IBM Watson Studio Funktionen
Welche Funktionen hat IBM Watson Studio?
Statistisches Tool
- Data-Mining
- Algorithmen
Datenanalyse
- Analyse
Entscheidungsfindung
- Daten-Visualisierungen
- Datenvereinheitlichung
Modellentwicklung
- Unterstützte Sprachen
- Drag-and-Drop
- Vorgefertigte Algorithmen
- Modell-Training
Machine-/Deep-Learning-Dienste
- Maschinelles Sehen
- Verarbeitung natürlicher Sprache
- Künstliche neuronale Netze
Einsatz
- Managed Service
- Anwendung
- Skalierbarkeit
Top-bewertete IBM Watson Studio Alternativen
IBM Watson Studio Kategorien auf G2
Filter für Funktionen
Statistisches Tool
Skripterstellung | Unterstützt eine Vielzahl von Skriptumgebungen Diese Funktion wurde in 13 IBM Watson Studio Bewertungen erwähnt. | 81% (Basierend auf 13 Bewertungen) | |
Data-Mining | Extrahiert Daten aus Datenbanken und bereitet Daten für die Analyse vor 14 Rezensenten von IBM Watson Studio haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 86% (Basierend auf 14 Bewertungen) | |
Algorithmen | Wendet statistische Algorithmen auf ausgewählte Daten an Diese Funktion wurde in 14 IBM Watson Studio Bewertungen erwähnt. | 82% (Basierend auf 14 Bewertungen) |
Datenanalyse
Analyse | Wie in 14 IBM Watson Studio Bewertungen berichtet. Analysiert sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten | 88% (Basierend auf 14 Bewertungen) | |
Daten-Interaktion | Wie in 13 IBM Watson Studio Bewertungen berichtet. Interagiert mit Daten, um sie für Visualisierungen und Modelle vorzubereiten | 91% (Basierend auf 13 Bewertungen) |
Entscheidungsfindung
Modellierung | Basierend auf 13 IBM Watson Studio Bewertungen. Bietet Modellierungsfunktionen | 86% (Basierend auf 13 Bewertungen) | |
Daten-Visualisierungen | Erstellt Datenvisualisierungen oder Diagramme 14 Rezensenten von IBM Watson Studio haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 86% (Basierend auf 14 Bewertungen) | |
Report Generation | Generiert Berichte über die Datenleistung 12 Rezensenten von IBM Watson Studio haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 83% (Basierend auf 12 Bewertungen) | |
Datenvereinheitlichung | Basierend auf 13 IBM Watson Studio Bewertungen. Vereinheitlicht Informationen auf einer einzigen Plattform | 87% (Basierend auf 13 Bewertungen) |
Modellentwicklung
Unterstützte Sprachen | Basierend auf 32 IBM Watson Studio Bewertungen. Unterstützt Programmiersprachen wie Java, C oder Python. Unterstützt Frontend-Sprachen wie HTML, CSS und JavaScript | 86% (Basierend auf 32 Bewertungen) | |
Drag-and-Drop | Wie in 33 IBM Watson Studio Bewertungen berichtet. Bietet Entwicklern die Möglichkeit, Codeteile oder Algorithmen beim Erstellen von Modellen per Drag & Drop zu verschieben | 88% (Basierend auf 33 Bewertungen) | |
Vorgefertigte Algorithmen | Wie in 34 IBM Watson Studio Bewertungen berichtet. Bietet Benutzern vorgefertigte Algorithmen für eine einfachere Modellentwicklung | 85% (Basierend auf 34 Bewertungen) | |
Modell-Training | Basierend auf 35 IBM Watson Studio Bewertungen. Liefert große Datensätze zum Trainieren einzelner Modelle | 83% (Basierend auf 35 Bewertungen) | |
Vorgefertigte Algorithmen | Wie in 12 IBM Watson Studio Bewertungen berichtet. Bietet Benutzern vorgefertigte Algorithmen für eine einfachere Modellentwicklung | 92% (Basierend auf 12 Bewertungen) | |
Modell-Training | Liefert große Datensätze zum Trainieren einzelner Modelle Diese Funktion wurde in 12 IBM Watson Studio Bewertungen erwähnt. | 90% (Basierend auf 12 Bewertungen) | |
Feature-Entwicklung | Wie in 12 IBM Watson Studio Bewertungen berichtet. Wandelt Rohdaten in Merkmale um, die das zugrunde liegende Problem für die Vorhersagemodelle besser darstellen | 94% (Basierend auf 12 Bewertungen) |
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Maschinelles Sehen | Bietet Bilderkennungsdienste an Diese Funktion wurde in 26 IBM Watson Studio Bewertungen erwähnt. | 85% (Basierend auf 26 Bewertungen) | |
