

Sedi Satellite eliminate per i notebook (Watson Studio)

9 dic 2021

A partire dal 9 dicembre 2021, le località Satellite precostruite non saranno più disponibili come ambiente per i notebook. I tuoi notebook e i lavori di notebook che utilizzano ambienti Satellite rimarranno, ma è necessario modificarli per selezionare un ambiente in una posizione IBM Cloud invece. Consultare Modifica dell'ambiente di un notebook. L'ambiente Satellite precostruito rimarrà disponibile per i runtimes di ambiente personalizzati DataStage .

Nuovi ambienti notebook nei progetti (Watson Studio)

9 dic 2021

È stato aggiunto il supporto per i seguenti ambienti notebook:

  • Ora è possibile selezionare Default Spark 3.0 & Python 3.8 quando si esegue un notebook con Spark. Il nuovo ambiente utilizza le stesse ore di unità di capacità (CUHs) come gli altri ambienti Predefiniti Spark 3,0.
  • È stato aggiunto un nuovo ambiente Default R 3.6 S e il vecchio ambiente Default R 3.6 S è ormai segnato come obsoleto. Bisogna smettere di utilizzare l'ambiente obsoleto e iniziare a utilizzare questo nuovo ambiente.

Per i dettagli, consultare Compute opzioni di risorsa per l'editor di notebook nei progetti.

AutoAI Time Series GA (Watson Studio)

9 dic 2021

AutoAI Time Series è ora generalmente disponibile per le regioni di Dallas, Londra, Francoforte e Tokyo. Gli esperimenti di serie temporali di AutoAI ora indurranno gli oneri di fatturazione per le risorse consumate. Per i dettagli, consultare Compute opzioni di risorsa per esperimenti AutoAI nei progetti. Per un'introduzione alla previsione con esperimenti di serie temporali AutoAI , consultare il blog post Diritto al tempo (serie): Introduzione di Watson Studio' s AutoAI Time Series.

La modifica al nome di servizio di distribuzione richiede azione (Watson Machine Learning)

9 dic 2021

A partire dal 9 dicembre 2021, servire nomi che gli utenti assegnano a distribuzioni online devono essere univocamente per regione. Gli utenti possono verificare se un nome di servizio esistente è univoco utilizzando la chiamata API GET /ml/v4/deployments?serving_name={serving_name}&conflict=true API. Se la chiamata GET restituisce un codice di stato 204, il nome è univoco e disponibile per l'utilizzo. Se la chiamata restituisce un codice di stato di 409, il nome servito già esiste o potrebbe avere un conflitto. Rivedere la risposta e intervenire per aggiornare il nome di servizio utilizzando PATCH API se richiesto. A partire da Jan 9th, le richieste di previsione associate al servire nomi dove servire il nome esiste più di una volta falliranno con un errore che richiede all'utente di aggiornare il nome. Per i dettagli sul servire i nomi, consultare Creazione di una distribuzione online. Per i dettagli sull'utilizzo del comando PATCH , consultare Aggiorna i metadati di distribuzione. Se hai bisogno di assistenza con l'aggiornamento, contattare il supporto IBM .

Virtualizzare i tuoi dati con Watson Query!

7 dic 2021

Data Virtualization è ora conosciuta come Watson Query e si può provare con il provisioning di un'istanza di servizio con un piano Lite. Consultare Provisioning Watson Query. Watson Query include le seguenti funzioni e funzionalità:

  • Watson Query ora supporta più fonti di dati. Consultare Fonti dati supportate e tipi di dati in Watson Query.
  • È ora possibile virtualizzare tabelle in IBM Cloud Object Storage, Amazon S3e origini dati Ceph ® in Watson Query utilizzando un flusso di virtualizzazione per sfogliare e visualizzare in anteprima i file. Watson Query supporta PARQUET (o PARQUETFILE), Optimized Row Columnar (ORC), CSV (Virgola Separate Valori), TSV (TAB Separati Valori) e formati dati JSON. Per ulteriori informazioni, consultare Connessione a Cloud Object Storage.
  • I gestori possono creare dei cachi per migliorare le prestazioni memorizzando le serie di risultati delle vostre query. Per saperne di più, consultare Gestione delle cache dei dati e delle query.

Per ulteriori informazioni, consultare Virtualizzare i dati.

Settimana chiusura 3 dicembre 2021

"Netezza (PureData System for Analytics)" connessione rinominata in "Netezza Performance Server"

3 dic 2021

La connessione Netezza (PureData System for Analytics) è ora la connessione Netezza Performance Server . Le tue impostazioni precedenti per una connessione a Netezza (PureData System for Analytics) restano le stesse. Solo il nome di connessione è cambiato.

Gruppi di utenti per gestire le regole di protezione dei dati (Watson Knowledge Catalog)

3 dic 2021

È possibile specificare gruppi di utenti nella condizione di una regola di protezione dei dati. Per i dettagli, consultare Designing regole di protezione dei dati.

Incrementa la tua produttività con i nuovi progetti UI!

2 dic 2021

I progetti sono sottoposti a un rinnovamento e si può avere un'anteprima di sneak del nuovo layout e dell'organizzazione. Sentiti libero di esplorare il nuovo design - il tuo lavoro non sarà influenzato e potrai alternare ogni volta a progetti "classici".

Per passare alla nuova esperienza di progetto beta, navigare su Profilo e impostazioni facendo clic sul tuo avatar ( icona avatar ) e impostare l'interruttore su on sotto la scheda Beta . Esplora l'organizzazione di asset potenziata, le relazioni patrimoniali, la navigazione migliorata e la guida integrata - tutte progettate per rendere più facile e più efficiente il lavoro e collaborare in un progetto. Per i dettagli e per guardare un video sulla nuova UI dei progetti, vedere Progetti Beta.

scheda Panoramica

Nuovi lavori notebook memorizzano i file di output dei risultati

2 dic 2021

Quando si crea un nuovo lavoro di notebook, il lavoro ora memorizza i file di output dei risultati di esecuzione del lavoro per impostazione predefinita. Con questa funzione abilitata per impostazione predefinita, è possibile, ad esempio, parametrizzare il proprio lavoro in esecuzione utilizzando diverse variabili di ambiente, confrontare i risultati tra le esecuzioni e quindi regolare il funzionamento del codice presente nel notebook.

Per evitare di accumulare troppi file di output di esecuzione, è stato impostato un default di 5 per il valore di conservazione dell'esecuzione del lavoro.

Questo cambiamento colpisce solo i nuovi posti di lavoro. Per i dettagli, consultare Creazione di un lavoro notebook.

Ricerca video nella documentazione del prodotto (Cloud Pak for Data as a Service)

1 dic 2021

È ora possibile cercare Cloud Pak for Data as a Service how-to video allo stesso modo in cui si cerca argomenti di testo nella documentazione.

Per i dettagli, consultare questo post sul blog: Ricerca Cloud Pak for Data as a Service how-to video

Interfaccia utente di ricerca video

Nuove funzioni per DataStage

30 nov 2021

Nuove fasi

DataStage include nuove fasi, che ti danno più strumenti per elaborare i tuoi dati:

  • Gerarchico (XML)
  • Integrazione Java
  • azienda pivot
  • Generatore chiave surrogata

Per ulteriori informazioni, consultare DataStage stage.

Nuovi connettori

DataStage include nuovi connettori:

  • Google Cloud Pub/Sub
  • MySQL

Per ulteriori informazioni, consultare DataStage connettori.

Componenti riutilizzabili

  • È possibile creare componenti che si utilizzano nei progetti e nei flussi DataStage . Si creano questi componenti in un progetto, al di fuori di un flusso DataStage , che ti dà la flessibilità di riutilizzare i componenti in luoghi separati. I componenti sono memorizzati come asset nel tuo progetto. È possibile creare i seguenti componenti:
  • Definizioni di dati
  • Serie di parametri
  • Flussi secondari

Documentazione relativa: DataStage

Settimana chiusura 19 novembre 2021

AutoAI Time Series imminente GA (Watson Studio)

19 nov 2021

AutoAI Time Series transita dalla beta alla disponibilità generale all'inizio di dicembre, 2021 per le regioni di Dallas, Londra, Francoforte e Tokyo. Una volta che GA verrà annunciato, gli esperimenti di serie temporali AutoAI inizieranno ad incorrere in spese di fatturazione per le risorse consumate. Per i dettagli, consultare Compute opzioni di risorsa per esperimenti AutoAI nei progetti.

Obsoleto delle specifiche del software AutoAI Time Series (Watson Studio)

19 nov 2021

Le specifiche del software autoai-ts_3.1-py3.7 e autoai-ts_3.8-py3.8 sono obsolete. Il sostegno sarà interrotto il 1 dicembre 2021. Fino ad allora, è possibile continuare ad utilizzare le specifiche per distribuire modelli o modelli di punteggio distribuiti; tuttavia, verrà notificato che si dovrebbe passare ad una versione completamente supportata. A partire dal 1 dicembre verranno vietate nuove distribuzioni e le distribuzioni esistenti che utilizzano queste specifiche verranno eliminate. Per i dettagli sulla migrazione di un asset su un framework e una specifica software supportati, vedere Gestione quadri e specifiche del software.

