IBM Watson Studio Desktop

Letzte Aktualisierung: 22.09.2019

Watson Studio Desktop enthält einfach bedienbare Data-Science- und KI-Werkzeuge, zur Prozessoptimierung größerer Unternehmen bzw. Teams. Die Software kann lokal auf Windows sowie Mac OS Geräten installiert werden.

Mit der Subscription erhält man zusätzlich Zugriff auf SPSS Modeler Premium und den technischen IBM Support, ohne weitere Kosten (Mindestlaufzeit von 8 Monaten).

Ihr Ansprechpartner

Ich heiße Massimo Martusciello und bin Ihr Ansprechpartner für IBM Watson Studio Desktop. Bei Fragen einfach melden.

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IBM Watson Studio Desktop Preise

Bezeichnung
IBM SPSS Studio Desktop; Authorized User; Subscription per Month
SKU: D1VJXLL

Watson Studio Desktop – Kauf und Lizenzierung

Wir veröffentlichen hier den Netto-Listenpreis. Sie erhalten von uns auf Anfrage Rabatte. Über das Warenkorbsymbol können Sie mit zwei Klicks online ein Angebot anfordern und Fragen stellen. Sie können mich auch anrufen oder eine E-Mail schicken.

Achtung: Bei Bestellungen von einer Laufzeit von unter 8 Monaten, fällt eine Servicepauschale von mind. 100 € an.

Authorized User

Wenn Sie eine Authorized User Lizenz kaufen, dann dürfen Sie das Programm auf einem beliebigen Desktop (Windows/Mac OS) installieren und es darf nur der autorisierte Benutzer (üblicherweise der Hauptbenutzer des PCs) damit arbeiten. Wenn Sie fünf Lizenzen kaufen, dann dürfen fünf autorisierte Benutzer damit arbeiten.

Watson Studio Desktop – Vorteile

Zugriff auf SPSS Modeler Premium ohne Aufpreis.
Daten-Exploration – Mit dem integrierten Dashboard-Service können Sie beeindruckende Visualisierungen direkt aus Ihren Daten in Echtzeit erzeugen und damit bislang unbekannte Muster, Beziehungen oder andere verwertbare Erkenntnisse darstellen. Anschließend können Sie diese Erkenntnisse auf einfache Weise mit Ihrem Team teilen.
Modell-Entwicklung – Testen und implementieren Sie Modelle in Umgebungen mit individuell anpassbarer Rechenleistung, die mit Ihrem Workflow skaliert werden können. Wählen Sie die beste Umgebung aus, basierend auf der Phase Ihres Modells und dem erforderlichen Umfang. Sie haben die Wahl zwischen verschiedenen Kapazitäten von Anaconda-, Spark- und GPU-Umgebungen.
Modell-Evaluierung – Verbessern Sie die Leistung Ihres Modells, indem Sie mit Model Visualization in SPSS Modeler die Übereinstimmung zwischen Modell und Daten visualisieren.
Modell-Implementierung – Sobald Ihr Modell fertig ist, können Sie es mit dem verfügbaren IBM Watson Machine Learning Service implementieren und bewerten.
Modell-Verwaltung – Mit Deep Learning Experiments können Sie auf einfache Weise Abläufe vergleichen und Modell-Hyperparameter optimieren.
Data-Science im Team – Verwenden Sie Open-Source-Tools wie Jupyter Notebooks mit interaktiven Projektfeatures wie programmgesteuertem Zugriff und Versionssteuerung, um Ihre Parameter zu optimieren, bis Sie ein Modell für den Produktionsbetrieb finden.
Verbesserte visuelle Modellierung – Nutzen Sie Drag-and-drop-Tools von SPPS Modeler für Datenexploration und Machine Learning und sehen Sie das klassische Tool aus einer neuen Perspektive.
Automatisiertes Deep Learning – Eine intuitive, codefreie Drag-and-drop-Schnittstelle in Neural Network Modeler ermöglicht Ihnen die visuelle Programmierung für Deep Learning.

Watson Studio Desktop – Funktionen

Watson Studio Desktop enthält eine Vielzahl von Werkzeugen zusammengefasst in einer integrierten Umgebung.

SPSS Modeler – für Daten-Vorbereitung, -Integration und -Modellierung. Kann auch seperat genutzt werden.
Data Refinery – Zugang zu einer tabellarischen Ansicht Ihrer Daten, darunter Visualisierungen und Übersichtsstatistiken. Mit Data Refinery können Sie bislang verborgene Erkenntnisse in Ihren Daten mit integrierter Datenbereinigung und integrierten Datentransformationen aufdecken. Sie haben Zugang zu einer tabellarischen Ansicht Ihrer Daten, darunter Visualisierungen und Übersichtsstatistiken. Damit können Sie neue Erkenntnisse gewinnen, indem Sie die richtigen Fragen zu Ihren Daten stellen.
Python 3 Notebooks, Jython Scripting – zum Erstellen und Teilen von Dokumenten mit Live-Code, Vergleichen, Visualisierungen und Erklärungstexten.
Neural Network Modeler – zum Erstellen von TensorFlow, Keras, PyTorch und Caffe Strukturen ohne Code.
Interaktive Dashboards – zum Ausbringen von teilbaren Berichten.