IBM ha dado a conocer la disponibilidad de IBM Machine Learning, una plataforma cognitiva para crear, entrenar y desplegar modelos analíticos en la nube privada que tengan como origen los datos corporativos.

IBM ha extraído la tecnología base del aprendizaje de máquinas, de IBM Watson, y la ha puesto a disposición 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, cualquier marco de aprendizaje de máquinas como Apache SparkML, TensorFlow y H20 y cualquier tipo de dato transaccional.

IBM Machine Learning 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 mainframe de IBM z Systems es capaz de procesar hasta 2.500 millones de transacciones en un solo día. IBM Machine Learning para z/OS ayuda a extraer un valor mayor de los datos en los z Systems sin tener que sacarlos del sistema para su análisis. Eso ayuda a minimizar la latencia, el coste del proceso y los riesgos de seguridad asociados con los procesos tradicionales de ETL.

Analiza continuamente los datos y los modelos para proporcionar predicciones más acertadas y optimizar los modelos de comportamiento, acelerando la obtención de nuevo conocimiento.

Se espera que próximamente IBM Machine Learning esté disponible en IBM Power Systems.