Nach einer zwölfmonatigen Beta-Phase stellt IBM nun Watson Machine Learning der Öffentlichkeit zur Verfügung. Forscher und Entwickler können damit nicht nur Algorithmen generieren, sondern diese auch direkt mit anderen teilen. [...]
IBM teilte in einem Blogpost mit, dass Watson Machine Learning (WML) nun für die Öffentlichkeit zugänglich ist. Nach einer zwölfmonatigen Beta-Phase an der über 150 Clients und 1.000 IBM-Mitarbeiter teilgenommen haben, sei der Dienst jetzt reif für die Öffentlichkeit.
WML ist über IBMs Bluemix-Plattform erreichbar und richtet sich vor allem an Entwickler und Data-Scientists. Diese sollen damit die Möglichkeit bekommen, etwa Machine Learning Pipelines zu erstellen und so entsprechende Anwendungen entwickeln zu können. Für die Erstellung von Modellen stehen dem Nutzer zwei mögliche Pfade zur Verfügung. Ein manueller Pfad, bei dem der Anwender selbst festlegen kann, was trainiert werden soll und ein automatischer Pfad. Dieser übernimmt die Auswertung der Trainingsdaten selbstständig und schlägt dem Entwickler sogar Algorithmen und Techniken für die Verwendung vor.
Forscher arbeiten gerne mit dem Notebook
Besonders Data-Scientists würden es bevorzugen an Notebooks zu arbeiten, sagt IBM. Viele würden bereits Modelle in Scala, R und Python trainieren. Dem wollte man jetzt entgegenkommen. Deshalb finden sich WML-APIs nun auch in Jupyter Notebooks in der IBM Data Science Experience(DSX). Damit sei es möglich, den kompletten Arbeitsablauf an einem Gerät durchzuführen.
Besonders Data-Scientists würden es bevorzugen an Notebooks zu arbeiten, sagt IBM. Viele würden bereits Modelle in Scala, R und Python trainieren. Dem wollte man jetzt entgegenkommen. Deshalb finden sich WML-APIs nun auch in Jupyter Notebooks in der IBM Data Science Experience(DSX). Damit sei es möglich, den kompletten Arbeitsablauf an einem Gerät durchzuführen.
Für eine einfache Zusammenarbeit besteht in DSX nun zusätzlich die Möglichkeit, neben Daten- und Analyse-Assets auch dem Projekte zugrundeliegende Dienste zu teilen. Damit wird sichergestellt, dass auch dieselbe Python-Bibliothek zum Einsatz kommt. Für die gemeinsame Bearbeitung ist es ferner recht hilfreich, dass in DSX erstellte Modelle automatisch auch über IBMs Cloud-Plattform Bluemix über verschiedene Dashboards zur Verfügung stehen.
*Alexandra Lindner ist Redakteurin von PCTipp.
*Alexandra Lindner ist Redakteurin von PCTipp.
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