IBM為數據科學應用開發工具Watson Studio，加入一系列人工智能的自動化功能AutoAI，要幫數據科學家解決構建人工智能應用的過程，所會遇到的瑣事，包括數據處理與預處理等工作，使其能專注在機器學習模型的設計和部署上。
現在數據科學家可以在IBM Cloud上的Watson Studio，使用到這項人工智能自動化工具。AutoAI能夠自動執行數據準備以及預處理，像是模型開發和特徵工程等工作，其超參數的優化功能，可以協助數據科學家創建機器學習模型，並內置梯度提升樹（Gradient Boosted Tree）等一系列適用於企業數據科學的模型類別，能幫助擴展機器學習實驗與部署過程。
另外，AutoAI也支持IBM的神經網絡合成（IBM Neural Networks Synthesis，NeuNetS）技術，IBM在2018年發佈在NeuNetS預覽，並在今年進入公開測試的階段，NeuNetS能夠自動合成自定義的神經網絡，目的同樣是用來加速深度學習網絡模型的開發，NeuNetS讓用戶可以選擇為模型進行速度或是精確度上的優化，並即時的監看模型構建和訓練。
IBM數據與人工智能總經理Rob Thomas表示，數據基礎設施的複雜性，對技術資源稀缺的開發人員來說，可能是決定性的障礙，而Watson Studio現在提供的自動化功能，可以讓人工智能應用程序的開發過程更加順暢，幫助用戶更快地構建機器學習模型以及進行實驗。AutoAI以及Watson機器學習功能可以關聯使用，以降低人工智能週期中的各階段的障礙。
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