Upload dei dati di test per la formazione di un esperimento AutoAI (Watson Studio)

18 nov 2021

Per gli esperimenti di AutoAI creati con una singola fonte di dati che non sono esperimenti di serie temporali, è ora possibile caricare una seconda fonte di dati da utilizzare specificamente come dati holdout, per la verifica delle pipeline. Per i dettagli, consultare Building an AutoAI model.

Learning Learning generalmente disponibile (Watson Studio)

18 nov 2021

Federated Learning è generalmente disponibile e interamente supportato per le regioni di Dallas, Londra, Francoforte e Tokyo. Nuovi esperimenti inizieranno ad incorrere in spese di fatturazione per le risorse consumate. Per i dettagli, consultare Learning Learning.

Utilizzare i gruppi per gestire i collaboratori di categoria (Watson Knowledge Catalog)

16 nov 2021

È possibile utilizzare gruppi per aggiungere collaboratori a categorie. Per i dettagli, consultare Gestione dell'accesso a una categoria.

Più acceleratori di settore per soluzioni end-to-end (Watson Studio)

15 nov 2021

Un nuovo acceleratore di settore è disponibile come asset predefiniti è possibile utilizzare per affrontare le sfide di business comuni:

Nome dell'acceleratore di settore Descrizione
Progetto di riammissione ospedalera Prevede il tasso di riammissione ospedaliera dei pazienti utilizzando i dati del paziente.

Settimana chiusura 12 novembre 2021

Miglioramenti di AutoAI : valutazione dell'equità e imputazione dei dati (Watson Studio)

11 nov 2021

È ora possibile valutare un esperimento di AutoAI per l'equità per garantire che i tuoi risultati non siano biased a favore di un gruppo su un altro. Nota: Questa funzione è offerta come una beta e non è destinata ad uso produttivo. Per i dettagli, consultare Applicazione di test fairness a AutoAI esperimenti.

Esercitare maggiore controllo sull'imputazione dei dati, ovvero come sono forniti i valori mancanti per i dati di formazione per un esperimento AutoAI . Per i dettagli, consultare Data imputazione in esperimenti AutoAI.

Per gli esperimenti di AutoAI creati con una singola fonte di dati che non sono esperimenti di serie temporali, è ora possibile caricare una seconda fonte di dati da utilizzare specificamente come dati holdout, per la verifica delle pipeline. Per i dettagli, consultare Building an AutoAI model.

Annunci di apprendimento federati (Watson Studio)

10 nov 2021

L'imminente passaggio di Apprendimento Federato da beta a GA è rimandato a dopo il 17 nov 2012. Federated Learning continuerà ad essere in beta per questa settimana. Nuovi esperimenti non indurranno oneri di fatturazione per le risorse consumate fino ad allora.

Settimana chiusura 5 novembre 2021

tutorial di avvio rapido Decision Optimization (Watson Studio)

5 nov 2021

Ora è possibile prendere un tutorial e guardare un video corrispondente per imparare a risolvere i problemi di business costruendo, eseguendo e distribuendo un modello Decision Optimization . Il tutorial è adatto agli utenti con alcune conoscenze di analytics prescrittivi, ma non richiede codifica. Consultare Quick start: Build, run e distribuire un modello Decision Optimization.

Decision Optimization miglioramento UI (Watson Studio)

5 nov 2021

È ora possibile effettuare lo zoom-in sul grafico della soluzione nella vista Explore Solution. Vedi Esplora la vista della soluzione.

Data Refinery i flussi con grandi serie di dati necessitano di aggiornamento quando si utilizzano determinate operazioni della GUI

5 nov 2021

Per l'esecuzione dei lavori Data Refinery con asset dati di grandi dimensioni, le seguenti operazioni della GUI hanno miglioramenti delle prestazioni che richiedono di aggiornare eventuali flussi Data Refinery che li utilizzano:

  • Convertire il tipo di colonna> Data (Si applica anche all'operazione Convert column type come primo passo automatico in un flusso Data Refinery )
  • Convertire il tipo di colonna> Data / ora (si applica anche all'operazione Convert column type come primo passo automatico in un flusso Data Refinery )
  • Rimuovi stop word
  • sostituisci stringa secondaria
  • Testo> Caratteri Pad
  • Testo> Sottostringa

Per evitare che i lavori di flusso Data Refinery non funzionino, aggiornare il flusso Data Refinery aprirlo e salvarlo, e quindi eseguire un lavoro per esso. I flussi nuovi Data Refinery hanno automaticamente i miglioramenti delle prestazioni. Per le istruzioni, consultare Gestione dei flussi di Data Refinery.

Settimana chiusura 29 ottobre 2021

Specificare la gestione dei duplicati nei cataloghi (Watson Knowledge Catalog)

29 ott 2021

È ora possibile specificare come gestire gli asset duplicati in un catalogo. Per impostazione predefinita, la gestione dei duplicati è impostata per consentire i duplicati. È possibile specificare un'impostazione diversa quando si crea un catalogo o in qualsiasi momento della pagina Impostazioni del catalogo. Consultare Modifica delle impostazioni del catalogo.

Le regole di protezione dei dati possono essere aggiunte ai progetti di policy (Watson Knowledge Catalog)

29 ott 2021

Quando si aggiunge una regola di protezione dei dati a una politica, la politica non deve più essere pubblicata. Può essere nel progetto di stato. Quando si seleziona una politica pubblicata viene creato un progetto di versione della politica.

Settimana chiusura 22 ottobre 2021

Learning federated Learning imminente GA (Watson Studio)

22 ott 2021

Federated Learning sta transitando da beta a GA il 10 nov 2021 per le regioni di Dallas, Londra, Francoforte e Tokyo. Dopo di che, Federated Learning sarà generalmente disponibile, e nuovi esperimenti inizieranno ad incorrere in oneri di fatturazione per le risorse consumate. Per i dettagli, consultare Learning Learning.

Più acceleratori di settore per soluzioni end-to-end (Watson Studio)

22 ott 2021

Un nuovo acceleratore di settore è disponibile come asset predefiniti è possibile utilizzare per affrontare le sfide di business comuni:

Nome dell'acceleratore di settore Descrizione
Previsione di vendita utilizzando Weather Company Data Ottimizza le capacità di organizzazione delle vendite della tua azienda formando un modello per prevedere le vendite in base alle intemperie. L'acceleratore include termini di business e categorie, una serie di asset scientifici di dati di esempio e una dashboard di esempio per visualizzare i risultati.


Nuova interfaccia utente per le operazioni di funzionamento Data Refinery

22 ott 2021

Data Refinery introduce una nuova interfaccia utente che facilita il lavoro con i tuoi dati. Il Pannello Steps viene consolidato con le operazioni e viene spostato a sinistra. Per aggiungere un'operazione, fare clic su Nuovo passo. Come prima, per entrare nella vista ISTANTANEA, clicca su qualsiasi passo precedente. Le operazioni restano le stesse.

Data Refinery interfaccia utente

Categorie riorganizzate per le operazioni della GUI Data Refinery

22 ott 2021

Le operazioni della GUI Data Refinery vengono riorganizzate nelle seguenti categorie:

  • PULISCI
  • CALCOLA
  • ORGANIZZA
  • LINGUAGGIO NATURALE

Le operazioni restano le stesse. Per informazioni consultare Operazioni GUI.

Miglioramenti per l'importazione e l'esportazione di artefatti di governance (Watson Knowledge Catalog)

22 ott 2021

  • Le relazioni tra manufatti sono definite utilizzando gli identificativi di artefatto, a differenza del metodo precedente in cui veniva utilizzato il contesto e il nome del manufatto.
  • Quando la fase di sincronizzazione del processo di importazione viene interrotta, ad esempio perché un pod viene chiuso, dopo qualche tempo il processo di sincronizzazione viene riavviato su un altro pod.
  • È stato aggiunto un nuovo permesso di controllo che può importare ed esportare tutti gli artefatti di governance in un file ZIP. Il nuovo permesso è Gestisci glossario ed è incluso nel ruolo Responsabile.

Vedi sezione Importazione di tutti gli artefatti di governance da un file ZIP in Importing artefatti di governance.

Settimana del 11 ottobre 2021

Decision Optimization sperimentazioni UI miglioramenti (Watson Studio)

11 ott 2021

Ora è possibile selezionare più facilmente il modo in cui si desidera formulare il proprio modello nella Decision Optimization Experiment UI: fare clic su Crea modello nella barra laterale e una finestra pop - up vi si chiede come si desidera formulare il proprio modello. È quindi possibile scegliere se si desidera utilizzare la modalità assistita con Modeling Assistant o codificare il proprio modello in Python, OPL, LP (CPLEX) o CPO oppure importare file.

È ora possibile effettuare lo zoom-in sul grafico della soluzione nella vista Explore Solution .

IBM Cloud Databases for DataStax

11 ott 2021

IBM Cloud Databases for DataStax viene ora aggiunto ai tipi di connessione per i progetti di analytics e i cataloghi.

