IBM Watson Studio

什么是"IBM Watson Studio"？

IBM Watson Studio是一个集成开发环境，用于构建、运行和管理AI模型。它可作为SaaS提供，也可作为IBM Cloud Pak for Data的一部分进行自托管。IBM Watson Studio赋予数据科学家、开发人员和分析师构建、运行和管理AI模型的能力，并在IBM Cloud Pak for Data的任何地方优化决策。通过统一团队、自动化AI生命周期并在开放的多云架构上加速价值实现。将开源框架如PyTorch、TensorFlow和scikit-learn与IBM及其生态系统工具结合起来，进行基于代码和可视化数据科学。使用Jupyter笔记本、JupyterLab和命令行界面，或者使用Python、R和Scala等语言。IBM收购Manta以补充数据和AI治理能力。IBM Cloud Pak for Data 4.8已推出。了解组织为何需要可解释的AI以及其重要性。现已推出watsonx.ai，这是一个全新的企业工作室，将传统机器学习与由基础模型驱动的新生成AI功能结合在一起。

"IBM Watson Studio"有哪些功能？

• MLOps：Watson Studio为数据科学家提供了一个协作平台，用于构建、训练和部署机器学习模型。它支持各种数据源，使团队能够简化其工作流程。具有自动化机器学习和模型监控等高级功能，Watson Studio用户可以在开发和部署生命周期中管理其模型。
• 决策优化：决策优化简化了优化模型的选择和部署，并支持创建仪表板以分享结果并增强协作。
• 可视化建模：使用易于使用的IBM® SPSS®工作流程，您可以在统一的数据和AI平台上将可视化数据科学与开源库和基于笔记本的界面相结合。
• NLP与Watson：Watson自然语言处理高级环境为Watson Studio用户提供了即时访问超过20种语言的预训练高质量文本分析模型。这些模型由IBM研究和IBM软件的专家在每种语言中创建、维护和评估质量。
• 自动化开发：通过AutoAI，初学者可以快速入门，专业数据科学家可以加速AI开发中的实验。AutoAI自动化数据准备、模型开发、特征工程和超参数优化。
• AI治理：AI治理自动化工具和流程使组织能够更好地指导、管理和监控AI工作流程。通过追踪和记录数据、模型、相关元数据和管道的来源，它们能够提供透明和可解释的分析结果。

产品特点：

• AI生命周期自动化：通过AutoAI构建模型管道，探索关系。
• 多云、本地数据源：访问和选择几乎任何云中的数据源。
• 拖放AI模型：使用直观的基于GUI的流程可视化构建模型。
• 为AI模型解释交易：确定新特征值将导致不同结果。

应用场景：

IBM Watson Studio在各种领域都有广泛的应用场景，包括但不限于：

• 金融行业：JPMorgan Chase利用IBM Watson Studio改进模型风险管理，提高决策效率。
• 市场营销：Wunderman Thompson利用AutoAI进行高容量预测，优化广告投放策略。
• 医疗保健：Highmark Health通过监控模型来改善预测准确性，提高医疗服务效率。

"IBM Watson Studio"如何使用？

IBM Watson Studio的使用方式非常灵活，用户可以通过以下步骤开始使用：

1. 登录IBM Watson Studio账户。
2. 创建新的项目并选择适合的数据源。
3. 使用AutoAI或自定义模型进行模型开发和训练。
4. 部署模型并监控其性能。
5. 根据模型反馈进行调整和优化。
6. 在不同领域的应用中实现AI决策优化和预测。

常见问题：

Q: IBM Watson Studio支持哪些开源框架？
A: IBM Watson Studio支持PyTorch、TensorFlow、scikit-learn等开源框架，用户可以根据需求选择适合的模型。

Q: 如何监控模型性能？
A: 用户可以使用Watson Studio提供的模型监控功能来监测模型的质量、公平性和漂移指标，以及根据反馈进行部署和优化。

Q: IBM Watson Studio如何帮助企业实现AI治理？
A: IBM Watson Studio提供了AI治理自动化工具和流程，帮助企业更好地管理和监控AI工作流程，确保透明和可解释的分析结果。