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AI と OpenShift の統合: すぐに利用できる深層学習マイクロサービスを OpenShift 上にデプロイする
すぐに利用できる深層学習マイクロサービスを OpenShift 上にデプロイする方法を学んでください。
公開日 2020年5月29日
検索結果の内 1 - 25 件を表示 / 全 41 件
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すぐに利用できる深層学習マイクロサービスを OpenShift 上にデプロイする方法を学んでください。
公開日 2020年5月29日
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オンライン学習用のクイズまたはテスト・プラットフォームとなる、IBM Cloud 上で稼働するサンプル Loopback Node.js アプリを作成します。
公開日 2020年3月27日
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Watson Speech to Text を利用して、教育用の動画からテキストを抽出できるサンプル Python アプリとチュートリアルを作成します。講師はこのアプリを使用して、主な学習ツールとして動画と音声を使用している受講者に注釈を提供できます。
公開日 2020年3月27日
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Watson Assistant API を利用して、チャットボットに接続できるシンプルな Node.js アプリケーションを構築します。
公開日 2020年3月27日
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このチュートリアルでは、Node-RED を統合して COVID-19 チャットボットを拡張し、音声機能を追加する方法を紹介します。
公開日 2020年3月27日
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このチュートリアルでは、ユーザーがコロナウィルスに関する質問の答えを見つけられるよう、COVID-19 チャットボットを Slack に統合する方法を説明します。
公開日 2020年3月27日
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このチュートリアルでは、Watson Assistant を利用して 危機コミュニケーション・チャットボットを作成し、そのチャットボットに Watson Discovery の Webhook と COVID-19 データ・ソースを統合する方法を紹介します。
公開日 2020年3月27日
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このチュートリアルでサーバー・サイドのコンポーネントと併せて作成するモバイル・アプリケーションを使用すれば、開発者はコミュニティー同士が連携して食糧や機器などの不可欠なリソースに対する現地のニーズに対応するためのアプリを構築できます。
公開日 2020年3月27日
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潜在的な犠牲者が洪水と戦えるようサポートするアプリの構築を迅速に開始してください。
公開日 2020年3月20日
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このチュートリアルは、開発者が AIX に Python ベースの機械学習パッケージの導入と構成を行うことができるようにするためのものです。AIX ユーザーは、これによって AIX 上で機械学習モデルを作成、実行、およびデプロイすることができるようになります。
更新日 2020年1月10日 | 公開日 2019年2月26日
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分類モデルを作成して実行する一連の流れを、オンライン取引プラットフォームの顧客に関する情報が含まれたデータセットを使用して最初から最後まで実際に経験してください。
公開日 2019年12月4日
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このチュートリアルでは、分類に基づく機械学習の問題を解決する方法の基礎を説明し、現在とりわけよく使われている分類アルゴリズムをいくつか抜粋して比較します。
公開日 2019年12月4日
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教師なしアルゴリズムを使用してデータからグループと例外を見つけ出します。
公開日 2019年12月4日
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このチュートリアルでは、回帰に基づく機械学習の問題を解決する方法の基礎を説明し、現在とりわけよく使われている回帰アルゴリズムをいくつか抜粋して比較します。
公開日 2019年12月4日
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ニューラル・ネットワークを構築、デプロイ、トレーニングしてから、ローカルの OpenShift 環境にデプロイする方法を学んでください。
公開日 2019年11月13日
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機械学習デプロイメントのバイアス、精度、説明可能性をモニタリングします。
公開日 2019年10月18日
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Cloud Object Storage バケット内の変更をモニタリングし、深層学習マイクロサービスを使用してデータを分析する方法を学ぶ。
公開日 2019年10月14日
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Node-RED フロー内で、Model Asset Exchange の深層学習モデルを利用して画像、動画、音声、またはテキスト・データを処理できます。
更新日 2019年9月12日 | 公開日 2019年3月14日
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このチュートリアルでは、IBM Power Systemsサーバー内にあるLinux区画を活用して、AIX区画上のデータに対する推論を実行する方法を中心に説明します。これによって、AIと企業の基幹業務との間で、セキュアーで高速、さらに低オーバーヘッドのデータ移動を行うことができます。
公開日 2019年9月10日
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モデルのパフォーマンスを評価する
公開日 2019年9月3日
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データの品質には初めから対処してください。それは、データの品質はそのデータを理解する上で非常に重要だからです。
公開日 2019年9月3日
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グラフを使って機械学習モデルを作成、評価します。
公開日 2019年9月3日
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モデル・ビルダーを使用した半自動のアプローチから、SPSS Modeler のフローを使用したダイアグラム・アプローチ、Jupyter ノートブックを使用した完全なプログラム形式まで、IBM Watson Studio ではカスタマー・チャーンを予測するために各種の方法を使用できます。
公開日 2019年9月3日
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Model Asset Exchange から取得したモデルに対応するマイクロサービスを Red Hat OpenShift 上にデプロイします。
公開日 2019年8月16日
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Watson Assistant の概要を把握して、AI の力をビジネスに生かしてください。このチュートリアルでは AI を利用して、顧客をサービス・リソースにつなげてエンゲージさせ、問題を解決する方法を説明します。
公開日 2019年8月6日