Apresentando o IBM Watson Studio
Os especialistas estão começando a usar a inteligência artificial para transformar nosso recurso mais valioso - dados - em novas formas de fazer negócios. A inteligência artificial nos dá a oportunidade de encerrar a batalha com os dados e começar a usá-los para preparar recomendações convincentes, acelerar pesquisas e melhorar a qualidade da interação com os clientes de uma forma conveniente para eles. O objetivo dos sistemas de inteligência artificial é complementar a inteligência humana, e hoje estamos dando mais um passo no sentido de tornar a IA mais acessível a todos. Conheça o IBM Watson Studio .
Watson Studio: útil para organizações de inteligência artificial
O Watson Studio acelera os fluxos de trabalho associados à máquina e ao aprendizado profundo necessário para integrar a IA aos negócios e apoiar a inovação. A solução inclui ferramentas para especialistas em análise de dados, desenvolvedores de aplicativos e especialistas especializados para ajudar a organizar o processamento conjunto de dados e layout em larga escala, treinamento e implantação de modelos. Para a implementação bem-sucedida de projetos de IA, são necessários algoritmos, dados, especialistas e uma infraestrutura de computação muito poderosa.
Até hoje, havia uma barreira entre especialistas em dados e especialistas do setor. Somente especialistas técnicos altamente qualificados poderiam sistematizar e analisar grandes volumes de dados. Somente especialistas especializados podem transformar dados em conhecimento necessário à inteligência artificial. No entanto, eles trabalharam independentemente um do outro, usaram ferramentas diferentes e não puderam trocar resultados do trabalho. Como resultado, a inteligência artificial não poderia realmente complementar a inteligência humana.
O Watson Studio elimina essa barreira e permite criar um ambiente único para gerar novas ideias com base no conhecimento contido nos dados. O Watson Studio oferece a oportunidade de organizar a interação de especialistas de diferentes perfis em toda a organização. Nossa experiência em trabalhar com clientes em todo o mundo nos convenceu de que a interação integrada é a chave para realizar todo o potencial da IA.
Um conjunto completo de ferramentas para o desenvolvimento integrado de aplicativos usando IA
O Watson Studio contém uma variedade de ferramentas para organizar o ciclo de vida completo da IA, incluindo as melhores ferramentas de código aberto da categoria, além de ferramentas da IBM. Os componentes funcionais podem ou não exigir a necessidade de desenvolver código e possibilitar a construção e o treinamento de seus próprios modelos de aprendizado de máquina (MO) e aprendizado profundo (GO), além de reeducar e configurar APIs Watson pré-treinadas. São oferecidas amplas oportunidades para ajustar os modelos, gerenciá-los e automatizar o ciclo de feedback, o que permite que os modelos se tornem mais inteligentes ao longo do tempo e se adaptem constantemente às mudanças nas condições externas.
Conexão e preparação de dados
O uso da inteligência artificial começa com a conexão e o download de dados. Os especialistas em análise de dados gastam até 80% do tempo pesquisando e preparando dados; no entanto, 57% dos especialistas indicaram durante a pesquisa que a limpeza e sistematização de dados é a parte mais desagradável de seu trabalho. E não apenas eles enfrentam esse problema. Os analistas de negócios têm dificuldades semelhantes na obtenção dos dados necessários para preparar os relatórios. Às vezes, eles precisam esperar várias semanas para que o departamento de TI extraia os dados necessários dos sistemas de origem.
Para resolver o problema de limpeza e processamento de dados, desenvolvemos a ferramenta Refinaria de dados, que permite organizar a autopreparação rápida dos dados. O Watson Studio inclui mais de 35 interfaces para conexão com fontes de dados do IBM Cloud, nuvens de outros fornecedores, aplicativos e sistemas locais.
