Memperkenalkan IBM Watson Studio
Spesialis mulai menggunakan kecerdasan buatan untuk mengubah sumber daya kita yang paling berharga - data - menjadi bentuk baru dalam berbisnis. Kecerdasan buatan memberi kita kesempatan untuk mengakhiri pertempuran dengan data dan mulai menggunakannya untuk menyiapkan rekomendasi yang menarik, mempercepat penelitian, dan meningkatkan kualitas interaksi dengan pelanggan dalam bentuk yang nyaman bagi mereka. Tujuan dari sistem kecerdasan buatan adalah untuk melengkapi kecerdasan manusia, dan hari ini kami mengambil langkah lain untuk membuat AI lebih mudah diakses oleh semua orang. Temui IBM Watson Studio .
Watson Studio: Berguna untuk Organisasi Kecerdasan Buatan
Watson Studio mempercepat alur kerja yang terkait dengan mesin dan pembelajaran mendalam yang diperlukan untuk mengintegrasikan AI ke dalam bisnis dan mendukung inovasi. Solusi ini mencakup alat untuk pakar analisis data, pengembang aplikasi, dan pakar khusus untuk membantu mengatur pemrosesan data bersama dan tata letak skala besar, pelatihan, dan penyebaran model. Untuk keberhasilan implementasi proyek AI, algoritma, data, spesialis dan infrastruktur komputasi yang sangat kuat diperlukan.
Hingga saat ini, ada penghalang antara pakar data dan pakar industri. Hanya spesialis teknis berkualifikasi tinggi yang dapat mensistematisasikan dan menganalisis data dalam volume besar. Hanya para ahli khusus yang bisa mengubah data menjadi pengetahuan yang dibutuhkan oleh kecerdasan buatan. Namun, mereka bekerja secara independen satu sama lain, menggunakan alat yang berbeda dan tidak dapat bertukar hasil kerja. Akibatnya, kecerdasan buatan tidak bisa benar-benar melengkapi kecerdasan manusia.
Watson Studio menghilangkan penghalang ini dan memungkinkan Anda untuk menciptakan lingkungan tunggal untuk menghasilkan ide-ide baru berdasarkan pengetahuan yang terkandung dalam data. Watson Studio memberi Anda kesempatan untuk mengatur interaksi para ahli dari berbagai profil di seluruh organisasi. Pengalaman kami bekerja dengan klien di seluruh dunia telah meyakinkan kami bahwa interaksi terpadu adalah kunci untuk mewujudkan potensi penuh AI.
Seperangkat alat lengkap untuk pengembangan aplikasi terintegrasi menggunakan AI
Watson Studio berisi berbagai alat untuk mengatur siklus hidup AI lengkap, termasuk alat open source terbaik di kelasnya, serta alat IBM. Komponen fungsional mungkin atau mungkin tidak memerlukan kebutuhan untuk mengembangkan kode dan memungkinkan untuk membangun dan melatih model pembelajaran mesin (MO) dan pembelajaran dalam (GO) mereka sendiri, serta mendidik ulang dan mengkonfigurasi API Watson yang telah dilatih sebelumnya. Peluang yang luas disediakan untuk model fine-tuning, mengelolanya dan mengotomatisasi loop umpan balik, yang memungkinkan model menjadi lebih cerdas dari waktu ke waktu dan terus-menerus beradaptasi dengan perubahan kondisi eksternal.
Koneksi dan persiapan data
Penggunaan kecerdasan buatan dimulai dengan menghubungkan dan mengunduh data. Pakar analisis data menghabiskan hingga 80% dari waktu mereka mencari dan menyiapkan data; namun, 57% ahli mengindikasikan selama survei bahwa pembersihan dan sistematisasi data adalah bagian yang paling tidak menyenangkan dari pekerjaan mereka. Dan tidak hanya mereka dihadapkan dengan masalah ini. Analis bisnis memiliki kesulitan yang sama dalam memperoleh data yang diperlukan untuk menyiapkan laporan. Kadang-kadang mereka harus menunggu beberapa minggu untuk departemen TI untuk mengekstrak data yang diperlukan dari sistem sumber.
Untuk mengatasi masalah pembersihan dan pemrosesan data, kami mengembangkan alat Pengilangan Data, yang memungkinkan Anda untuk mengatur persiapan data secara cepat. Watson Studio mencakup lebih dari 35 antarmuka untuk menghubungkan ke sumber data dari IBM Cloud, cloud dari vendor lain, aplikasi, dan sistem di tempat.
