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自动化是扩展企业人工智能部署的关键因素

IBM的目标是在其Watson Studio数据科学平台内部使​​用人工智能来自动化数据准备以及在推出企业AI之前所需的一些苦差事。

数据准备和治理工具包含在AutoAI中。AutoAI将成为Watson Studio的核心,并致力于让数据科学家专注于模型。据Forrester称,60%的受访者认为数据质量是部署人工智能的一大障碍。

Watson Studio将AutoAI与其Watson Machine Learning相结合,以自动化部署AI的核心步骤。AutoAI在IBM Cloud上的Watson Studio中可用。主要功能包括:

数据准备和预处理的自动化。

模型开发和特征工程。

超参数优化,以构建数据科学和AI模型。

一套用于数据科学的模型类型,包括梯度增强树和用于实验机器学习的过程。

IBM神经网络综合(NeuNeuS),处于公开测试阶段。NeuNueS允许数据科学家优化速度或准确度并跟踪模型训练。

对于IBM,AutoAI是Watson Studio构建的一部分,也是更广泛的数据科学产品组合,包括IBM Watson Assistant和Discovery以及Watson Machine Learning。

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