Settimana chiusura 8 ottobre 2021

Tracciare modelli di machine learning in un inventario modello (beta) (Watson Knowledge Catalog)

8 ott 2021

Utilizzare un inventario di modello in Watson Knowledge Catalog per tracciare i cicli di vita dei modelli di machine learning dalla formazione alla produzione. Visualizza fogli factsheet per asset di modello che tracciano i progressi dallo sviluppo attraverso la produzione. Revisionare e mantenere i fogli factsheet che faciliano efficienti governance ModelOps e la conformità con i protocolli organizzativi. Per i dettagli, consultare Modello inventario. Si noti che questa funzione è disponibile come beta, è disponibile inizialmente solo nella regione di Dallas, e non è destinata ad uso produttivo.

Informazioni sulla carta di credito richieste per tutti i nuovi account

8 ott 2021

I nuovi clienti che desiderano creare un account IBM Cloud saranno tenuti a fornire le informazioni relative alla carta di credito durante la registrazione. Una carta di credito è richiesta per Lite così come i conti Pay - As - You - Go, ma verrà addebitato solo se il cliente consuma servizi sotto un piano fatturabile. Consultare Firma per Cloud Pak for Data as a Service per le istruzioni e un video che illustra il flusso di segnale.

Settimana chiusura 1 ottobre 2021

Rimozione delle esperienze utente Natural Language Classifier e Visual Recognition da Watson Studio

1 ott 2021

Le esperienze utente IBM Watson Natural Language Classifier e Visual Recognition in Watson Studio sono in fase di interruzione. A partire dal 1 dicembre 2021 non sarà possibile creare nuovi asset Watson Natural Language Classifier e Visual Recognition in Watson Studio in base ai tuoi servizi esistenti. In alternativa, vi incoraggiamo a considerare la migrazione al servizio IBM Watson Natural Language Understanding su IBM Cloud che utilizza un deep learning per estrarre dati e approfondimenti da testo come parole chiave, categorie, sentimenti, emozioni e sintassi, insieme a funzionalità avanzate di classificazione di testo multi - label, per fornire anche approfondimenti più ricchi per la tua azienda o industria. Per il riconoscimento visivo, considerare IBM Maximo Visual Inspection o formare modelli di visione informatica open source con Watson Machine Learning.

Settimana del 27 settembre 2021

Promemoria: rimozione di ambienti notebook Watson Studio obsoleti e quadri di distribuzione Watson Machine Learning

27 Sesto 2021

Obsoleti Watson Studio ambienti notebook e Watson Machine Learning quadri di distribuzione basati su Python 3,7 verranno rimossi il 15 ottobre 2021. Se non l'hai già fatto, riaddestrare e ridistribuire gli asset utilizzando le nuove specifiche del software default_py3.7_opence . Per i dettagli completi, consultare il avviso di deprecazione e pianificazione.

Avviso di deprecazione per CPLEX 12,9 per Decision Optimization

27 Sesto 2021

Il tipo di modello CPLEX 12,9 è obsoleto in Watson Studio e Watson Machine Learning. Il supporto per CPLEX 12,9 terminerà il 31 dicembre 2021. Migrare all'ultima versione, CPLEX 20,1. Per i dettagli sui tipi di modello di ottimizzazione della decisione, consultare la Distribuzione del modello.

Promemoria: Fine del supporto per le credenziali inline per accedere ai dati remoti (Watson Machine Learning)

27 Sesto 2021

L'utilizzo delle credenziali inline per connettersi direttamente ad un asset di dati non sarà più supportato a partire dal 6 ottobre 2021. Per i dettagli sulla modifica all'utilizzo delle connessioni per l'accesso ai dati remoti, consultare questo avviso di deprecamento.

Generazione di report su dati Watson Knowledge Catalog

27 Sesto 2021

Ora è possibile ottenere approfondimenti nei propri cataloghi, progetti e manufatti di governance impostando report per Watson Knowledge Catalog. I dati vengono inviati a un database esterno in cui è possibile eseguire query SQL per generare report. Per i dettagli sulla configurazione della segnalazione, consultare Reporting on Watson Knowledge Catalog dati.

Migliorata modifica degli artefatti di governance (Watson Knowledge Catalog)

27 Sesto 2021

Quando si modifica una proprietà artifact di governance per la quale si seleziona un artefatto, è possibile visualizzare le informazioni di base per la manualità selezionata nello stesso pannello di modifica.


Settimana chiusura 24 settembre 2021

Aggiornamenti di arricchimento dei metadati (Watson Knowledge Catalog)

24 Sesto 2021

È ora disponibile una panoramica dei risultati complessivi di arricchimento. È possibile vedere i punteggi di qualità per qualsiasi asset nell'arricchimento dei metadati e può modificare lo stato di revisione di ogni asset. Vedi Risultati di arricchimento dei metadati.

Settimana chiusura 17 settembre 2021

Supporto modelli CPLEX e CPO in esperimenti Decision Optimization (Watson Studio)

17 Sesto 2021

È ora possibile importare e risolvere file CPLEX e CPO in esperimenti di Decision Optimization . Consultare Vista modello Build.

Nuova opzione di risorsa computa con Python 3,8 e Decision Optimization (Watson Studio)

17 Sesto 2021

È ora possibile selezionare gli ambienti con Python 3,8 e Decision Optimization in cui eseguire i notebook. Per informazioni sull'ambiente di default disponibile e su come creare il proprio ambiente con Decision Optimization, consultare Compute opzioni di risorsa per l'editor di notebook nei progetti.

Python 3,8 supporto in esperimenti Decision Optimization (Watson Studio)

17 Sesto 2021

Per impostazione predefinita, gli esperimenti di Decision Optimization utilizzano Python 3,7. Tuttavia, è possibile modificare i parametri di esecuzione per il vostro esperimento di utilizzare Python 3,8 invece.

Dare agli utenti un accesso temporaneo o di ruolo ai tuoi dati Amazon S3

17 Sesto 2021

Il proprietario dell'account Amazon S3 può fornire credenziali di sicurezza temporanee o concedere un accesso basato sul ruolo agli utenti attendibili per i dati a cui si accede da una connessione Amazon S3 . Questa funzione garantisce maggiore sicurezza e flessibilità perché il proprietario dell'account non ha bisogno di aggiungere ulteriori utenti al proprio account IAM. Per le istruzioni consultare Impostazione delle credenziali temporanee o un Role ARN per Amazon S3.

IBM DataStage si aggiorna

17 Sesto 2021

  • Modifica sfuso della colonna migliorata.
  • L'interfaccia di importazione ISX ora utilizza i componenti del tearfoglio di Carbon.

Settimana chiusura 10 settembre 2021

Nuovo esempio per Watson Studio Pipelines

10 Sesto 2021

Scaricare un progetto di esempio pre - popolato dalla Galleria Watson Studio per testare le funzionalità di Watson Studio Pipelines. Seguire le istruzioni riportate nella pagina Panoramica del progetto di esempio per impostare gli asset necessari per configurare ed eseguire il flusso.

Settimana del 6 settembre 2021


Arricchimento dei metadati in scala (Watson Knowledge Catalog)

6 Sesto 2021

Un nuovo strumento automatizzato per l'utilizzo nei progetti analytics consente di automatizzare l'avvistamento dei dati. Arricchire i tuoi dati in scala modellando e analizzando la qualità dei dati di grandi quantità di dati con un solo click. Ulteriori informazioni su arricchimento dei metadati.

Questo strumento è disponibile solo per i clienti con i piani Watson Knowledge Catalog Professional o Enterprise.

Settimana chiusura 3 settembre 2021

Nuovi nodi per Watson Studio Pipelines beta

3 Sesto 2021

Il beta Watson Studio Pipelines ha tre nuovi nodi. È ora possibile creare una pipeline che richiama un lavoro DataStage con il nodo Esegui DataStage . È possibile controllare l'ordine di esecuzione della pipeline con il nuovo nodo Attesa per tutti i risultati , che specifica di attendere il completamento di tutte le dipendenze a monte, e il nodo Attendi qualsiasi risultato , che specifica di attendere il completamento solo della prima dipendenza a monte. Per i dettagli sulla configurazione di questi nodi, consultare Configurazione dei componenti pipeline.

Data Replication beta limitata

3 Sesto 2021

IBM Data Replication, che fornisce l'integrazione e la sincronizzazione dei dati attendibili per aiutarti a condividere in modo efficiente i dati, è ora in una beta limitata. Esso consente l'utilizzo di informazioni in tempo reale per DataOps arricchendo i big data, i data warehouse e i sistemi di analytics con i dati più aggiornati provenienti da database di elaborazione delle transazioni in costante modifica.

Questa soluzione IBM supporta la consegna di elevati volumi di dati con una latenza molto bassa, rendendolo ideale per la distribuzione dei dati multisito e il consolidamento dei dati, sia attraverso il data center, sia da locali al cloud, o da una nuvola all'altra. Il supporto robusto previsto per le fonti, gli obiettivi e le piattaforme garantisce che i dati giusti siano disponibili nei laghi dati, nei data warehouse, nelle marche di dati e nelle soluzioni di impatto a impatto, consentendo nel contempo l'utilizzo ottimale delle risorse e il rapido ROI.

