在多箱数据和AI平台上发现模式和规定操作

有关数据的IBM Cloud Pak的数据科学是什么新的

经过 | 6分钟阅读| 2020年4月23日

创新和适应性比以往任何时候都更重要。我们发现新见解的能力,检查模式和构建假设,不断帮助我们调整和改善我们对快速变化条件的反应。 创新者的DNA 作者:Jeff Dyer,et.al描述了五个发现技能,这在帮助创新者产生新的增长机会方面是必不可少的:关联,质疑,观察,网络和实验。实际上,成功的创新者在持续的发现和交付流程中筹备了溢价。
在将预测和洞察转换为日程表,计划和规定的行动时,我们通常面临着无数的情景,目标和相应变量。无数的触摸点需要转化为不仅有利可图和富有成效的体验,而且安全,符合要求和令人愉快的经验。想象一下,面对零售商的决策,具有广泛的物理和数字足迹:他们不断优化资本和运营费用,供应链,人员配置,易腐货物等资产等因素。今天或明天的预计客户需求是什么?我们如何通过供应,物流和人员配置达到那种需求?为了简化决策,他们正在攻击洞察力和预测,以及时,安全的方式规定行动。这需要业务:
  • 团结在任何云中收集,组织和分析数据的努力
  • 扩展人才库和Reskill工作人员,为数据,AI和App Lipelines做出贡献
  • 激活工具,技术和合作者的生态系统,以缓解发现和部署
  • 促进AI模型治理作为其设计原则的一部分,促进信任和透明度
  • 构建,运行和管理与Devops集成的模型,以不断使用模型更智能的应用程序。

完全集成的多箱数据和AI平台可以帮助您自动化AI生命周期,加速发现和交付,同时整合技术和组织孤岛之间的交给。平台还使AI型号的消耗更容易,使初学者能够与专家合作并向专家学习,因此他们可以迅速成为关键贡献者。这就是为什么数据和AI平台是同步应用程序和AI节奏来构建模型操作的理想环境(发布型)使用开发行动的文化(Devops)。它还可以作为一个基础,使组织能够监视AI模型并根据快速变化的业务条件规定行动。它有助于组织通过市场波动和现代化环境来实现未来。

在数据和AI平台上加速发现和部署和AI模型

在 “在混合云世界中解锁业务加速”麦肯锡指出,“云加速领导人正在向智能融入运营,从基于规则的自动化到基于AI和机器学习的基于规则的自动化来增强决策。”云和AI先驱可以使用云跨越资产来构建应用程序。他们可以提供在开放式可扩展云本机平台中使用预先集成的集装箱服务集进行适应突然变化或新任务的经验。统一的环境使人们更容易弯曲发现的肌肉 创新者的DNA 至于至关重要:使多个活动,询问新问题,观察和评估模式,网络并分享新思路并创建实验。这是橡胶遇到道路的地方。旨在将其与业务优先考构,数据科学家,数据工程师和ML工程师与Devops工程师和应用程序开发人员与ML工程协调,可以通过更好的生产力协作和速度部署。

IBM. 云pak for data 是一个明确构建的数据和AI平台以满足这些要求。它自动化AI生命周期管理,提供整个组织的统一体验,扩展AI生态系统,部署模型单击,并启用模型,以便自动监视偏差,公平性,漂移,合规等。它可以通过通过建立和缩放AI具有信任和透明度来帮助您通过加速发现和部署来实现您的业务。

决策优化使得激活物流的需求和供应匹配

作为集装箱式微服务在平台上的一部分的规定分析和预测分析也释放了数据和AI的力量。通过决策优化,可用  Watson Studio溢价 对于数据的云pak,业务可以通过使用自然语言界面来构建决策优化模型,为调度,资源分配和需求规划等挑战来定义目标,约束和结果。企业可以采取判定优化和预测模型,这些模型在连续反馈循环的改进过程中,并使用它们导航换档需求,供应短缺和物流约束。

统一的经验和治理的框架帮助利用敏捷AI团队的力量

云Pak用于数据提供了使用常见模式和算法指导模型的创建,培训和部署的统一体验。它还适用于笔记本电脑和工作流程,以便更高级使用情况,支持 敏捷AI开发。通过使用 autoai.,数据科学家,分析师和应用程序开发人员可以合作发现洞察力,建立假设和探索结果。用户可以通过更好地解释结果,与模型交互,可视化关系并建立新实验来信任数据和模型。

扩展生态系统赋予了规模作为优势的优势

云Pak用于数据具有充满活力的,不断扩展的集合生态系统,可延长其覆盖范围。它支持IBM Power Systems for Mission关键AI工作负载,优化AI培训和推理。您还可以使用第三方和IBM Services的目录来扩展架构。也扩大了 行业加速器 包括客户分割和磨损,预测性维护和联络中心优化。这种模块化架构可帮助您快速启动,并在使用开源工具和库访问更多数据集,板载贡献者和与外部服务集成时,使用比例作为优势。

单位devops和develops速度速度将ai实现为您的应用程序

基于Red Hat OpenShift,Cloud Pak用于数据可帮助您进行缩放部署,提供具有安全性和治理的实时可见性和处理高数据量。它可以帮助您保留您的AI型号和应用程序运行,以提供与原始意图和期望相匹配的结果。该平台使开发人员能够站起来,并与连续集成和部署(CICD)管道集成,单击一下。数据科学家和开发人员可以利用各种云的一组集成环境。

更多了解有关数据科学和制作开发的新内容

数据科学是任何寻求发现和创新改进财务,设计和改进经验和精简业务的新方法的批判性做法。对于更深的来看看云Pak的新东西进行数据,请注册我们的 两部分网络研讨会 系列。您可以访问更多详细信息来访问 Watson Studio溢价 and the IBM. Modelops Microsites.。最后,不要错过我们的 用于应用程序网络研讨会的Multicloud,您可以在其中了解如何将Model OPS扩展到Hybrid云的边缘,并利用联合学习。此外,请在IBM数据和AI创新交换中获取您的问题,a 每周生活AMA. (向我询问)IBM研究和数据科学和AI专家。我们在技术论坛中分享我们的想法并听取您的想法是一个很好的机会。

您还可以下载Infographic“在数据和AI平台上构建AI模型的案例。“

并了解莫德利斯如何与流行的开源工具和Devops一起使用 访问此免费电子书.

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