Alat dan model Watson yang terlatih
Setelah terhubung ke data, Anda perlu membangun dan melatih model. Pengembang aplikasi dapat mulai dengan API Watson yang terbukti, terlatih, dan dioptimalkan. Model-model ini memahami suasana hati, mengklasifikasikan topik dalam teks, mengidentifikasi ciri-ciri kepribadian dan mengenali objek dalam foto. Kami menyediakan akses ke API yang terdokumentasi dengan baik dengan contoh dan cuplikan kode dalam bahasa pemrograman umum.
Tidak semua perusahaan memiliki keahlian dan sumber daya untuk mengembangkan mesin inovatif dan teknologi pembelajaran yang mendalam. Karena itu, kami menawarkan alat sederhana untuk membantu Anda mengisi Watson dengan pengetahuan dari data Anda sendiri. Alat bawaan pertama adalah Watson Visual Recognition. Hal ini memungkinkan Anda untuk melatih model-model khusus menggunakan gambar Anda sendiri untuk memecahkan masalah individu di bidang pengenalan pola.
Pilihan kerangka kerja dan alat terbaik di kelasnya
Mesin dan pembelajaran mendalam terus berkembang. Watson Studio mendukung sebagian besar alat populer untuk belajar, menyimpan, menyebarkan, dan mengotomatiskan pelatihan ulang model. Alat-alat ini adalah bagian dari produk, dan solusi kami menyediakan manajemen infrastruktur sehingga Anda dapat berkonsentrasi pada proyek Anda.
Gunakan Python, R, dan Scala di Jupyter Notebooks . Laptop adalah media populer untuk mengembangkan dan berbagi dokumen dengan kode, perhitungan matematis, visualisasi, dan komentar. Mereka digunakan untuk membersihkan dan mengubah data, pemodelan numerik, pemodelan statistik, pembelajaran mesin, dan banyak lagi.
Bersama dengan tim RStudio , kami menciptakan lingkungan komputasi statistik open source paling populer di dunia R. Watson Studio termasuk produk unggulan RStudio, lingkungan pengembangan populer yang menyederhanakan analisis data menggunakan R.
Alat pemodelan visual untuk mereka yang tidak suka pemrograman
Meskipun lingkungan open source Python dan R populer untuk biaya rendah, fleksibilitas, dan fitur-fitur canggih, pemrograman yang baik dan pengujian kode dapat memakan waktu dan memakan waktu. Kami berbicara dengan banyak klien dan menyadari bahwa tidak semuanya adalah programmer. Oleh karena itu, kami menawarkan dua alat bagi mereka yang lebih suka pemodelan visual:
- SPSS Modeler : Antarmuka sederhana dan ramah pengguna yang berfokus pada semua orang - mulai dari pengguna bisnis hingga pakar analisis data. Ini membantu Anda dengan cepat mengekstraksi ide-ide berharga dengan membuat model visual dengan mouse. Ribuan pengguna Modeler dapat mengimpor stream SPSS ke Watson Studio dan mereka akan bekerja dengan benar!
- Neural Network Modeler : antarmuka grafis yang sederhana dan nyaman untuk mengembangkan struktur jaringan saraf. Antarmuka ini mempercepat pengembangan dengan menghilangkan kebutuhan untuk menulis dan men-debug kode secara manual. Jaringan saraf dapat diekspor ke TensorFlow, Keras, PyTorch dan Caffe, serta dalam format JSON untuk blogging dan mengunggah kode ke GitHub.
Lingkungan komputasi yang fleksibel untuk pelatihan model skala besar
Model AI modern sangat kompleks dan mungkin memerlukan data terabyte untuk pelatihan. Pekerjaan aktif sedang berlangsung untuk meningkatkan kekuatan pemrosesan prosesor, adapter grafis, alat pembelajaran terdistribusi, dan alat lainnya. Watson Studio memberi Anda kesempatan untuk secara mandiri memilih perangkat keras untuk eksperimen dan melatih model dengan kecepatan maksimum. Anda dapat dengan cepat skala sumber daya komputasi dan mengkonfigurasi dependensi paket di lingkungan komputasi.
Setiap lingkungan komputasi dialokasikan untuk peserta proyek tertentu sehingga tidak perlu memperjuangkan sumber daya. Solusi kami mendukung manajemen paket - definisi lingkungan conda populer digunakan untuk mengonfigurasi. Lingkungan komputasi dianggap sebagai sumber daya proyek, dan semua anggota tim dapat menggunakannya untuk melakukan penelitian yang dapat direproduksi .
Karena lingkungan komputasi berada di IBM Cloud, Anda hanya membayar apa yang Anda gunakan. Infrastruktur fleksibel kami dapat dengan mudah mengatasi beban puncak dan dirancang untuk mendukung proyek yang paling menuntut.