Per partecipare alla documentazione di prodotto beta e vista limitata è necessario registrarsi. Per ulteriori informazioni, consultare Registra oggi per la Beta di IBM Data Replication

IBM DataStage si aggiorna

3 Sesto 2021

  • La prima consegna dei metadati della colonna di editing bulk è ora disponibile.
  • Quando si importa un archivio DataStage (ISX) ad un progetto, è ora possibile scaricare un report CSV.

Settimana chiusura 27 agosto 2021

Annuncio di Watson Studio Pipelines beta

Watson Studio Pipelines fornisce un'interfaccia grafica per l'orchestrazione di una pipeline end-to-end di asset dalla creazione attraverso la distribuzione. Utilizzare l'editor Pipelines per automatizzare un flusso end-to-end per preparare i dati, quindi creare, formare, distribuire e aggiornare i modelli di machine learning e gli script Python . Esplora le funzionalità dello strumento utilizzando un pipeline di esempio pre - installato. Per i dettagli, consultare Watson Studio Pipelines.

Nota: Questo strumento viene fornito come release beta e non è supportato per l'utilizzo negli ambienti di produzione.

Rimozione dell'annotazione dei dati con Defined Crowd e Figure Eight

A partire dal 16 settembre non sarà più possibile utilizzare le piattaforme di annotazione della folla di terze parti di Defined Crowd o Figure Eight per creare lavori di annotazione.

Nuove fonti di dati supportate per l'importazione dei metadati (Watson Knowledge Catalog)

IBM Cloud Databases for MongoDB e MongoDB sono ora supportate fonti di dati per Metadati Import in progetti.

Nuova documentazione SPSS Modeler (Watson Studio)

È stata aggiunta una nuova sezione Informazioni di riferimento , che copre argomenti come suggerimenti e shortcut, un riferimento di linguaggio CLEM e algoritmi statistici SPSS . Ulteriori informazioni verranno aggiunte a questa sezione in futuro, come una guida di scripting e automazione.

Miglioramenti federati Learning (Watson Machine Learning)

Federated Learning ora supporta Python 3,8 oltre a 3,7 per la versione modello. Le parti possono ora scegliere tra le versioni per i loro modelli ma tutte le parti e l'aggregatore devono utilizzare la stessa versione di Python.

Più acceleratori di settore per soluzioni end-to-end (Watson Studio)

Due nuovi acceleratori di settore sono disponibili come asset predefiniti è possibile utilizzare per affrontare le sfide di business comuni:

Acceleratori di settore
Nome dell'acceleratore di settore Descrizione
Progetto di allevamento efficace Supporta l'agricoltura efficace monitorando la crescita delle colture utilizzando la guida delle colture e fornire tempestivamente allertamento agli agricoltori circa il cambiamento meteorologico, possibile sviluppo di malattie delle colture, l'evaporazione del fungicida, ed un uso efficiente dei pannelli solari (supporto agrotaico).
Progetto organizzatore Commenti consentire alle aziende di visualizzare i commenti in modo più organizzato e di visualizzare più facilmente i feedback positivi o negativi specifici dei clienti.



IBM DataStage si aggiorna

  • ODBC Connector è ora supportato.
  • Transformer expression builder ora supporta le macro. Funzione aggiunta per trovare il tipo di dati per un'espressione creata all'interno del builder di espressione per le variabili di stage e loop. I miglioramenti di usabilità consegnati per il Transformer Expression Builder e la funzione "add column".
  • È ora supportata la sezione NLS (National Language Support) per la mappatura delle colonne e la sezione locale.
  • Aggiunti miglioramenti alla funzione di log dot.

Settimana chiusura 13 agosto 2021



Più acceleratori di settore per soluzioni end-to-end (Watson Studio)

Due nuovi acceleratori di settore sono disponibili come asset predefiniti è possibile utilizzare per affrontare le sfide di business comuni:

Acceleratori di settore
Nome dell'acceleratore di settore Descrizione
acceleratore di supply chain Snellita le tue operazioni di supply chain con AI.
Manutenzione intelligente (Remata) Gestione intelligente degli asset e manutenzione predittiva per snellare le tue operazioni.



IBM DataStage si aggiorna

  • Potenziamento del builder Transformer expression dove il tipo di dati della colonna viene scelto automaticamente in base al ritorno dell'espressione.
  • Potenziamento al pulsante Visualizza log con puntini colorati che denotano l'avviso, il guasto o l'esecuzione di successo.

Settimana chiusura 6 agosto 2021



Aggiungi un nome scontato per una distribuzione online (Watson Machine Learning)

Specificare un nome di servizio personalizzato per l'URL per una distribuzione online. Consultare Creazione di una distribuzione online.

Supporto per Python 3,8 (Watson Studio) e (Watson Machine Learning)

È ora possibile selezionare Python 3,8 ambienti quando si lavora con notebook con e senza GPU in Watson Studio. Solo gli ambienti che includono la CPLEX e le librerie DOcplex non sono attualmente disponibili con Python 3,8. Vedi Ambienti notebook. È inoltre possibile distribuire gli asset utilizzando Python 3,8 quadri e specifiche software. Consultare Quadri supportati e specifiche software per i dettagli.

IBM DataStage si aggiorna

  • Ora è possibile utilizzare la sezione NLSMap a livello di stage.
  • Il pannello di registrazione può ora essere ridimensionato utilizzando un meccanismo di click e di spostamento.

Settimana chiusura 30 luglio 2021



Esercitazioni introduttive

È ora possibile visualizzare la documentazione avviata in base al tipo di attività che si desidera eseguire:

Ogni percorso avviato include una o più esercitazioni e link a risorse aggiuntive.

Supporto per un accesso più sicuro ai dati remoti (Watson Machine Learning)

A partire dal 28 luglio 2021, Watson Machine Learning deprecherà il supporto alle credenziali inline per far leva sulle ultime best practice di sicurezza e per standardizzare e semplificare l'accesso ai dati.

In precedenza, si potrebbero includere le credenziali per accedere direttamente ad un asset di dati, ad esempio il contenuto da Cloud Object Storage o una tabella Db2 , quando è stata specificata l'origine dati per un lavoro di distribuzione o la soluzione Decision Optimization in Watson Machine Learning. Per semplificare il processo di connessione ai dati remoti e per evitare di esporre le credenziali, collegarsi direttamente ad un asset di dati non sarà più supportato per un'origine dati inline entro il 29 settembre 2021. Creare invece una connessione all'asset dati per memorizzare in modo sicuro le credenziali e quindi accedere all'asset di dati tramite gli attributi di connessione. Ad esempio:

"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>
                    }
            }]

Notate nel campione come il "tipo" del riferimento dei dati di input sia "connection_asset".

A partire dal 29 settembre, le credenziali inline falliranno con un errore di campi non validi. Se si utilizza Cloud Object Storage (S3) o Db2 per fornire input o memorizzare i risultati dei propri Decision Optimization lavori in Watson Machine Learning sarà necessario intervenire entro il 29 settembre 2021. Questa modifica si applica al Watson Machine Learning v4 API (/ml/v4) oltre che al Watson Machine Learning v4 Python libreria client.

Consultare Creazione di connessionie Dettagli di distribuzione di batch. Per i dettagli specifici per l'aggiornamento dei modelli Decision Optimization , consultare questo blog post sull'utilizzo degli asset di connessione con Decision Optimization.

Esportazione e importazione di tutti gli artefatti di governance da un singolo file (Watson Knowledge Catalog)

È ora possibile esportare tutti gli artefatti di governance in un unico file ZIP e importarli tutti in una volta utilizzando REST API. Consultare Importante tutti gli artefatti di governance da un file ZIP e Exporting di tutti gli artefatti di governance in un file ZIP.

Miglioramenti in Apprendimento Federato (Watson Machine Learning)

IBM Federated Learning include ora Pytorch 1.7.1. Un nuovo iperparametro per Probabilistic Federated Neural Matching (PFNM) è disponibile per i modelli di rete neurali con serie di dati eterogenei.

IBM DataStage si aggiorna

  • Si aggiunge ora il supporto per il "taglio" di (flussi parziali e flussi interi).
  • Il builder Transformer expression è stato migliorato in modo tale che un singolo click sul pannello laterale sinistro mostra informazioni sulla funzione e facendo doppio clic su una funzione lo aggiunge all'espressione.
  • Sybase ASE Connector è ora disponibile nella tavolozza.
  • La paginazione è ora disponibile per le importazioni ISX.

Settimana finale 23rd luglio 2021


IBM DataStage si aggiorna

  • I parametri di runtime possono ora essere utilizzati nel builder Transformer Stage expression.
  • Il supporto per l'importazione e l'esportazione delle definizioni dei dati è disponibile per la fase Transformer.

Numero di esecutori di Spark limitati per il piano Watson Studio Lite

Gli utenti di Watson Studio Lite sono in grado di utilizzare solo 2 esecutori per ambienti Spark in tutte le regioni. Gli utenti del piano retribuito (Standard e Enterprise) possono utilizzare il numero massimo di esecutori che sono disponibili sul cluster Spark.

Importare ed esportare le relazioni personalizzate (Watson Knowledge Catalog)

È possibile importare ed esportare attributi personalizzati di tipo relazione utilizzando file CSV. Per i dettagli, consultare Importing artefatti di governance.

