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IBM añade capacidades de automatización a Watson Studio

Para ayudar a los científicos de datos, acelerar el desarrollo de la IA.

[17/06/2019] IBM anunció AutoAI, un nuevo conjunto de capacidades para Watson Studio diseñado para automatizar muchas de las tareas, a menudo complicadas y laboriosas, asociadas con el diseño, la optimización y la gestión de la IA en la empresa. Como resultado, señalan desde IBM, los científicos de datos pueden ser liberados para dedicar más tiempo al diseño, prueba e implementación de modelos de aprendizaje automático (ML) -el trabajo de AI.

"A pesar de la creciente conciencia del valor estratégico de la IA en los negocios, la mayoría de las organizaciones todavía se enfrentan a retos fundamentales de la arquitectura de la información. Las tareas de encontrar, recolectar y organizar datos fragmentados y silenciados, y luego preparar esos datos para el análisis y el LD, a menudo están retrasando el desarrollo de la IA. En un reciente informe de Forrester, el 60% de los encuestados afirmaron que la gestión de la calidad de los datos se encontraba entre los principales retos a los que se enfrentaba cuando intentaba proporcionar inteligencia artificial, mientras que otro 44% la atribuyó a la preparación de datos. Para las organizaciones que no cuentan con científicos de datos, los proyectos de IA se ven aún más desafiados. En un estudio de IBM Institute for Business Value, Shifting Toward Enterprise-Grade AI, el año pasado, el 63% de los encuestados dijeron que la falta de las habilidades técnicas adecuadas era un desafío primordial para las implementaciones de la IA, comentó Rob Thomas, director general de IBM Data and AI.

El ejecutivo señaló que las nuevas capacidades AutoAI de Watson Studio trabajan en conjunto con Watson Machine Learning para comenzar a remediar estos desafíos automatizando y acelerando una variedad de pasos en el ciclo de vida de la IA.

"Disponibles ahora en Watson Studio en la nube de IBM, las nuevas capacidades de AutoAI están diseñadas para automatizar los procesos de preparación y pre procesamiento de datos que consumen mucho tiempo, incluyendo el desarrollo de modelos y la ingeniería de funciones. Esto está diseñado para permitir a los usuarios aprovechar las capacidades de optimización de hiperparámetros para construir modelos de ciencia de datos y de IA con mayor facilidad. Además, AutoAI contiene un conjunto de los tipos de modelos más potentes para la ciencia de datos empresariales, como los árboles potenciados por gradientes, y está diseñado para permitir a los usuarios escalar rápidamente las experimentaciones de ML y los procesos de implementación, agregó Thomas.

Indicó, asimismo que se incluye también en la familia AutoAI IBM Neural Networks Synthesis (NeuNetS), que se presentó por primera vez el otoño [septentrional] pasado, y que actualmente se encuentra en fase beta abierta dentro de los proyectos de Watson Studio. "La tecnología está diseñada para acelerar el desarrollo de modelos de aprendizaje profundo mediante el uso de la IA para sintetizar automáticamente redes neuronales personalizadas. NeuNetS permite a los usuarios elegir entre optimizar la velocidad o la precisión, y observar la construcción del modelo y el entrenamiento en tiempo real, finalizó Thomas.