Utilizzo IBM Watson Studio per l'elaborazione di modelli avanzati, utili a prevedere le tendenze future nell'economia reale. La piattaforma mi permette di gestire grandi quantità di dati finanziari e macro economici, rilevando quali hanno maggiore impatto sulla reale economia del paese. L’interfaccia del software intuitiva mi consente di selezionare molto velocemente gli algoritmi di analisi e configurare con facilità i parametri di addestramento. La capacità, grazie al mining, di identificare tendenza nasconde dei dati mi ha permesso di migliore di molte le previsione economiche. Il deep learning, invece, mi ha permesso di aumentare l’accuratezza dei miei modelli.

IBM Watson Studio è una piattaforma di data science, molto versatile e particolarmente user friendly, che consente di sviluppare soluzioni analitiche avanzate. L’interfaccia utente intuitiva facilità il processo di sviluppo es si pone l’obiettivo di eliminare le barriere all’ingresso per i principianti nel complesso mondo del machine learning. L’ambiente di sviluppo end to end semplifica l’implementazioni dei modelli di machine learning e l’esplorazione dei dati; le funzioni di natural language understanding consento l’estrazione di dati dai documenti, rendendo più agevole il processo di text mining. Il software è in grado di sfruttare il deep learning per addestrare modelli di AI in progetti complessi di analisi di dati.

Il software presenta alcuni problemi di performance, rallentamenti, nel momento in cui is lavora con dataset grandi e nel momenti in cui li si chiede di elaborare documenti molto lunghi. La gestione delle risorse, per aumentare le performance andrebbe migliorata, in quanto nel mondo del ml si lavora spesso con una quantità rilevante di dati.

Con IBM Watson Studio e le sue funzioni di AutoAI sono stata in grado di fornire soluzioni di Machine Learning ai miei clienti in modo veloce e con risultati soddisfacenti. Ho utilizzato il software sia per la previsione futura della domanda commerciale, sia per la definizione dei rischi corsi dall’azienda, sempre con buoni risultati. L’integrazione con Jupyter Notebooks, inoltre, mi ha permesso di condividere in modo semplice i risultati si clienti, integrando grafici interattivi e spiegazioni di dettaglio.

IBM Watson Studio è un ambiente integrato di sviluppo per la creazione di modelli e algoritmi di machine learning. Il software dispone di molteplici strumenti per il trattamento e la visualizzazione di dati, tali da poter soddisfare i data scientist più esperti. Watson, in particolare, supporta i linguaggi di programmazione Python ed R, molto diffusi nella community dei data scientist. Il software integra la suite di strumenti per il machine learning di IBM , Model Asset exchange, e con questa è possibile utilizzare modelli pre addestrati e personalizzarli in base alle proprie esigenze. La funzionalità AutoAI, invece, permette di automatizzare il processo di creazione dei modelli di machine learning, semplificando il lavoro dell’analista che può concentrarsi sul processo di affinamento delle performance e interpretazione dei risultati.

Come tutti i software legati al mondo Machine Learning IBM Watson Studio non risulta semplice da utilizzare, e necessità di studio ed impegno per poter essere compreso fino in fondo. Entrando nel tecnico, invece, gradirei una maggior integrazione con la libreria di machine learning TensorFlow.