Settimana chiusura 16 luglio 2021

Ambienti notebook Watson Studio aggiornati e quadri di distribuzione Watson Machine Learning

A partire dal 16 luglio 2021, sono disponibili nuovi ambienti Python per notebook e nuovi quadri di distribuzione per supportare le ultime funzionalità e le migliori pratiche di sicurezza. La tua azione è necessaria per aggiornare i notebook interessati o riaddestrare gli esperimenti di AutoAI entro il 15 ottobre 2021. Le distribuzioni potrebbero anche aver bisogno di aggiornamento come quadri precedenti o specifiche del software sono obsolete, quindi eliminate.

Modifiche agli ambienti notebook Python

Gli ambienti obsoleti per i notebook sono contrassegnati come obsoleti. Ad esempio, (Deprecated) Default GPU Python 3.7 o (Deprecated) Default Python 3.7. I modelli di ambiente personalizzati in base agli ambienti obsoleti saranno contrassegnati anche come obsoleti. Non sarà possibile creare un nuovo notebook utilizzando un ambiente obsoleto e la configurazione del software a partire dal 19 agosto 2021, e i notebook esistenti smetteranno di funzionare il 15 ottobre 2021 a meno che non si aggiornino ad una configurazione supportata.

Versione libreria
Libreria Versione precedente Nuova versione
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


Modifiche ai quadri di distribuzione e alle specifiche del software

Oltre a supportare le versioni di framework di distribuzione aggiornate, la specifica del software default_py3.7 python utilizzato con questi framework e altri asset distribuiti sarà obsoleta a favore della nuova specifica software default_py3.7_opence .

Modifiche della settificazione del framework e del software
Libreria o asset Versione obsoleta Versione supportata Software obsoleto
specifica
Nuova specifica del 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
Python funzione default_py3.7 default_py3.7_opence
Script Python default_py3.7 default_py3.7_opence
AutoAI autoai-kb_3.1-py3.7 autoai-kb_3.3-py3.7

Se si dispone di un asset distribuito, come ad esempio un modello, corrispondente ad un framework di distribuzione elencato come obsoleto, aggiornare la distribuzione all'ultimo framework entro il 15 ottobre 2021 per continuare il servizio ininterrotto. Per i modelli AutoAI , riallenare l'esperimento per aggiornare l'asset alla specifica del software più recente, quindi ridistribuire il modello risultante.

Tutti gli altri Quadri supportati le versioni rimangono le stesse.

Quando intervenire

Prendete le seguenti azioni entro il 15 ottobre 2021:

  1. Se si dispone di modelli di ambiente notebook personalizzati in base agli ambienti obsoleti, creare nuove definizioni in base a una configurazione software supportata. Ad esempio, Default Python 3.7 GPU o Default Python 3.7.
  2. Cambiare gli ambienti dei notebook per utilizzare un ambiente supportato.
  3. Prova i tuoi notebook. Se un notebook con un nuovo ambiente non viene eseguito correttamente, controllare la guida di compatibilità della versione di TensorFlow versione o la nota di rilascio di PyTorch su modifiche incompatibili per vedere se è necessario apportare modifiche per una transizione morbida. In molti casi, TensorFlow e PyTorch sono indietro compatibili.
  4. Arrestare qualsiasi lavoro esistente che esegua notebook con un ambiente obsoleto Python 3,7 o ambiente GPU.
  5. Creare nuovi lavori che utilizzano l'ambiente Default GPU Python 3.7 o Default Python 3.7 o i nuovi ambienti personalizzati.
  6. Riaddestrare gli esperimenti AutoAI per utilizzare automaticamente la nuova specifica software.
  7. Distribuire qualsiasi modello in Watson Machine Learning utilizzando quadri supportati e specifiche software.

Scopri di più sul lavoro con Watson Studio GPU Notebooks e la distribuzione con Watson Machine Learning:

IBM DataStage si aggiorna

  • È stato aggiunto il supporto alle variabili di ambiente di runtime.

Settimana chiusura 9 luglio 2021

IBM DataStage si aggiorna

  • IBM DataStage supporta il programma Hybrid Subscription Advantage per offrire sconti generosi sul servizio cloud di DataStage Standard. Per saperne di più, consultare Attiva il Hybrid Subscription Advantage.
  • È possibile visualizzare in anteprima i dati per i nodi di origine Sequential File .
  • La fase Transformer è stata aggiornata per supportare le seguenti funzioni:
    • Avviare il generatore di derivazione dal campo di vincolo dell'output Transformer.
    • Azioni sfuse complete per le colonne di output Transformer.
    • Cerca funzioni nel builder Transformer derivation.
    • Scegli i parametri locali nel builder Transformer derivation.
  • È possibile aggiungere un contenitore condiviso ("subflow") dal browser asset.
  • La fase di Modifica dispone di supporto di lamiera per specificare come funziona la Modifica stage.
  • È possibile modificare le sottoproprietà del tipo di metadati della colonna per la fase di Row Generator.
  • Il default canvas per le avvertenze nelle impostazioni di esecuzione viene modificato a 100.
  • La scheda dei dettagli di collegamento ha icone diverse che indicano il tipo di collegamento.
  • I fogli lacrimosi hanno aggiornamenti UI.

Settimana chiusura 2 luglio 2021

Cloud Pak for Data as a Service raccolta di apprendimento

È ora possibile guardare video e tutorial completi per imparare a utilizzare Watson Studio, Watson Knowledge Catalog, Watson Machine Learning, Data Refinery, e molto altro in Cloud Pak for Data as a Service.

Consultare la raccolta di apprendimento Cloud Pak for Data as a Service.

Nuovi miglioramenti in Federated Learning (Watson Machine Learning)

Federated Learning estende ora il suo supporto alla metrica di soglia del partito (quorum) per gli esperimenti XGBoost e ne aggiorna il supporto per Tensorflow 2.4.2.

Settimana chiusura 25 giugno 2021

Watson Query su Cloud Pak for Data as a Service è GA

Watson Query è ora generalmente disponibile. Watson Query integra più fonti di dati attraverso le località senza dover copiare e replicare i dati, e trasforma tutti questi dati in una sola vista dati logica. Iniziare aggiornando il proprio account IBM Cloud e provisioning del servizio. Consultare Provisioning Watson Query.

Imparare di più su Watson Query o provare un tutorial.

Watson Knowledge Catalog Il piano Enterprise è disponibile

È ora possibile fornire un piano Enterprise Watson Knowledge Catalog .

Il piano Enterprise ha le seguenti caratteristiche che non sono incluse in altri piani:

  • Knowledge Accelerators: Aggiungi glossari curati di artefatti di governance per il tuo settore. Vedi Knowledge Accelerators.
  • Data Privacy: produrre copie mascherate di dati protetti con opzioni di mascheramento avanzate. Vedere Data Privacy è GA!.
  • 20 utenti senza costi extra

Consultare Watson Knowledge Catalog piani.

Data Privacy è GA! (Watson Knowledge Catalog)

Proteggere i dati sensibili con la nuova funzionalità Data Privacy . Data Privacy consente agli amministratori dei dati di produrre copie maschili di dati per gli scienziati dei dati, gli analisti di business e i tester delle applicazioni. I dati sono protetti con regole di protezione dei dati che si applicano automaticamente a tutti i dati importati in un catalogo.

Data Privacy introduce anche opzioni di mascheramento avanzate per le regole di protezione dei dati, come la conservazione del formato potenziato, la tokenizzazione dell'hash a senso unico e la crittografia reversibile. Le opzioni di mascheramento avanzate forniscono anche la possibilità di mantenere le relazioni e di aumentare l'utilità dei dati mascherati.

Consultare Data Privacy.

Knowledge Accelerators forniscono glossari curati per Watson Knowledge Catalog

È ora possibile aggiungere Knowledge Accelerators al proprio framework di governance se si dispone del piano Enterprise Watson Knowledge Catalog .

Knowledge Accelerators aiuta a organizzare i dati lungo un vocabolario aziendale comune e conosciuto, oltre a fornire automaticamente contesto di business e definizioni durante l'onimbarco dei contenuti di dati normativi e di settore all'interno di Watson Knowledge Catalog. Un esteso vocabolario aziendale accelera i dati rendendo comprensibile ed eleva gli investimenti del tuo catalogo dati.

Vedi Knowledge Accelerators.

Limiti e impostazioni predefinite per la conservazione dei lavori di distribuzione (Watson Machine Learning)

Watson Machine Learning ora pone dei limiti sul numero di lavori di distribuzione conservati per ogni singolo spazio di distribuzione. Soprattutto, con questo aggiornamento, nessuna delle tue informazioni verrà persa, ma la tua esperienza utente durante l'esecuzione dei lavori di distribuzione potrebbe essere necessario cambiare.

I limiti del piano Watson Machine Learning per il numero di lavori di distribuzione conservati per uno spazio unico sono:

  • Lite: 100
  • Standard: 1000
  • Professionale: 3000 (aumento per richiesta tramite supporto)

Se si supera il limite, non sarà possibile creare nuovi lavori di distribuzione fino a cancellare i lavori esistenti o aggiornare il proprio piano. La nuova automazione ti aiuterà a rimanere entro i limiti del piano. Per impostazione predefinita, i metadati dei lavori saranno automaticamente cancellati dopo 30 giorni. È possibile sovrascrivere questo valore quando si crea un lavoro.

