2017年3月16日--為協助企業更充分應用資料分析加速創新與轉型腳步，IBM針對企業私有雲環境率先推出機器學習服務「IBM Machine Learning for z/OS」，透過將IBM Watson的核心機器學習技術導入大型主機z Systems，讓企業無須將資料搬上雲端環境，便能以更智慧且便捷的流程分析再利用有價值資訊，享受機器學習帶來的巨大效益；未來IBM更計畫將機器學習功能推向IBM Power Systems，加速機器學習技術普及至企業資料應用領域。
「機器學習與深度學習不僅僅是先進的分析技術，也是改變企業核心系統與雲端服務萃取洞察的關鍵技術。」IBM 大數據和商業分析事業群總經理Rob Thomas指出，全球90%以上的資料是儲存在企業防火牆之後，亦即儲存於私有雲上；透過搭載IBM機器學習功能的IBM z Systems，企業將能輕鬆地分析與管理龐雜的數據內容，同時藉由不斷地查核與優化分析模型效能，確保模型品質與資料分析的準確性，協助企業在激烈競爭的市場中取得最佳優勢。
台灣IBM硬體系統事業部總經理李正屹進一步說明，IBM z Systems每日可處理高達25億筆交易資料，並具備可擴充性、高效能、完整性與安全性，已連續八年榮獲全球最可靠的伺服器，同時受到全球企業用戶的青睞；全球100大銀行就有92家銀行採用IBM z Systems維運核心金融業務，全球25大零售業者更有24家透過IBM z System提供創新零售服務，而全球前10大保險公司亦為IBM z System的用戶。而今IBM推出 Machine Learning for z/OS服務，將有利於企業成長的數據資料一併統整至IBM z Systems，建構出真正能夠學習的機器，並透過具有「自適應」的功能模式，實現更智慧的效能，以利企業鞏固客戶關係、拓展新業務與降低營運風險。
IBM機器學習功能可處理各種類型的交易資料，並支援Scala、Java與Python等各種開發語言，以及Apache SparkML、TensorFlow、H2O等多種機器學習框架，其中由IBM研究院研發的認知助理－認知自動化資料科學家(Cognitive Automation for Data Scientists)，將能依據資料分析目的、資料產生速度等推薦企業最適合的資料分析演算法，進一步優化資料分析結果。
IBM並認為，隨著機器學習在私有雲的應用成效愈來愈高，未來極可能擴大應用於混合雲與公有雲環境，以解決各種商業問題。舉例而言，零售業者可依照今日的市場趨勢預測業務表現，甚至根據一小時前發生的事件即時提供個人化行銷方案；財務規劃師或理財經理人能依照當前網路資訊、市場趨勢與新聞動態，推薦最適合客戶的產品組合；而健康照護業者也能透過蒐集與分析醫療或健身裝置的數據資料，打造個人化健康服務或治療計畫。
除了在IBM z Systems上提供機器學習功能，IBM下一步更計劃將機器學習功能推向IBM Power Systems，加速機器學習技術普及至企業資料應用領域，協助更多企業以更經濟、高效且安全的方式處理所有數據資料、優化產品服務，進而在市場中保持領先地位。
更多關於Machine Learning for z/OS，請參考：https://www.youtube.com/watch?v=Xs-4sRZ133I
關於台灣IBM
台灣IBM成立於1956年，經歷一甲子的耕耘，深入參與各項改變本土產業發展與日常生活的重大變革。現今的IBM 致力以整合解決方案與產品為客戶創造價值。IBM的解決方案特別能替客戶帶來新能力，協助其業務轉型並以新的方式與客戶和員工互動。這些方案源自於IBM在業界頂尖的顧問與IT實踐服務、雲端與認知運算方案、企業系統與軟體，且擁有名列世界頂尖機構之一的IBM研究中心作為最佳後盾。更多資訊，請造訪http://www.ibm.com/tw
台灣IBM成立於1956年，經歷一甲子的耕耘，深入參與各項改變本土產業發展與日常生活的重大變革。現今的IBM 致力以整合解決方案與產品為客戶創造價值。IBM的解決方案特別能替客戶帶來新能力，協助其業務轉型並以新的方式與客戶和員工互動。這些方案源自於IBM在業界頂尖的顧問與IT實踐服務、雲端與認知運算方案、企業系統與軟體，且擁有名列世界頂尖機構之一的IBM研究中心作為最佳後盾。更多資訊，請造訪http://www.ibm.com/tw
