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Cómo llevar el aprendizaje de máquinas a la nube privada

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IBM Machine Learning es la primera plataforma cognitiva para crear, entrenar y desplegar modelos analíticos en la nube privada que tengan como origen los datos corporativos. Hoy en día, incluso con las técnicas más avanzadas, los científicos de datos pueden tardar días o semanas en desarrollar, probar y reorganizar un sólo modelo analítico.

Así, la compañía ha extraído la tecnología base del aprendizaje de máquinas, de IBM Watson, y la puesto a disposición, de momento de los usuarios de mainframe z System, el núcleo operativo donde se procesan diariamente miles de millones de transacciones de organizaciones globales como bancos, aseguradoras, tiendas, empresas de transporte y administraciones.

IBM Machine Learning permite a los científicos de datos automatizar la creación, el entrenamiento y el desarrollo de modelos analíticos funcionales basados en:

  • Cualquier lenguaje (por ejemplo: Scala, Java, Python).
  • Cualquier marco de aprendizaje de máquinas como Apache SparkML, TensorFlow y H20.
  • Cualquier tipo de dato transaccional.
  • Sin costes, tiempos de espera o riesgos de mover datos externamente.

Esta plataforma implementa por primera vez automatización cognitiva, de IBM Research, para ayudar a los científicos de datos a elegir el algoritmo adecuado para la información, mediante un sistema de puntuación de los datos en relación a los algoritmos disponibles. El servicio tiene también en cuenta diversas circunstancias, como qué tipo de trabajo hará el algoritmo y con qué rapidez debe producir resultados.

 

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