Gestione della conservazione dei metadati e della cancellazione programmaticamente

Se si sta gestendo un lavoro programmaticamente utilizzando il client Python o REST API, è possibile richiamare i metadati dall'endpoint di distribuzione utilizzando il metodo GET durante i 30 giorni.

Per mantenere i metadati per più o meno di 30 giorni, modificare il parametro della query dal default di retention=30 per il metodo POST per sovrascrivere il default e preservare i metadati. Notare che la modifica del valore a retention=-1 annullerà l'auto-cancellazione e preserverà i metadati.

Per eliminare un lavoro programmaticamente, specificare il parametro query hard_delete=true per il metodo Watson Machine Learning DELETE per rimuovere completamente i metadati del lavoro. Ad esempio:

DELETE /ml/v4/deployment_jobs/{JobsID}

Nuove funzioni Decision Optimization

Queste funzioni sono ora disponibili in Decision Optimization:

Nuove funzioni DataStage

  • È possibile aggiungere la derivazione di colonna direttamente nella sezione di output della fase Transformer.
  • SAP OData è abilitato nel browser degli asset.
  • L'Operatore Investigativo QualityStage è abilitato nella tavolozza.

Settimana chiusura 18 giugno 2021

IBM DataStage su Cloud Pak for Data as a Service è GA!

DataStage come servizio è ora generalmente disponibile. DataStage offre l'integrazione dei dati alimentati da AI che consente di estrarre, trasferire e caricare i dati su più sistemi ovunque.

Imparare di più su DataStage.

Più acceleratori di settore per soluzioni end-to-end (Watson Studio)

Tre nuovi acceleratori di settore sono disponibili come asset predefiniti è possibile utilizzare per affrontare le sfide di business comuni:

  • Financial Markets Customer Life Event Prediction: utilizzare l'acceleratore di Previsione Evento di previsione dei mercati finanziari per impostare i tuoi clienti sul percorso al successo finanziario con le offerte rilevanti al momento giusto. L'acceleratore include termini aziendali, una serie di asset science di sample e una dashboard di esempio per visualizzare i risultati.
  • Utilities Demand Response Program Propensity: Quali clienti dovrebbero essere offerti l'opportunità di iscrivi al Programma di risposta della domanda? Usa l'acceleratore di Propensione di Utilities Demand Response Program per avviare la tua analisi. L'acceleratore include termini di business, una serie di asset science di sample e un dashboard di RStudio di esempio per visualizzare i risultati. È inoltre possibile approfondire e visualizzare i dati utilizzando il Cognos Dashboard Embedded.
  • Utilities Payment Risk Prediction: utilizzare l'acceleratore di Previdenza Assistenza di Pagamento Utilities per impegnarsi in modo proattivo con i clienti a rischio di pagamenti mancanti. L'acceleratore include i termini aziendali, una serie di asset science science e una dashboard di esempio per visualizzare i risultati

Algoritmi aggiuntivi per esperimenti AutoAI (Watson Machine Learning)

Gli algoritmi di snap ML sono ora disponibili per gli esperimenti di formazione AutoAI . Gli algoritmi sono ben adatti per la precisione di bilanciamento con la velocità di allenamento. Per i dettagli, consultare AutoAI dettagli di implementazione.

Settimana chiusura 11 giugno 2021

Origine dati MariaDB supportata per l'importazione dei metadati (Watson Knowledge Catalog)

MariaDB è ora un'origine dati supportata per Metadati Import in progetti.

Settimana chiusura 4 giugno 2021

Più acceleratori di settore per soluzioni end-to-end (Watson Studio)

Tre nuovi acceleratori di settore sono disponibili come asset predefiniti è possibile utilizzare per affrontare le sfide di business comuni:

Nuovi miglioramenti in Federated Learning (Watson Machine Learning)

Federated Learning fornisce nuovi modi per ottimizzare l'esperimento, incluso il supporto per una metrica di soglia di partito (quorum) per esperimenti Tensorflow e il supporto per la cessazione di un esperimento quando vengono soddisfatte soglie di precisione.

Interfaccia potenziata connessioni

Quando si aggiunge una connessione ad un progetto, l'interfaccia include miglioramenti che lo rendono più veloce per creare la connessione:

  • Utilizzare il filtro Provider per identificare le origini dati IBM o le origini dati di terze parti.
  • Utilizzare il filtro Compatibile servizi per trovare i tipi di connessione che è possibile utilizzare con un servizio specifico.

In alternativa, se si conosce il nome del tipo di connessione che si sta cercando, è possibile inserirlo nel campo Trova .

Aggiungi pagina di connessione

Per le operazioni di aggiunta di una connessione ad un progetto, consultare Aggiunta connessioni ai progetti.

Settimana chiusura 28 maggio 2021

Nuova versione di runtime Decision Optimization e versione CPLEX (Watson Machine Learning)

Decision Optimization ha nuove opzioni:

  • Nuovo runtime Decision Optimization . Quando si esegue un modello in un esperimento Decision Optimization , il nuovo runtime do_20.1 viene ora utilizzato per impostazione predefinita. Consultare Vista modello Build.

  • CPLEX V.20.1 è ora disponibile in Watson Machine Learning. Consultare Modello di distribuzione.

Settimana chiusura 21 maggio 2021

Nuove esercitazioni SPSS Modeler (Watson Studio)

Nuovi tutorial sono disponibili per SPSS Modeler, basati su progetti di esempio. Per i dettagli, consultare le esercitazioni SPSS Modeler.

Nuovi limiti e default per la conservazione dei lavori di distribuzione (Watson Machine Learning)

Il 23 giugno Watson Machine Learning introdurrà dei limiti sul numero di lavori di distribuzione conservati per ogni singolo spazio di distribuzione. Soprattutto, con questo aggiornamento, nessuna delle tue informazioni verrà persa, ma la tua esperienza utente durante l'esecuzione dei lavori di distribuzione potrebbe essere necessario cambiare.

I limiti del piano Watson Machine Learning per il numero di lavori di distribuzione conservati per uno spazio unico sono:

  • Lite: 100
  • Standard: 1000
  • Professionale: 3000 (aumento per richiesta tramite supporto)

Se si supera il limite, non sarà possibile creare nuovi lavori di distribuzione fino a cancellare i lavori esistenti o aggiornare il proprio piano. La nuova automazione ti aiuterà a rimanere entro i limiti del piano. Per impostazione predefinita, i metadati dei lavori saranno automaticamente cancellati dopo 30 giorni. È possibile sovrascrivere questo valore quando si crea un lavoro.

Gestione della conservazione dei metadati e della cancellazione programmaticamente

Se si sta gestendo un lavoro programmaticamente utilizzando il client Python o REST API, è possibile richiamare i metadati dall'endpoint di distribuzione utilizzando il metodo GET durante i 30 giorni.

Per mantenere i metadati per più o meno di 30 giorni, modificare il parametro della query dal default di retention=30 per il metodo POST per sovrascrivere il default e preservare i metadati. Notare che la modifica del valore a retention=-1 annullerà l'auto-cancellazione e preserverà i metadati.

Per eliminare un lavoro programmaticamente, specificare il parametro query hard_delete=true per il metodo Watson Machine Learning DELETE per rimuovere completamente i metadati del lavoro. Ad esempio:

DELETE /ml/v4/deployment_jobs/{JobsID}

Brevi video vetrina le operazioni della GUI Data Refinery

Ti sei trovato usando un'operazione Data Refinery e pensando che sarebbe utile vedere un esempio di come usare quell' operazione? Beh, sei in fortuna! L'argomento GUI ora dispone di un breve video di ogni operazione.

Inviaci i tuoi commenti su questi video nella pagina della community Watson Studio e Machine Learning. (I commenti richiedono la firma nella comunità.)

Le modifiche del nome per le connessioni Sybase

Queste connessioni hanno nuovi nomi:

  • Sybase viene rinominato in SAP ASE
  • Sybase IQ viene rinominato in SAP IQ

Le tue impostazioni precedenti per le connessioni restano le stesse. Solo i nomi di connessione sono cambiati.

Settimana chiusura 7 maggio 2021

Disponibilità generale di funzionalità di funzione AutoAI sui dati relazionali uniti (Watson Machine Learning)

L'ingegneria della funzione AutoAI sui dati relazionali uniti è ora GA in tutte le regioni. Questa nuova funzione accorcia in modo significativo il tempo necessario per l'ingegneria delle funzioni quando si uniscono più file di dati relazionali in una fonte di dati di formazione per un esperimento AutoAI . Maggiori limiti di file significano ora si possono unire fino a 20 file di dati, con ogni file di dati fino a 4 GB e un massimo combinato di 20 GB. Gli esperimenti di AutoAI con i dati uniti da te creati durante il periodo di beta non richiedono alcuna migrazione ma consumano ora Capacity Unit Hours (CUH) dalla tua istanza Watson Machine Learning . La fatturazione per AutoAI con i dati uniti inizia il lunedì, 10 maggio 2021. Per i dettagli sul consumo CUH, consultare i piani su IBM Cloud. Per saperne di più su questa nuova funzione, vedere Building un esperimento con dati uniti.

