利用数据、算法、机器学习和 AI 技术发现模式并构建预测
实践数据科学伴随着挑战。 它带有碎片化的数据,缺乏数据科学技能,以及各种工具、实践和框架可供选择,以严格的 IT 标准运行以进行训练和部署。 有效运行准确度不明确且预测难以审计的 ML 模型也具有挑战性。
使用 IBM 数据科学工具和解决方案,您可以通过以下方式加速 AI 驱动的创新:
- 智能数据结构
- 简化的 ModelOps 生命周期
- 能够通过灵活的部署运行任何 AI 模型
- 可信且可解释的 AI
换句话说,您可以在任何云上有效运行数据科学模型,同时灌输对 AI 结果的信任。 此外,您将能够通过 ModelOps 管理和治理 AI 生命周期,通过 规范性分析 优化业务决策,并通过 可视化建模 工具加快实现价值的时间。
AI 生命周期管理
可扩展的集成式数据科学平台,且提供了跨整个 AI 和 ML 生命周期的各项功能
现代数据科学技术
预测和优化技术,有助于制定更明智的决策
ModelOps 方法
使 AI 模型与 DevOps 同步操作,以更快实现 ROI
随时随地部署
能够在本地、私有云或多个公共云中运行 AI 模型