Model Manajemen Siklus Hidup
Menyebarkan model dalam lingkungan produksi biasanya merupakan tugas yang menakutkan yang membutuhkan bantuan profesional TI yang sibuk. Ketika perlu waktu beberapa minggu untuk menerapkan, tidak mengherankan bahwa analis data lebih suka menyimpan model terbaru mereka dan beralih ke proyek berikutnya, daripada melatih dan menggunakan model yang ada berulang kali.
Di Watson Studio, Anda dapat mengotomatiskan pelatihan ulang model dan memantau kinerja model dari waktu ke waktu. Pendidikan berkelanjutan ini adalah keunggulan unik dari platform kami. Ambang batas dapat ditetapkan, dan jika kinerja turun, pengguna akan menerima peringatan dan pemberitahuan sehingga pakar analisis data dapat mengambil tindakan yang diperlukan.
Model adalah sumber daya dinamis yang perlu diperbarui secara berkala. Karena itu, sangat penting untuk memiliki alat kontrol versi yang memungkinkan Anda untuk kembali ke versi sebelumnya jika perlu. Alat-alat ini harus dapat diakses melalui API dan antarmuka pengguna.
Berbagi hasil dengan cepat menggunakan dasbor
Dasbor Watson Studio menyederhanakan visualisasi data dalam aplikasi. Pengguna dapat secara mandiri membuat model visual untuk mencari ide-ide baru.
Dasbor interaktif menyediakan visualisasi data waktu nyata. Alat pintar untuk analisis dan visualisasi data membantu menemukan pola dan makna dalam data yang disajikan. Anda juga dapat menggunakan filter dan alat navigasi data. Untuk kenyamanan pengguna maksimal, dasbor dapat diintegrasikan ke dalam konteks aplikasi.
Integrasi dengan Katalog Pengetahuan Watson
Solusi Watson Studio dirancang untuk mendukung tugas-tugas yang paling menuntut yang dapat diimplementasikan menggunakan kecerdasan buatan dalam suatu organisasi. Secara khusus, solusinya mencakup layanan direktori cerdas yang memungkinkan Anda untuk mengintegrasikan dan menyiapkan sumber daya analitis, termasuk data terstruktur dan tidak terstruktur, di mana pun mereka berada (di infrastruktur lokal atau di cloud), untuk meningkatkan produktivitas analisis data, pembelajaran mesin, dan kecerdasan buatan.
Gabungkan semua sumber daya informasi ke dalam satu katalog dengan metadata yang luas . Kecerdasan buatan Watson akan merekomendasikan sumber daya yang optimal berdasarkan pada pemahaman Watson tentang hubungan antara sumber daya dan apa yang dilakukan pengguna dengan mereka.
Mekanisme aktivasi kebijakan data terintegrasi yang kuat memberikan perlindungan otomatis atas informasi rahasia sesuai dengan aturan yang ditetapkan dalam organisasi Anda.
Lebih banyak kekuatan AI
Watson Studio memberi model kesempatan untuk memenuhi misi mereka: untuk belajar. Pelatihan model yang berkelanjutan dengan menggunakan data terbaru memungkinkan kami untuk menjamin kepatuhan konstan model dengan keadaan yang berubah dan memberikan organisasi pengetahuan yang diperlukan untuk membuat keputusan yang lebih tepat dan mewujudkan keunggulan kompetitif.
Watson Studio adalah produk kolaboratif dari IBM Research dan tim IBM Cloud lainnya. Kami harap Anda menikmati produk kami dan berharap dapat mempelajari apa yang akan Anda buat dengannya.
Coba Watson Studio di IBM Cloud!
Anda dapat mencoba Watson Studio di cloud IBM secara gratis - mendaftar di cloud IBM dan mencoba IBM Watson Studio:
https://www.ibm.com/cloud/watson-studio .
Sumber daya yang bermanfaat
Daftar putar youtube IBM Watson Studio
Mendaftar untuk notifikasi seminar gratis IBM.
Bahan lab lab menggunakan IBM Watson Studio.
IBM Startup dan Program Dukungan Mitra
Selain dapat mencoba layanan IBM, perusahaan kami menawarkan program dukungan untuk perusahaan yang ingin menggunakan cloud IBM untuk menguji dan menggunakan aplikasi. Program-program ini termasuk alokasi pinjaman dari $ 1.000 hingga $ 10.000 per bulan (sepanjang tahun) untuk menggunakan sumber daya APAPUN dari IBM Cloud untuk proyek-proyek percontohan Anda. Untuk informasi lebih lanjut, hubungi kami .