Metadata import miglioramenti (Watson Knowledge Catalog)

Metadata import è stata potenziata nei seguenti modi:

  • Copybook COBOL
    • Quando si importano i copybook COBOL, le relazioni tra i copybook e le tabelle virtuali corrispondenti vengono importati nel catalogo.
    • È possibile selezionare singoli copybook COBOL per l'importazione dei metadati.
    • Le prestazioni di importazione dei metadati del copybook COBOL sono migliorate.
  • Miglioramenti di usabilità
    • Si hanno più opzioni quando si imposta l'ambito dati.
    • È possibile creare e aggiungere tag all'asset di importazione dei metadati.
    • È possibile modificare direttamente la configurazione dalla sezione di revisione.
    • È possibile modificare un asset di importazione dei metadati dall'interno dell'asset.
    • È possibile vedere lo stato degli asset di dati importati.
  • Box è ora un'origine dati supportata.

Vedere Importanti metadati.

Settimana chiusura 30 aprile 2021

Risolvere problemi di business comuni utilizzando un acceleratore di settore

Gli acceleratori di settore sono progetti pre - popolati con asset che puoi scaricare e utilizzare per risolvere problemi di business, come ad esempio l'analisi dell'attrattività dei clienti. È inoltre possibile utilizzare gli acceleratori come campioni di lavoro di tecniche di scienza dei dati. Vedi esempi End - to - end: acceleratori di settore. È inoltre possibile effettuare la ricerca della Galleria utilizzando il tag industry accelerator .

Costruire un modello di analisi del sentiment utilizzando AutoAI (Watson Machine Learning)

Una nuova funzione in AutoAI può rilevare il testo in un dataset e trasformarlo in vettori per eseguire alcune analisi del testo. Consultare Creazione di un esperimento di analisi del testo.

Settimana chiusura 23 aprile 2021

Rilascio beta di esperimenti di serie temporali AutoAI (Watson Machine Learning)

Creare un esperimento di serie temporale per prevedere l'attività futura (come i prezzi azionari o le temperature) su una determinata fascia di data / ora. Per ulteriori informazioni sulla creazione degli esperimenti di serie temporali consultare questo blog post. Per i dettagli sull'utilizzo della funzione, consultare Creazione di un esperimento di serie storiche.

Esperimenti di AutoAI con dati uniti che si spostano sulla disponibilità generale (Watson Machine Learning)

Gli esperimenti di AutoAI che si uniscono a più dataschetti relazionali per creare input formativi saranno generalmente disponibili a breve, previsti per il 7 maggio 2021. Non è necessaria alcuna migrazione per esperimenti o modelli AutoAI esistenti che utilizzano questa funzione. La chiusura del periodo di beta significa che l'utilizzo a partire dalla data di disponibilità generale comporterà oneri, fatturati come unità di consumo all'ora (CUH), contro il servizio Watson Machine Learning . I dettagli sui piani e sulle tariffe di Watson Machine Learning verranno aggiornati e annunciati concorrenti con la disponibilità generale di questa funzione.

Nuova esperienza degli artefatti di governance in altre regioni (Watson Knowledge Catalog)

La nuova esperienza degli artefatti di governance e altre funzioni sono ora disponibili nelle seguenti regioni di servizio IBM Cloud :

  • Regione di servizio di Dallas il 22 aprile
  • Regione di servizio di Londra il 21 aprile
  • Regione di servizio di Francoforte il 20 aprile

Vedi queste le novità della scorsa settimana:

Profilazione dei dati non strutturati

La profilazione dei documenti con dati non strutturati è ora disponibile in tutte le regioni di servizio IBM Cloud (vedi questa la nuova voce).

Settimana chiusura 16 aprile 2021

Nuova esperienza degli artefatti di governance (Watson Knowledge Catalog)

A partire dal 16 aprile, la nuova esperienza degli artefatti di governance è disponibile nella regione del servizio di Tokyo. Sarà disponibile in altre regioni nelle prossime settimane.

È ora possibile utilizzare queste nuove funzionalità di governance:

  • Assegnare ruoli di servizio Watson Knowledge Catalog e i permessi in IAM per controllare quali utenti possono eseguire quali azioni all'interno del contesto di Watson Knowledge Catalog.
  • Utilizza categorie per organizzare tutti i tuoi manufatti di governance e gli utenti che possono visualizzare e gestire quegli artefatti.
  • Crea le tue classificazioni.
  • Creare le proprie classi di dati.
  • Definire più relazioni tra i manufatti di governance.
  • Creare dataset di riferimento per definire i valori per tipi specifici di colonne che possono essere utilizzati come criteri di corrispondenza dei dati per una classe dati.
  • Creare regole di governance per fornire una descrizione dei tuoi criteri di governance.

Se si dispone di un servizio esistente Watson Knowledge Catalog , si ha la possibilità di effettuare l'aggiornamento alla nuova esperienza dopo che è disponibile nella propria regione. Tuttavia, i tuoi manufatti di governance esistenti sono definitivamente cancellati. Se si desidera conservare i propri manufatti di governance esistenti, è possibile attendere fino a quando l'aggiornamento automatico dell'esperienza artifact di governance, insieme alla migrazione automatica degli artefatti, è disponibile in un mese prossimo.

Se si predispone il servizio Watson Knowledge Catalog dopo il 22 aprile, si ha la nuova esperienza.

Miglioramenti del catalogo (Watson Knowledge Catalog)

A partire dal 16 aprile, i miglioramenti del catalogo sono disponibili nella regione di servizio di Tokyo. Saranno disponibili in altre regioni la prossima settimana.

I cataloghi sono potenziati nei seguenti modi:

  • Ulteriori informazioni vengono mostrate sulla nuova pagina Panoramica per gli asset, ad esempio, il percorso dell'asset e i relativi asset.
  • Più attività vengono mostrate nella pagina Attività per gli asset.
  • È possibile aggiungere più relazioni tra gli asset. Consultare Aggiunta relazioni di asset
  • È ora possibile aggiungere il copybook COBOL come asset in progetti e cataloghi. Consultare Aggiunta copybook COBOL.

Profilazione migliorata dei dati strutturati (Watson Knowledge Catalog)

A partire dal 16 aprile, la profilazione migliorata dei dati relazionali è disponibile nella regione di servizio di Tokyo. Sarà disponibile in altre regioni la prossima settimana.

Il profiling ora genera anche un punteggio di qualità complessivo per l'asset di dati e i punteggi di qualità individuali per una qualsiasi delle colonne nell'asset dati. Consultare Profiling asset.

Migliorata la ricerca in tutta la piattaforma

Ora è possibile utilizzare la barra di ricerca globale per cercare asset in tutti i progetti, i cataloghi e gli spazi di distribuzione a cui si ha accesso. È inoltre possibile cercare artefatti di governance attraverso le categorie a cui si ha accesso.

La ricerca ora trova risultati su più asset properties e artefatti di governance. È ora possibile cercare parole o frasi esatte attraverso i termini di ricerca circostanti con virgolette doppie. Vedi Ricerca in tutta la piattaforma.

Nuovo catalogo degli asset di Platform assets catalog

A partire dal 16 aprile, il Platform assets catalog è disponibile nella regione di servizio di Tokyo. Sarà disponibile in altre regioni la prossima settimana.

È ora possibile creare un Platform assets catalog per condividere le connessioni attraverso la propria organizzazione. Per creare o visualizzare il Platform assets catalog, scegliere Dati> Connessioni piattaforma dal menu principale. È possibile aggiungere un numero illimitato di collaboratori e connessioni al Platform assets catalog. Consultare Creazione del catalogo degli asset di Platform assets catalog.

Deprecazione dell'importazione di risorse Information Governance Catalog (Watson Knowledge Catalog)

Non è più possibile importare gli asset Information Governance Catalog in Watson Knowledge Catalog specificando un file di archivio con l'opzione di menu Aggiungi al catalogo> Assetti di importazione .

Supporto per notebook autogenerato per l'esperimento AutoAI (Watson Machine Learning)

Salva il codice di esperimento AutoAI come notebook generato automaticamente in modo da poter rivedere il codice di esperimento e interagire con l'esperimento programmaticamente. Il notebook viene salvato come asset di progetto che puoi rivedere e correre. Per i dettagli, consultare AutoAI notebook.

Il servizio Master Data Management (Beta) è ora noto come IBM Match 360 with Watson (Beta)

Il servizio beta precedentemente noto come Master Data Management è ora denominato IBM Match 360 with Watson. Per ulteriori informazioni su IBM Match 360 with Watson, consultare Gestione dei dati master (Beta).

File certificato richiesto per le connessioni "Db2 for i" e "Db2 for z/OS"

Per continuare ad utilizzare la connessione "Db2 for i" o la connessione "Db2 for z/OS" è necessario ottenere un file certificato di licenza Db2 Connect Unlimited Edition per il sottosistema Db2 for z/OS corrispondente o il server Db2 for i . Per le istruzioni di download e installazione consultare Attiva il file del certificato di licenza per Db2 Connect Unlimited Edition.

