IBM周三宣布推出IBMMachineLearning，使企业能够对公司内部的大量数据进行人工智能分析。这个新方案是把IBMWatson的核心机器学习（MachineLearning）技术放在公司的大型服务器平台上，先推到zSystem，以后再推到IBMPOWERSystem等其他系统。尽管谷歌、亚马逊或微软相继推出了云机器学习服务，但IBMAnalytics总经理RobThomas指出，全球90%以上的数据谷歌无法获得；它们存储在公司防火墙后面，即私有云中。包括银行、大型零售商、航空公司、保险业和政府单位在内的重要应用系统都持续在ZSystem主机上运行。每天处理数十亿笔交易的大型机是大数据分析的重要潜在市场。IBM认为，将机器学习应用于大型机的机会很大。例如，通过使用实时分析功能，零售业不仅可以包含上个月的销售数据，还可以包含近一个小时前的销售数据。中介行业可以快速获取实时利率、市场动态和趋势向客户推荐金融产品，而医疗行业则必须收集客户或患者的个人需求，打造专属的个性化服务或治疗方案，可用于医疗或健身设备收集用户的人机行为和交互数据。IBMMachineLearning允许数据科学家自动构建、训练和部署分析模型，支持多种事务数据类型，还支持Scala、Java、Python等开发语言和ApacheSparkML、TensorFlow等机器学习框架,和H2O。其中，IBM研究院开发的CognitiveAutomationforDataScientists可以帮助企业通过打分的方式为数据选择最合适的算法。该服务还可以考虑算法任务和数据生成速度等标准。IBM表示，IBMMachineLearning旨在利用IBMWatson的核心能力，加速将机器学习普及到存储丰富企业数据的地方。随着企业看到机器学习在私有云上的效果，未来也会扩展到混合云和公有云。
