IBM日前宣布推出IBM机器学习(Machine Learning)平台。这一平台是首个利用企业的海量数据，在私有云上持续创建、训练、部署大量分析模型的认知型平台。在此之前，即便是当今首屈一指的数据科学家应用最前沿的技术，也需要耗时数日乃至数周的时间以开发、测试或改造此类分析模型中的一小部分。[1]
该平台提取了IBM Watson的核心机器学习技术，IBM将首先在IBM z Systems大型主机上应用这一技术。一直以来，IBM z Systems承载着全球企业的海量数据，作为运营核心，支持着全球银行、零售商、保险公司、运输公司和政府机构的约数十亿日均交易量。
为支持数据科学家自动化地开发、训练和部署可操作类分析模型，IBM机器学习具备如下特性：
支持所有语言（例如：Scala、Java、Python）
支持所有常见的机器学习框架（例如：Apache SparkML、TensorFlow、H2O）
支持所有的交易数据类型
无数据迁移引发的成本、延迟或风险
这一机器学习平台史无前例地为IBM研究院的数据科学家部署了认知自动化。通过在可用算法中对数据进行计分，这一平台提供符合数据科学家需求的最优方案，从而辅助其选择正确的算法。在这一过程中，该服务将多种情景纳入考虑，例如算法的应用目的以及运算速度要求。
目前，客户已经逐渐体验到在z/OS操作系统上应用IBM机器学习技术的价值。DST旗下的Argus Health公司正在评估这一技术，希望帮助其客户和供应商更好地管理日益升级的业务复杂性、优化业务成果。此外，Argus正在测试IBM机器学习在z/OS操作系统上的应用场景，用以开发、训练和部署与药物成本管理相关的应用。借助这一技术，Argus希望持续开发其特有的解决方案，充分开展对不同场景（如医疗站、医生办公室及药店）中成员行为的高级分析，从而获得洞察。
Argus Health公司总裁Marc Palmer表示：“Argus致力于成为医药解决方案领域的卓越领导者。我们希望在最适宜的场景中，以最优惠的价格提供最优质的医疗服务，从而帮助我们的客户在其健康计划中取得最佳的临床效果。IBM机器学习目前正在与我们的RxNova理赔处理平台、临床解决方案和应用分析技术相结合，利用最新的数据构建可持续修正的模型，从而为健康计划客户、相关护理人员和医师提供实时洞察。IBM机器学习所展现出来的可能性及潜力令我们深感振奋。”
IBM Analytics总经理Rob Thomas表示：“机器学习和深度学习代表了分析技术的前沿趋势。这些技术将为自动获得主流云服务和系统中蕴含的洞察提供基石。IBM机器学习利用IBM Watson的核心技术，旨在加速机器学习技术在大规模承载企业数据的设备上的应用。当客户从私有云中获得业务收益，其将在更大的范围内部署混合云和公有云。”
IBM机器学习将在各行各业中创造独一无二的机遇，助力企业应对业务不断变化带来的挑战：
在零售领域，销售预测系统为了实现实时个性化的目标，必须考虑当前的市场趋势。这意味着这一系统必须考虑1小时前发生的情况，而不仅仅是上个月的数据。
在金融服务领域，面向金融顾问、经纪人的产品推荐系统必须采用最新的利息、趋势、市场动态信息，而非数月前的数据。
在医疗领域，个性化医疗服务必须针对不同的个体及其独特的情况进行定制。医疗和个人健康设备通过物联网 (IoT) 相互联接后，可用于收集人类和机器的行动与互动数据。
IBM z Systems大型主机能够在一天内处理多达25亿笔交易，相当于约100个“网购星期一”的交易量。在z/OS上运行的IBM机器学习无需将数据迁移出系统，即可辅助挖掘z Systems承载数据的更高价值。这将最大限度地减少传统数据仓库技术(ETL)在流程上的延时，并降低昂贵的处理成本及安全风险。该技术可持续地分析数据和模型，以更好地预测并优化行为模式，从而加速洞察的获取。
IBM机器学习将首先应用于z/OS操作系统，并在未来应用于包括IBM Power Systems在内的其他平台。通过在Power Systems上部署IBM机器学习，用户将获得升级的效率、性能和成本效益，同时实现全面的数据管理。
欲了解IBM机器学习的更多详情，请访问：https://ibm.biz/machinelearning
欲了解IBM z Systems产品的更多详情，请访问http://www.ibm.com/systems/z/ 或IBM Systems博客。
[1] 来源：麦肯锡调研：“大数据：下一个创新、竞争和生产力前沿”
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