Machine Learning
Machine learning es una forma de la IA que permite a un sistema aprender de los datos en lugar de aprender mediante la programación explícita. Conforme el algoritmo ingiere datos de entrenamiento, es posible producir modelos más precisos basados en datos.
Un modelo de machine learning es la salida de información que se genera cuando entrena su algoritmo de machine learning con datos.
Después del entrenamiento, al proporcionar un modelo con una entrada, se le dará una salida. Por ejemplo, un algoritmo predictivo creará un modelo predictivo. A continuación, cuando proporcione el modelo predictivo con datos, recibirá un pronóstico basado en los datos que entrenaron al modelo
Deep Learning
Herramientas de Open Source
Organizaciones en todo el mundo, están mudando su infraestructura de TI a open source en un esfuerzo por modernizar sus centros de datos, migrarse a la nube y dejar atrás viejos softwares y hardware. La complejidad añadida a este nuevo ecosistema puede traer diversos retos tales como: disponibilidad limitada de soporte, soporte fragmentado, interoperabilidad, falta de especialistas, entre otros.
Para vencer estos dilemas, IBM ha desarrollado soluciones flexibles, ágiles y de fácil manejo, ofreciendo soporte sencillo y a un costo reducido donde IBM es tu único punto de contacto, evitando así tener que gestionar múltiples contratos.
Beneficios:
Reducción de costos en entrenamiento de modelos
Ahorra dinero en tiempos procesamiento drásticamente
Aprovecha el potencial de una comunidad sólida y creciente
Introduce nuevos conceptos y capacidades con mayor agilidad en comparación con las soluciones propias
Eficiencia y reducción de costos en Inteligencia artificial
Científicos de datos
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Automatización