将 AI 模型投入生产
IBM Watson Studio 使数据科学家、开发人员和分析人员能够在 IBM Cloud Pak for Data 上随时随地构建、运行和管理 AI 模型并优化决策。团结团队，在开放式多云架构上实现 AI 生命周期自动化并缩短实现价值的时间。
使用方法
MLOps
Watson Studio 为数据科学家提供了一个协作平台，用于构建、训练和部署机器学习模型。支持广泛的数据源，使团队能够简化其工作流程。借助自动化机器学习和模型监控等高级功能，Watson Studio 用户可以在整个开发和部署生命周期中管理其模型。
Decision Optimization
Decision Optimization 简化了优化模型的选择和部署，并支持创建共享成果和加强协作的仪表板。
可视化建模
可以借助受 IBM SPSS 启发的简易工作流程，在统一的数据和 AI 平台上将可视化数据科学与开源资料库和基于笔记本的界面相结合。
NLP with Watson
Watson Natural Language Processing Premium Environment 使 Watson Studio 用户能够即时使用预先训练的高质量文本分析模型，支持超过 20 种语言。这些模型由 IBM Research 和 IBM Software 的专家以每种语言创建、维护并评估质量。
自动化开发
初学者可以利用 AutoAI 快速入门，专家级数据科学家则可以加快 AI 开发的实验。AutoAI 会自动执行数据准备、模型开发、特征工程和超参数优化。
AI 治理
AI 治理自动化工具和流程使各组织能够更好地指导、管理和监控 AI 工作流程。他们能够通过跟踪和记录数据、模型、相关元数据和管道的来源，提供透明且可解释的分析结果。并利用自定义工作流程和动态仪表板管理风险、AI 政策和法规，有效地实施 AI 技术。
