【猎云网】6月12日报道（编译：圈圈）
由于IBM Watson Studio（之前的Data Science Experience）等产品，部署AI应用和服务并不像以前那样具有挑战性。于2017年首次亮相的Watson Studio，提供了一个帮助分析、视觉化和清理资料的环境和工具，并实时培训和优化机器学习模型。现在，随着AutoAI的推出，它将变得更加强大。AutoAI旨在自动执行与企业环境中AI协调相关的任务。
IBM Data和AI总经理Rob Thomas在一份宣告中说道：“为制定人工智能的发展路径，IBM一直在与客户密切合作。发展过程中，许多人会面临资料准备步骤的挑战，这也是发展人工智能的基本步骤。我们已经看到，对很多成熟的公司来说，资料基础设施的复杂性可能是令人震惊的；但对于那些几乎没有技术资源的公司来说，依然是一个压倒性的难题。我们为Watson Studio提供的自动化功能旨在简化流程，帮助客户更快地开始构建机器学习模型和实验。”
AutoAI可以自动执行资料准备和预处理步骤，包括特征工程，或使用资料领域知识建立元素核心到AI算法的过程。它处理超引数优化（为学习算法选择一组最优超引数，其中“超引数”指的是在学习过程开始之前设定的值），并且它拥有一套不断增长的强大预训练模型型别，例如梯度提升树。
此外，Watson Studio AutoAI也是IBM的Neural Networks Synthesis（NeuNetS），这个平台旨在通过利用AI自动合成自定义神经网络，以及允许使用者选择优先考虑速度或准确性来加速深度学习模型开发。IBM表示，它使用Kubernetes在IBM Cloud上执行，并且不需要深度学习框架的程式码知识或经验。
去年秋天，NeuNetS推出预览版，并在Watson Studio专案中提供测试版。
就在几个月前，IBM通过与IBM Cloud Private for Data的整合，将Watson Studio、Watson Assistant和AI OpenScale带到私有云平台和公共平台（如Google Cloud Platform、AWS和Microsoft Azure）。此外，IBM还推出了AI Digital Automation，这是一种收集和分析资料模式的服务，用于识别可自动执行的任务。
IBM在机器学习即服务（MLaaS）市场上与Google、微软、亚马逊和其他公司展开竞争，预计这一市场到2023年将达到55亿美元。微软在3月初宣布增强Azure Machine Learning。4月，Google在其I/O 2019开发者大会期间，为结构化资料引入了AutoML Video和AutoML Tables，这是Google自动建立AI系统服务的套件。就在本周，亚马逊宣布推出Amazon Personalize，这是一项AWS服务，可以促进网站、移动应用、内容管理和电子邮件营销系统的开发，这些系统可以提供定制的搜寻结果。
