デザインソフトウェア Data science

3D モデル化統計分析用形態

データ、アルゴリズム、機械学習とAIの技法を使用し、パターンを明らかにして予測を構築します。 データサイエンスのパワーを活用する データサイエンスの実践には課題が伴います。 断片化されたデータ、データサイエンス・スキルの不足、さまざまなツール、プラクティス、フレームワークの選択、トレーニングや展開のための厳格なIT標準などが挙げられます。 また、精度が不明瞭で監査が困難な予測により、MLモデルを運用化することも困難になります。 IBMのデータサイエンス・ツールとソリューションを使用すると、次のようなAI駆動型のイノベーションを促進できます： - インテリジェントなデータ・ファブリック - 簡素化されたModelOpsライフサイクル - 柔軟な導入でAIモデルを実行する能力 - 信頼性の高い説明可能なAI つまり、AIの成果に信頼をもたらすと同時に、あらゆるクラウドでデータサイエンス・モデルを運用できるようになります。 さらに、ModelOpsでAIのライフサイクルを管理でき、処方的分析でビジネスの意思決定を最適化し、 ビジュアル・モデリング・ツールで 価値実現までの時間を短縮します。