Fonctionnalités de IBM Watson Studio

Prend en charge une variété d’environnements de script

Extrait les données des bases de données et prépare les données pour l’analyse

Applique des algorithmes statistiques aux données sélectionnées

Analyse les données structurées et non structurées

Interagit avec les données pour les préparer aux visualisations et aux modèles

Offre des capacités de modélisation

Crée des visualisations de données ou des graphiques

Génère des rapports sur les performances des données

Unifie l’information sur une plate-forme unique

Prend en charge les langages de programmation tels que Java, C ou Python. Prend en charge les langages frontaux tels que HTML, CSS et JavaScript

Offre aux développeurs la possibilité de glisser-déposer des morceaux de code ou des algorithmes lors de la création de modèles

Fournit aux utilisateurs des algorithmes prédéfinis pour simplifier le développement de modèles

Fournit de grands ensembles de données pour la formation de modèles individuels

Transforme les données brutes en fonctionnalités qui représentent mieux le problème sous-jacent aux modèles prédictifs

Offre des services de reconnaissance d’images

Offre des services de traitement du langage naturel

Offre des réseaux de neurones artificiels pour les utilisateurs

Offre des services de compréhension du langage naturel

Fournit des capacités d’apprentissage profond

Gère l’application intelligente pour l’utilisateur, réduisant ainsi le besoin d’infrastructure

Permet aux utilisateurs d’insérer l’apprentissage automatique dans les applications d’exploitation

Fournit des applications et une infrastructure d’apprentissage automatique facilement évolutives

Permet aux utilisateurs d’entrer des modèles créés dans une variété de langues.

Permet aux utilisateurs de choisir le framework ou l’atelier de leur choix.

Le contrôle de version des enregistrements en tant que modèles est itéré.

Fournit un moyen de déployer rapidement et efficacement des modèles de machine learning.

Offre un moyen d’adapter l’utilisation des modèles d’apprentissage automatique à l’échelle d’une entreprise.

Permet aux utilisateurs d’entrer des modèles créés dans une variété de langues.

Permet aux utilisateurs de choisir le framework ou l’atelier de leur choix.

Le contrôle de version des enregistrements en tant que modèles est itéré.

Fournit un moyen de déployer rapidement et efficacement des modèles de machine learning.

Offre un moyen d’adapter l’utilisation des modèles d’apprentissage automatique à l’échelle d’une entreprise.

Fournit un large éventail de connexions de données possibles, y compris des applications cloud, des bases de données sur site et des distributions de Big Data, entre autres

Permet aux entreprises de se connecter facilement à n’importe quelle source de données

Offre des connexions API pour les applications cloud et les sources de données

Permet le profilage des ensembles de données pour une organisation accrue, à la fois par les utilisateurs et l’apprentissage automatique

Indexe les descriptions des métadonnées pour faciliter la recherche et améliorer les informations

Outils pour (re)structurer les données de manière à permettre une extraction rapide et précise des informations

Permet la jonction de tables en libre-service

Permet de combiner des sources de données en un seul ensemble de données

Permet aux utilisateurs et aux administrateurs de nettoyer facilement les données pour maintenir la qualité et l’intégrité

Offre une fonctionnalité collaborative pour le partage de requêtes et d’ensembles de données

Assure la gestion de l’accès des utilisateurs, la traçabilité des données et le chiffrement des données

Fournit un large éventail d’intégrations possibles, y compris l’analyse, l’intégration de données, la gestion des données de référence et les outils de science des données

Permet aux entreprises de s’intégrer facilement aux outils d’analyse, d’intégration de données, de gestion des données de référence et de science des données

Opérationnalise les flux de données pour mettre facilement à l’échelle les besoins de préparation reproductibles

Enregistre et organise tous les modèles de machine learning qui ont été déployés dans l’ensemble de l’entreprise.

Suit les performances et la précision des modèles d’apprentissage automatique.

Provisionne les utilisateurs en fonction de l’autorisation de déployer et d’itérer sur des modèles Machine Learning.

Permet aux utilisateurs de gérer les artefacts de modèle et de suivre les modèles déployés en production.

Enregistre et organise tous les modèles de machine learning qui ont été déployés dans l’ensemble de l’entreprise.

Suit les performances et la précision des modèles d’apprentissage automatique.

Provisionne les utilisateurs en fonction de l’autorisation de déployer et d’itérer sur des modèles Machine Learning.

Permet à l’utilisateur d’importer diverses sources de données pour une utilisation immédiate

Contrôler l’utilisation et les performances du modèle en production

Déployez des applications ML stratégiques où et quand vous en avez besoin

Comparez facilement les expériences (code, hyperparamètres, métriques, prédictions, dépendances, métriques système, etc.) pour comprendre les différences de performances du modèle.

Permet d’importer des données à partir de diverses sources et dans plusieurs formats de données.

Maintient, met à jour et teste constamment les sources de données pour garantir la qualité.

Permet aux utilisateurs d’analyser facilement les données sans avoir besoin de coder.

Assure la confidentialité et la sécurité des données des clients.

Visualise les données textuelles à l’aide de tableaux et de graphiques.

Automatise les processus manuels techniques en arrière-plan.

Identifie des entités telles que l’organisation, le nom de la personne, l’emplacement, etc.

Extrait des phrases clés pour déterminer des modèles et des thèmes dans le texte.

Identifie et organise automatiquement le texte en fonction du sujet ou du sujet.

Utilise l’analyse des sentiments pour capturer les commentaires des utilisateurs.

Identifie la langue dans laquelle le texte a été écrit.

Permet d’identifier la syntaxe et les parties du discours.

Autorisez la personnalisation des fonctionnalités (phrase-clé, rubriques, sentiment, entité nommée) en ajoutant des mots-clés ou des exceptions.

Autoriser l’utilisateur à ajouter des fonctions personnalisées aux fonctionnalités d’analyse

Les modèles créés par l’utilisateur peuvent être utilisés comme fonctionnalités / pré-construits dans d’autres modèles

Permet aux utilisateurs de générer du texte à partir d’une invite texte.

Condense les longs documents ou textes en un bref résumé.

Permet aux utilisateurs de générer du texte à partir d’une invite texte.

Condense les longs documents ou textes en un bref résumé.

Permet aux utilisateurs de générer du texte à partir d’une invite texte.

Condense les longs documents ou textes en un bref résumé.

Permet aux utilisateurs de générer du texte à partir d’une invite texte.

Permet aux utilisateurs de générer du texte à partir d’une invite texte.

Condense les longs documents ou textes en un bref résumé.

Permet de générer des images à partir d’une invite texte.

Capacité à effectuer des tâches complexes sans intervention humaine constante

Capacité à décomposer et planifier des processus en plusieurs étapes

Fonctionne sur plusieurs systèmes logiciels ou bases de données

Améliore la performance en fonction des retours et de l'expérience

Engage dans une conversation semblable à celle des humains pour la délégation de tâches

Anticipe les besoins et offre des suggestions sans être sollicité

Faites des choix éclairés en fonction des données disponibles et des objectifs