Verarbeitung natürlicher Sprache | Bietet Dienstleistungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache an Diese Funktion wurde in 33 IBM Watson Studio Bewertungen erwähnt. | 85% (Basierend auf 33 Bewertungen) | |
Künstliche neuronale Netze | Bietet künstliche neuronale Netze für Benutzer Diese Funktion wurde in 27 IBM Watson Studio Bewertungen erwähnt. | 86% (Basierend auf 27 Bewertungen) | |
Maschinelles Sehen | Bietet Bilderkennungsdienste an | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Verstehen natürlicher Sprache | Wie in 11 IBM Watson Studio Bewertungen berichtet. Bietet Dienste zum Verstehen natürlicher Sprache | 89% (Basierend auf 11 Bewertungen) | |
Deep Learning | Bietet Deep-Learning-Funktionen Diese Funktion wurde in 11 IBM Watson Studio Bewertungen erwähnt. | 91% (Basierend auf 11 Bewertungen) |
Einsatz
Managed Service | Verwaltet die intelligente Anwendung für den Benutzer und reduziert den Bedarf an Infrastruktur Diese Funktion wurde in 31 IBM Watson Studio Bewertungen erwähnt. | 84% (Basierend auf 31 Bewertungen) | |
Anwendung | Ermöglicht es Benutzern, maschinelles Lernen in Betriebsanwendungen einzubinden 32 Rezensenten von IBM Watson Studio haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 85% (Basierend auf 32 Bewertungen) | |
Skalierbarkeit | Bietet leicht skalierbare Anwendungen und Infrastrukturen für maschinelles Lernen 29 Rezensenten von IBM Watson Studio haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 86% (Basierend auf 29 Bewertungen) | |
Sprachliche Flexibilität | Ermöglicht Benutzern die Eingabe von Modellen, die in einer Vielzahl von Sprachen erstellt wurden. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Flexibilität des Rahmens | Ermöglicht es Benutzern, das Framework oder die Workbench ihrer Wahl auszuwählen. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Versionsverwaltung | Die Versionsverwaltung von Datensätzen, während Modelle durchlaufen werden. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Einfache Bereitstellung | Bietet eine Möglichkeit zum schnellen und effizienten Bereitstellen von Machine Learning-Modellen. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Skalierbarkeit | Bietet eine Möglichkeit, die Verwendung von Machine Learning-Modellen im gesamten Unternehmen zu skalieren. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Managed Service | Verwaltet die intelligente Anwendung für den Benutzer und reduziert den Bedarf an Infrastruktur Diese Funktion wurde in 11 IBM Watson Studio Bewertungen erwähnt. | 94% (Basierend auf 11 Bewertungen) | |
Anwendung | Ermöglicht es Benutzern, maschinelles Lernen in Betriebsanwendungen einzubinden 11 Rezensenten von IBM Watson Studio haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 92% (Basierend auf 11 Bewertungen) | |
Skalierbarkeit | Bietet leicht skalierbare Anwendungen und Infrastrukturen für maschinelles Lernen 11 Rezensenten von IBM Watson Studio haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 92% (Basierend auf 11 Bewertungen) | |
Sprachliche Flexibilität | Ermöglicht Benutzern die Eingabe von Modellen, die in einer Vielzahl von Sprachen erstellt wurden. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Flexibilität des Rahmens | Ermöglicht es Benutzern, das Framework oder die Workbench ihrer Wahl auszuwählen. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Versionsverwaltung | Die Versionsverwaltung von Datensätzen, während Modelle durchlaufen werden. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Einfache Bereitstellung | Bietet eine Möglichkeit zum schnellen und effizienten Bereitstellen von Machine Learning-Modellen. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Skalierbarkeit | Bietet eine Möglichkeit, die Verwendung von Machine Learning-Modellen im gesamten Unternehmen zu skalieren. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Zugriff auf Datenquellen
Breite der Datenquellen | Bietet eine breite Palette möglicher Datenverbindungen, darunter Cloud-Anwendungen, On-Premise-Datenbanken und Big-Data-Verteilungen 12 Rezensenten von IBM Watson Studio haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 89% (Basierend auf 12 Bewertungen) | |
