Un machine learning “everywhere”, ovunque. Dunque anche nel private cloud.
È questo, in buona sostanza, l’annuncio fatto da IBM nella giornata di ieri.
La società ha annunciato di voler portare anche nel cloud privato i propri modelli analitici: ha isolato la tecnologia al cuore del machine learning di Watson, per portarla là dove risiedono i dati aziendali.
L’assunto di partenza è che oltre il 90 per cento dei dati nel mondo non possono essere ricercati con tradizionali motori di ricerca, poiché risiedono dietro i firewall nei cloud privati.
Con IBM Machine Learning si automatizza l’analisi dei dati
L’obiettivo diventa dunque automatizzare l’intelligenza per queste fonti di dati, rendendo disponibili ai data scientist le stese capacità che sono abituati a trovare in cloud anche in un ambiente mainframe. Questo significa, in altre parole, automatizzare il lavoro di creazione, testing e rilascio di modelli analitici, grazie all’utilizzo di Cognitive Assist for Data Science, che aiuta a scegliere da una lista di soluzioni disponibili l’algoritmo che meglio si adatta al bisogno specifico.
Inizialmente, IBM Machine Learning viene reso disponibile sugli z System, macchine in grado di processare fino a 2,5 miliardi di transazioni: questo significa un’apertura del machine learning ad ambienti ad alta intensità di dati, quali il mondo bancario, i retailer, il mondo assicurativo, il mondo dei trasporti.
IBM Machine Learning supporta ogni linguaggio, da Scala a Java a Python, i framework di machine learning più diffusi come TensorFlow o SparkML, qualsiasi tipo di dato transazionale.
Gli scenari d’uso
Nella presentazione del suo Machine Learning, IBM ha disegnato scenari d’uso, evidenziando come nel retail, ad esempio, sia possibile lavorare sui trend giornalieri, con personalizzazioni che arrivano anche all’ora antecedente l’analisi; nel mondo bancario lo strumento diventa parte integrante dei sistemi di reccomendation, in particolare nell’ambito della consulenza finanziaria; nel mondo sanitario consente la personalizzazione della cura e dell’assistenza, anche sulla base dei dati raccolti costantemente sugli stili di vita del paziente.
In futuro, promette la società, IBM Machine Learning arriverà anche su altre piattaforme, inclusi i Power System.