Ferramentas e modelos Watson treinados
Após conectar-se aos dados, você precisa construir e treinar os modelos. Os desenvolvedores de aplicativos podem começar com as APIs Watson comprovadas, treinadas e otimizadas. Esses modelos compreendem o clima, classificam os tópicos no texto, identificam traços de personalidade e reconhecem objetos nas fotografias. Fornecemos acesso a APIs bem documentadas com exemplos e trechos de código em linguagens de programação comuns.
Nem todas as empresas têm a experiência e os recursos para desenvolver máquinas inovadoras e tecnologias de aprendizado profundo. Portanto, oferecemos ferramentas simples para ajudá-lo a preencher o Watson com o conhecimento de seus próprios dados. A primeira ferramenta interna é o Watson Visual Recognition. Permite treinar modelos especiais usando suas próprias imagens para resolver problemas individuais no campo do reconhecimento de padrões.
Escolha de estruturas e as melhores ferramentas da categoria
Máquina e aprendizado profundo estão em constante evolução. O Watson Studio suporta a maioria das ferramentas populares para aprender, salvar, implantar e automatizar o novo treinamento do modelo. Essas ferramentas fazem parte do produto e nossa solução fornece gerenciamento de infraestrutura para que você possa se concentrar em seus projetos.
Use Python, R e Scala nos cadernos Jupyter . Os laptops são um meio popular para desenvolver e compartilhar documentos com código, cálculos matemáticos, visualização e comentários. Eles são usados para limpar e transformar dados, modelagem numérica, modelagem estatística, aprendizado de máquina e muito mais.
Juntamente com a equipe RStudio , criamos o ambiente de computação estatística R. de código aberto mais popular do mundo. O Watson Studio inclui o principal produto RStudio, um ambiente de desenvolvimento popular que simplifica a análise de dados usando R.
Ferramentas de modelagem visual para quem não gosta de programação
Embora os ambientes de código aberto Python e R sejam populares por seu baixo custo, flexibilidade e recursos avançados, uma boa programação e teste de código podem consumir muito tempo e tempo. Conversamos com muitos clientes e percebemos que nem todos são programadores. Portanto, oferecemos duas ferramentas para quem prefere modelagem visual:
- SPSS Modeler : Uma interface simples e fácil de usar, focada em todos - desde usuários corporativos a especialistas em análise de dados. Ele ajuda a extrair rapidamente idéias valiosas, criando modelos visuais com o mouse. Milhares de usuários do Modeler podem importar fluxos SPSS para o Watson Studio e eles funcionarão corretamente!
- Modelador de rede neural : uma interface gráfica simples e conveniente para o desenvolvimento de estruturas de redes neurais. Essa interface acelera o desenvolvimento, eliminando a necessidade de escrever e depurar códigos manualmente. As redes neurais podem ser exportadas para TensorFlow, Keras, PyTorch e Caffe, bem como no formato JSON para blogs e upload de código no GitHub.
Ambientes de computação flexíveis para treinamento de modelos em larga escala
Os modelos modernos de IA são altamente complexos e podem exigir terabytes de dados para treinamento. Trabalho ativo está em andamento para aumentar o poder de processamento de processadores, adaptadores gráficos, ferramentas de aprendizado distribuído e outras ferramentas. O Watson Studio oferece a oportunidade de escolher independentemente o hardware para experimentos e treinar modelos na velocidade máxima. Você pode dimensionar rapidamente recursos de computação e configurar dependências de pacotes em ambientes de computação.
Cada ambiente de computação é alocado para um participante específico do projeto, para que não haja necessidade de lutar por recursos. Nossa solução suporta o gerenciamento de pacotes - as definições do ambiente conda popular são usadas para configurar. Os ambientes de computação são considerados como recursos do projeto e todos os membros da equipe podem usá-los para realizar pesquisas reproduzíveis .
Como os ambientes de computação residem na IBM Cloud, você paga apenas pelo que usa. Nossa infraestrutura flexível pode lidar facilmente com picos de carga e foi projetada para suportar os projetos mais exigentes.