Einfache Datenkonnektivität | Ermöglicht es Unternehmen, sich einfach mit jeder Datenquelle zu verbinden 12 Rezensenten von IBM Watson Studio haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 93% (Basierend auf 12 Bewertungen) | |
API-Konnektivität | Basierend auf 13 IBM Watson Studio Bewertungen. Bietet API-Verbindungen für Cloud-basierte Anwendungen und Datenquellen | 91% (Basierend auf 13 Bewertungen) |
Daten-Interaktion
Profiling und Klassifizierung | Ermöglicht die Profilerstellung von Datensätzen für eine bessere Organisation, sowohl durch Benutzer als auch durch maschinelles Lernen 13 Rezensenten von IBM Watson Studio haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 90% (Basierend auf 13 Bewertungen) | |
Metadaten-Management | Indiziert Metadatenbeschreibungen für eine einfachere Suche und bessere Einblicke Diese Funktion wurde in 11 IBM Watson Studio Bewertungen erwähnt. | 91% (Basierend auf 11 Bewertungen) | |
Datenmodellierung | Tools zur (Neu-)Strukturierung von Daten in einer Weise, die eine schnelle und genaue Extraktion von Erkenntnissen ermöglicht Diese Funktion wurde in 11 IBM Watson Studio Bewertungen erwähnt. | 94% (Basierend auf 11 Bewertungen) | |
Verknüpfen von Daten | Basierend auf 12 IBM Watson Studio Bewertungen. Ermöglicht das Self-Service-Verbinden von Tabellen | 90% (Basierend auf 12 Bewertungen) | |
Daten-Blending | Basierend auf 11 IBM Watson Studio Bewertungen. Bietet die Möglichkeit, Datenquellen in einem Datensatz zu kombinieren | 91% (Basierend auf 11 Bewertungen) | |
Datenqualität und -bereinigung | Ermöglicht Benutzern und Administratoren die einfache Bereinigung von Daten, um Qualität und Integrität zu erhalten Diese Funktion wurde in 12 IBM Watson Studio Bewertungen erwähnt. | 92% (Basierend auf 12 Bewertungen) | |
Gemeinsame Nutzung von Daten | Bietet kollaborative Funktionen für die gemeinsame Nutzung von Abfragen und Datensätzen 12 Rezensenten von IBM Watson Studio haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 90% (Basierend auf 12 Bewertungen) | |
Daten-Governance | Stellt die Verwaltung des Benutzerzugriffs, die Datenherkunft und die Datenverschlüsselung sicher 11 Rezensenten von IBM Watson Studio haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 95% (Basierend auf 11 Bewertungen) |
Exportieren von Daten
Breite der Integrationen | Basierend auf 11 IBM Watson Studio Bewertungen. Bietet eine breite Palette möglicher Integrationen, einschließlich Analysen, Datenintegration, Stammdatenmanagement und Data-Science-Tools | 94% (Basierend auf 11 Bewertungen) | |
Einfache Integration | Ermöglicht Unternehmen die einfache Integration mit Analyse-, Datenintegrations-, Stammdatenmanagement- und Data-Science-Tools 11 Rezensenten von IBM Watson Studio haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 91% (Basierend auf 11 Bewertungen) | |
Daten-Workflows | Basierend auf 11 IBM Watson Studio Bewertungen. Operationalisierung von Daten-Workflows zur einfachen Skalierung wiederholbarer Vorbereitungsanforderungen | 92% (Basierend auf 11 Bewertungen) |
Management
Katalogisierung | Zeichnet alle Machine Learning-Modelle auf und organisiert sie, die im gesamten Unternehmen eingesetzt wurden. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Überwachung | Verfolgt die Leistung und Genauigkeit von Machine Learning-Modellen. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Regierend | Stellt Benutzer basierend auf der Autorisierung bereit, um Machine Learning-Modelle bereitzustellen und zu iterieren. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Modell-Registry | Ermöglicht Benutzern die Verwaltung von Modellartefakten und verfolgt, welche Modelle in der Produktion bereitgestellt werden. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Katalogisierung | Zeichnet alle Machine Learning-Modelle auf und organisiert sie, die im gesamten Unternehmen eingesetzt wurden. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Überwachung | Verfolgt die Leistung und Genauigkeit von Machine Learning-Modellen. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Regierend | Stellt Benutzer basierend auf der Autorisierung bereit, um Machine Learning-Modelle bereitzustellen und zu iterieren. | Nicht genügend Daten verfügbar |
