全球IBM副總裁暨大中華區雲端運算事業部總經理張永健表示, 隨著大數據逐漸成為企業需要妥善利用的天然資源, 帶動企業日益注重數據運用及管理, 一波數據經濟時代儼然形成. IBM持續致力精進數據科學發展, 藉由IBM DSX企業級數據科學協同分析平台, 提供各種數位通路的數據進行整合分析與留存管理; 而該平台更聚焦於使用者體驗, 透過各種開源工具與分析方法, 讓使用者依照個人技能背景選擇模型建構方式, 一舉獲得德國紅點設計大獎之用戶體驗獎項的肯定. IBM進一步將此先驅技術引入台灣, 攜手Lenovo布局在地數據平台的架構規劃, 實際導入與應用管理, 協助企業將海量數據快速轉換成資訊洞察, 萃取出其中的創新商業價值, 以因應未來市場需求.
Lenovo表示, 集團多年布局台灣數據中心市場, 看見在地企業對於機器學習, 深度學習等AI數位轉型需求. Lenovo數據中心業務集團台港韓區總經理梁俊釗表示, 此次雙方策略合作, 將IBM DSX企業級數據科學協同分析平台運行於Lenovo伺服器環境, 打造軟硬整合的黃金組合產品, 透過一套彈性且安全的數據平台IT系統, 協助台灣企業輕鬆掌握建立AI演算模型的訣竅; 同時也藉由Lenovo強大的在地經銷聯盟資源, 提供最完善的通路與諮詢, 以因應各產業的AI創新應用, 加速形塑台灣AI生態圈.
IBM指出, 目前許多台灣企業對於機器學習與深度學習等AI模型的建置較為生疏, 因此IBM DSX平台與Lenovo ThinkSystem伺服器的策略整合便可協助企業解決模型建立, 模型預測準確度, 演演算法保存等各項數據科學的挑戰. IBM DSX平台內建各色開放原始碼R, Scala, Python, 以及熱門的Spark MLlib, TensorFlow, Caffe開發框架, 讓使用者可自由選擇工具與分析法建構模型. 例如, 統計專家可透過視覺化的Flow來建立模型, 而程式編寫高手則可透過各種開放程式碼工具來達到更彈性, 更深入的客制化分析.
IBM進一步表示, AI演算模型的運行過程常會隨著長時間的數據增加, 造成預測失准, 但IBM DSX平台透過Jupyter Notebook以專案方式傳承分析資產, 將模型背後的演演算法, 公式與跨部門所提供的數據完整留存於系統中, 而且模型分析結果則可採用Model Management持續管理與監控模型的準確度和健康狀況, 讓使用者能隨時掌握模型預測的穩定性.
此外, 業者認為, 在建置AI模型過程中, 數據科學家與軟體工程師往往無法掌握相應的硬體設備需求, 因此透過IBM與Lenovo整合雙方軟硬體優勢, 建構平台運行IT環境於Lenovo ThinkSystem伺服器上, 能完善配置其中的CPU, GPU, 存儲器等硬體條件, 且預先經過模型測試與錯誤環節驗證, 簡化企業後續部署設備所需的時間與步驟. 再者, Lenovo也因應企業需求各異, 提供客制化硬體服務方案, 藉由橫向擴充等方式擴充伺服器數量, 協助台灣企業實現靈活且彈性的轉型布局, 加速台灣AI普及化.
而為助台灣企業加速落實創新與轉型, Lenovo亦串連聯強, 精技等多家在地經銷商夥伴, 藉此廣大經銷通路聯盟陣線, 在全台推廣可運行IBM DSX數據解決方案的基礎版與進階版ThinkSystem伺服器. 初期優先瞄準製造, 金融及教育等三大產業, 協助其快速上手AI演算模型架構, 落實數據創新價值, 全面啟動數據科學與認知科技的致勝關鍵力.