Gerenciamento do ciclo de vida do modelo
A implantação de um modelo em um ambiente de produção geralmente é uma tarefa assustadora que requer a ajuda de profissionais de TI ocupados. Quando pode levar várias semanas para implantar, não surpreende que os analistas de dados prefiram manter o modelo mais recente e seguir para o próximo projeto, em vez de treinar e implantar os modelos existentes repetidamente.
No Watson Studio, você pode automatizar a reciclagem do modelo e monitorar o desempenho do modelo ao longo do tempo. Essa educação continuada é uma vantagem exclusiva de nossa plataforma. Os limites podem ser definidos e, se o desempenho diminuir, os usuários receberão avisos e notificações para que o especialista em análise de dados possa tomar as medidas necessárias.
Modelos são recursos dinâmicos que precisam ser atualizados regularmente. Portanto, é muito importante ter ferramentas de controle de versão que permitam retornar às versões anteriores, se necessário. Essas ferramentas devem estar acessíveis através da API e da interface do usuário.
Compartilhamento rápido de resultados usando painéis
Os painéis do Watson Studio simplificam a visualização de dados nos aplicativos. Os usuários podem criar modelos visuais de forma independente para procurar novas idéias.
Os painéis interativos fornecem visualização de dados em tempo real. As ferramentas inteligentes para análise e visualização de dados ajudam a encontrar padrões e significado nos dados apresentados. Você também pode usar filtros e ferramentas de navegação de dados. Para maior comodidade do usuário, os painéis podem ser integrados ao contexto do aplicativo.
Integração com o Catálogo de Conhecimento Watson
A solução Watson Studio foi projetada para oferecer suporte às tarefas mais exigentes que podem ser implementadas usando inteligência artificial em uma organização. Em particular, a solução inclui um serviço de diretório inteligente que permite integrar e preparar recursos analíticos, incluindo dados estruturados e não estruturados, onde quer que estejam (na infraestrutura local ou na nuvem), para aumentar a produtividade da análise de dados, aprendizado de máquina e inteligência artificial.
Combine todos os recursos de informações em um único catálogo com metadados extensos . A inteligência artificial do Watson recomendará recursos ideais com base no entendimento do Watson sobre o relacionamento entre os recursos e o que os usuários fazem com eles.
Um poderoso mecanismo de ativação de política de dados integrado fornece proteção automática de informações confidenciais de acordo com as regras estabelecidas em sua organização.
Mais poder de IA
O Watson Studio oferece aos modelos a chance de cumprir sua missão: aprender. O treinamento contínuo de modelos usando os dados mais recentes nos permite garantir a conformidade constante dos modelos com as novas circunstâncias e fornece à organização o conhecimento necessário para tomar decisões mais informadas e obter vantagens competitivas.
O Watson Studio é um produto colaborativo da IBM Research e de outras equipes da IBM Cloud. Esperamos que você goste do nosso produto e esperamos aprender o que criará com ele.
Experimente o Watson Studio na nuvem IBM!
Você pode experimentar o Watson Studio na nuvem IBM gratuitamente - registre - se na nuvem IBM e tente o IBM Watson Studio:
https://www.ibm.com/cloud/watson-studio .
Recursos úteis
Lista de reprodução do IBM Watson Studio no youtube
Inscreva-se para receber notificações gratuitas do seminário da IBM.
Materiais de laboratório de laboratório usando o IBM Watson Studio.
Programas de suporte ao parceiro e inicialização IBM
Além de poder experimentar os serviços IBM, nossa empresa oferece programas de suporte para empresas que desejam usar a nuvem IBM para testar e implementar aplicativos. Esses programas envolvem a alocação de empréstimos de US $ 1.000 a US $ 10.000 por mês (ao longo do ano) para usar QUALQUER recurso do IBM Cloud para seus projetos piloto. Para mais informações, entre em contato conosco .