system
Datenerfassung und -aufbereitung | Bietet dem Benutzer die Möglichkeit, eine Vielzahl von Datenquellen zur sofortigen Verwendung zu importieren 11 Rezensenten von IBM Watson Studio haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 89% (Basierend auf 11 Bewertungen) | |
Unterstützte Sprachen | Unterstützt Programmiersprachen wie Java, C oder Python. Unterstützt Frontend-Sprachen wie HTML, CSS und JavaScript Diese Funktion wurde in 12 IBM Watson Studio Bewertungen erwähnt. | 88% (Basierend auf 12 Bewertungen) | |
Drag-and-Drop | Bietet Entwicklern die Möglichkeit, Codeteile oder Algorithmen beim Erstellen von Modellen per Drag & Drop zu verschieben Diese Funktion wurde in 12 IBM Watson Studio Bewertungen erwähnt. | 92% (Basierend auf 12 Bewertungen) |
Transaktionen
Metriken | Kontrollieren Sie die Modellnutzung und -leistung in der Produktion | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Infrastruktur-Management | Stellen Sie geschäftskritische ML-Anwendungen bereit, wo und wann immer Sie sie benötigen | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Zusammenarbeit | Vergleichen Sie ganz einfach Experimente – Code, Hyperparameter, Metriken, Vorhersagen, Abhängigkeiten, Systemmetriken und mehr –, um Unterschiede in der Modellleistung zu verstehen. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Einrichtung
Integration | Bietet die Möglichkeit, Daten aus einer Vielzahl von Quellen und in mehreren Datenformaten zu importieren. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Instandhaltung | Konsistente Wartung, Aktualisierung und Tests von Datenquellen, um die Qualität sicherzustellen. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
No-Code | Ermöglicht es Benutzern, Daten einfach zu analysieren, ohne programmieren zu müssen. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Daten
Sicherheit | Gewährleistet den Datenschutz und die Sicherheit von Kundendaten. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Datenvisualisierung | Visualisiert Textdaten durch Diagramme und Grafiken. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Analyse
Automatisierung | Automatisiert technische Backend-Manualprozesse. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Erkennung benannter Entitäten | Identifiziert Entitäten wie Organisation, Personenname, Standort usw | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Keyphrase-Extraktion | Extrahiert Schlüsselwörter, um Muster und Themen im Text zu bestimmen. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Themenanalyse | Automatische Identifizierung und Organisation von Text basierend auf Thema oder Thema. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Stimmungsanalyse | Nutzt die Stimmungsanalyse, um Benutzerfeedback zu erfassen. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Sprachliche Identifizierung | Gibt die Sprache an, in der der Text geschrieben wurde. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Parsen von Syntax/Wortart | Bietet die Möglichkeit, Syntax und Wortarten zu identifizieren. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Anpassung
Vorgefertigte Parametrierung | Ermöglichen Sie das Anpassen von Funktionen (Schlüsselbegriff, Themen, Stimmung, benannte Entität) durch Hinzufügen von Schlüsselwörtern oder Ausnahmen. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Benutzerdefinierte Erweiterung | Dem Benutzer erlauben, benutzerdefinierte Funktionen zu Analysefunktionen hinzuzufügen | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Kompositionalität | Vom Benutzer erstellte Modelle können als Funktionen/vorgefertigte Modelle in anderen Modellen verwendet werden | Nicht genügend Daten verfügbar |
