IBM Watson Studio是一个多功能平台，支持数据科学家、开发人员和分析师构建、运行和管理AI模型，同时优化IBM Cloud Pak for Data生态系统内的决策。该平台旨在团结团队，自动化AI生命周期，并在开放的多云架构中加快实现价值的时间。
主要特点：
- 开源集成：Watson Studio汇集了开源框架，如PyTorch、TensorFlow和SCRICKIT-与IBM及其生态系统工具一起学习，支持基于代码的数据科学和可视化数据科学。用户可以使用流行的工具，如Jupyter笔记本、JupyterLab和CLI。该平台支持诸如Python、R和Scala等编程语言。
- 可解释的人工智能： IBM Watson Studio 通过watsonx.ai引入可解释的人工智能和生成式人工智能功能，通过基础模型提供的新生成式人工智能功能补充传统机器学习。这一创新拓宽了AI应用的范围。
使用案例：
- MLOPS：Watson Studio是一个协作平台，可促进机器学习模型的构建、培训和部署。它支持各种数据源，简化了数据工作流。用户可以利用自动机器学习和模型监控等高级功能，在模型的整个开发和部署生命周期中管理模型。
- 决策优化：该平台使用户能够预测结果，并通过使用预测优化时间表、计划和资源分配来指定行动。它通过自然语言界面简化了优化建模。
- 与沃森的NLP：整合了自然语言处理(NLP)功能，允许用户在人工智能项目和应用程序中利用NLP。
AI治理：Watson Studio支持规模化的数据科学项目的治理和安全，确保AI项目遵守组织标准和法规。
优点：
- 让多云AI为企业服务。
- 使用灵活的消费模式。
- 在任何地方构建和部署人工智能。
- 预测结果，规定行动。
- 优化时间表、计划和资源分配。
- 使用自然语言接口的可编程优化建模。
- 统一工具并提高ModelOps的工作效率。
- 提供可解释的人工智能，以减少模型监控工作。
- 有效管理风险和监管合规性。
报告和验证：
IBM Watson Studio功能已经过ESG(企业战略小组)的验证。该报告证实了其简化和加快AI应用部署的能力。
主要资源：
- AutoAI加速实验： Watson Studio为构建模型管道、准备数据和选择模型类型提供了自动化解决方案。它可以生成和排序模型管道。
客户成功案例：
- 空中客车：空客使用Watson Studio整合了150个数据源，以优化飞机生产。
- Intuit：在Watson Studio的帮助下，Intuit将全公司范围内数据驱动型洞察的使用率提高了10倍。
- 城市服装商：Urban Outfitters通过Watson Studio将门店级别的报告时间从几小时减少到几分钟。
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