IBM Watson Studio

Продукт

Название базовой системы (платформы):	IBM Watson
Разработчики:	IBM
Отрасли:	Информационные технологии, Образование и наука
Технологии:	BI

Содержание

2019
- Старт продаж на платформе MerliONCloud
- Возможности

IBM Watson Studio — это инструментарий для ученых-аналитиков, разработчиков приложений и профильных специалистов, позволяющий совместно работать с данными в процессе создания и обучения моделей. Гибкость этого продукта позволяет создавать модели, данные в которых можно размещать и развертывать в любом месте в гибридной среде, что помогает быстрее освоить и применить науку о данных.

2019

Старт продаж на платформе MerliONCloud

18 апреля 2019 года компания MERLION, российский VAD-дистрибьютор, в рамках развития платформы Merlioncloud, сообщает о старте продаж двух продуктов - IBM SPSS Statistics Subscription и IBM Watson Studio Desktop Subscription. Подробнее здесь.

Возможности

По информации на 2019 год IBM Watson Studio обеспечивает:

Подготовку данных
- Возможность отыскать связи и закономерности, скрытые в данных, с помощью встроенных функций очистки и преобразования данных Data Refinery, просматривать данные в табличном виде, включая визуализации и сводную статистику. Это поможет правильно формулировать запросы к данным и получать точные и полезные ответы.
Исследование данных
- С помощью встроенных сводных панелей можно в реальном времени создавать визуализации данных, позволяющие увидеть ранее незамеченные закономерности, взаимосвязи и другие аспекты. Этими визуализациями можно поделиться со своими коллегами.
Разработку моделей
- С помощью настраиваемых вычислительных сред, масштабируемых вместе с рабочими процессами, удобно тестировать и развертывать модели. Можно выбрать оптимальную среду в зависимости от этапа моделирования и масштаба. На выбор предлагаются среды Anaconda, Spark и GPU различной емкости.
Оценку модели
- Визуализация соответствия модели и данных с помощью компонента Model Visualization, входящего в SPSS Modeler, помогает сделать модель эффективнее и продуктивнее.
Развертывание моделей
- Когда модель будет готова, ее можно развернуть и оценить с помощью службы IBM Watson Machine Learning.
Управление моделями
- Компонент Deep Learning Experiments позволяет сравнивать прогоны моделей и легко оптимизировать модели на уровне гиперпараметров.