SOC1 Tipo 2 e SOC2 Tipo 2 realizzazioni di certificazione

I seguenti servizi nel catalogo Cloud Pak for Data as a Service hanno realizzato la certificazione SOC1 Tipo 2 e SOC2 Tipo 2:

  • DB2 su Cloud
  • Db2 Warehouse on Cloud (Flex)
  • Servizio Discovery
  • 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

Settimana chiusura 2 aprile 2021

Credenziali personali supportate per le connessioni

Quando si crea una connessione ad un'origine dati, ora si ha la possibilità di selezionare le credenziali personali se si desidera che ogni utente specifici le proprie credenziali per accedere alla connessione. In precedenza tutte le connessioni hanno utilizzato credenziali condivise, che consentono a tutti gli utenti di utilizzare le stesse credenziali per accedere alla connessione. Le credenziali personali sono disponibili solo se il proprietario dell'account li abilita nella pagina Account e se l'origine dati supporta le credenziali personali.

La pagina dell'account include le impostazioni delle risorse e delle credenziali di connessione

La Pagina account è stata ampliata per includere le impostazioni di ambito delle risorse e le impostazioni delle credenziali di connessione (personali o condivise) per Cloud Pak for Data as a Service. Come prima, è possibile accedere alle impostazioni dell'account IBM Cloud da questa pagina.

Tutti i tipi di connessione sono supportati su tutti i piani di offerta (Watson Studio e Watson Knowledge Catalog)

In precedenza alcune connessioni erano limitate a Watson Studio Standard o piani Enterprise o a Watson Knowledge Catalog Standard o piani professionali. Per l'elenco delle connessioni appena disponibili, consultare le modifiche del piano di servizio per Watson Studio e Watson Knowledge Catalog.

Settimana chiusura 26 marzo 2021

Il file certificato sarà richiesto per le connessioni "Db2 for i" e "Db2 for z/OS"

Un rilascio imminente modificherà le proprietà per le connessioni "Db2 for i" e "Db2 for z/OS". Le connessioni non funzioneranno a meno che non si ottenga un file certificato di licenza Db2 Connect Unlimited Edition per il sottosistema corrispondente Db2 for z/OS o il server Db2 for i . Per continuare ad utilizzare queste connessioni ininterrotta, è necessario installare il file. Per le istruzioni di download e installazione consultare Attiva il file del certificato di licenza per Db2 Connect Unlimited Edition.

Eseguire i carichi di lavoro del notebook da Watson Studio su AWS utilizzando le località Satellite

Una Posizione Satellite per l'esecuzione di carichi di lavoro notebook è ora disponibile su AWS us-east-1 Regione. Il Percorso Satellite è precostruito da IBM. Si configurano i tuoi notebook Python o R per accedere all'ambiente per la posizione precostruita Satellite e il codice del notebook eseguito su AWS. Per i dati ospitati su AWS, un percorso Satellite salva tempo e denaro eseguendo il codice in cui risiedono i dati. Attualmente, le località Satellite precostruite sono disponibili solo nella posizione di Dallas e solo per i clienti con piani Standard e Enterprise.

Settimana chiusura 19 marzo 2021

Nuovo ambiente Spark per l'esecuzione dei lavori di flusso Data Refinery

È ora possibile selezionare Default Spark 3.0 & R 3.6 quando si seleziona un ambiente per un lavoro di flusso Data Refinery . Il nuovo ambiente utilizza le stesse ore di unità di capacità (CUHs) come gli altri ambienti predefiniti.

Spark 3,0 & R 3,6 selezione

DataStage (Beta)

È ora possibile trovare tutte le informazioni relative a nuove funzioni, problemi noti, limitazioni e altre informazioni beta per la beta DataStage in un unico luogo. Per saperne di più, consultare Benvenuti nella beta DataStage !.

Migliore esperienza utente per Hybrid Subscription Advantage

L'Interfaccia Hybrid Subscription Advantage è stata migliorata, quindi la sottoscrizione è più veloce e semplice. Abbiamo anche aggiunto una dashboard di riepilogo per visualizzare i tuoi diritti scontati. Il Programma IBM Hybrid Subscription Advantage è un beneficio per le licenze che applica i diritti software esistenti in loco Cloud Pak for Data all'interno del portfolio Cloud Pak for Data as a Service . Per saperne di più, consultare Attiva il Hybrid Subscription Advantage.

Settimana chiusura 12 marzo 2021

Regolazione ambienti GPU in Watson Machine Learning

A partire dal 19 marzo 2021, gli ambienti della GPU in Watson Machine Learning saranno disponibili solo attraverso il piano standard V2 e V2 Professional. Vedere Piano di servizio modifiche e deprecazioni.

Settimana chiusura 5 marzo 2021

Salvare un esperimento AutoAI con i dati uniti come notebook (Watson Machine Learning)

È ora possibile salvare un esperimento AutoAI con un dataset unito come notebook in modo da poter esaminare tutte le trasformazioni che vanno a generare i pipeline del modello. Da notare che è possibile salvare l'intero esperimento come un notebook ma non è possibile salvare un singolo pipeline come notebook. Vedere Salvare un notebook generato AutoAI.

Data Refinery sono supportati negli spazi di distribuzione (Watson Machine Learning)

È ora possibile promuovere un flusso Data Refinery da un progetto ad uno spazio di distribuzione. Gli spazi di distribuzione sono utilizzati per gestire una serie di asset correlati in un ambiente separato dai tuoi progetti. È possibile promuovere i flussi Data Refinery da più progetti a uno spazio. Si esegue un lavoro per il flusso Data Refinery nello spazio e si utilizza quindi l'output a forma come input per i lavori di distribuzione in Watson Machine Learning. Per le istruzioni consultare Promuovere un flusso Data Refinery in uno spazio in Gestione dei flussi di Data Refinery.

Nuovo modo di profilare i documenti con dati non strutturati (Watson Knowledge Catalog)

Gli asset di dati che contengono dati non strutturati, come Microsoft Word, PDF, HTML e documenti di testo plain, sono stati precedentemente profilati da IBM Watson Natural Language Understanding (solo regione di servizio di Dallas). Tali profili hanno mostrato caratteristiche semantiche di un documento. Per allineare la profilazione di asset dati strutturati e non strutturati e per migliorare le funzionalità di governance, IBM Watson Natural Language Understanding viene sostituito con un nuovo servizio di analisi per dati non strutturati che possono anche infettare classi di dati Watson Knowledge Catalog . Gli asset dati non strutturati dei tipi supportati vengono profilati automaticamente quando vengono aggiunti ad un progetto o a un catalogo. Consultare Profili di asset dati.

La profilazione dei dati non strutturati è attualmente disponibile solo quando si predispone Watson Knowledge Catalog nella regione di servizio Dallas (US-South) su IBM Cloud.

Settimana chiusura 5 febbraio 2021

Obsoleto e rimozione dei flussi di Streams (Streaming Analytics)

Lo strumento di flussi di flussi viene rimosso dai progetti Watson Studio . Vedere Piano di servizio modifiche e deprecazioni.

Promemoria: rimozione di Python 3,6 ambiente (Watson Studio e Watson Machine Learning)

Python 3,6 viene rimosso da Watson Studio e Watson Machine Learning a causa di una vulnerabilità di sicurezza. Vedere Piano di servizio modifiche e deprecazioni.

Promemoria: il supporto per le istanze di machine learning V1 e le API obsolete termina il 8 aprile 2021 (Watson Machine Learning)

Il periodo di migrazione per gli utenti del piano Watson Machine Learning Standard e Professional per migrare asset da V1 istanze di servizio di apprendimento automatico a V2 istanze di servizio di machine learning termina il 8 aprile 2021. Questa è anche la fine del supporto per le API obsolete V3 e V4-beta Watson Machine Learning . Vedere Piano di servizio modifiche e deprecazioni.

API obsolete per Watson OpenScale

A partire dal 15 marzo 2021, Watson OpenScale richiede l'utilizzo di una nuova versione API. Vedere Piano di servizio modifiche e deprecazioni.

Settimana chiusura 29 gennaio 2021

Nuovo piano di determinazione dei prezzi per Watson OpenScale

Watson OpenScale dispone di un nuovo piano di tariffazione standard v2 . Vedere Piano di servizio modifiche e deprecazioni.

Settimana chiusura 22 gennaio 2021

Open beta per la costruzione di esperimenti AutoAI con dataset uniti (Watson Machine Learning)

È ora possibile costruire un esperimento AutoAI utilizzando fino a 5 dataset uniti da chiavi comuni in un unico dataset. Utilizzare lo strumento canvas per configurare il modo in cui i dati vengono uniti prima di eseguire l'esperimento. Quando si distribuiscono un modello risultante, specificare i dati di input che corrispondono allo schema del vostro esperimento. Per i dettagli, consultare Building an AutoAI sperimentare i dati uniti.

Settimana chiusura 15 gennaio 2021

Nuova organizzazione per la costruzione e la distribuzione di asset (Watson Machine Learning)

Il contenuto per i modelli di building è stato separato dal contenuto per la distribuzione e la gestione dei modelli, per facilitarvi la ricerca di strumenti e processi. Le sezioni aggiornate sono:

Argomento principale: Cloud Pak for Data as a Service