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検索結果の内 1 - 25 件を表示 / 全 63 件

Code Pattern

従業員減少問題を解決する、データ・サイエンスの処理パイプライン

このコード・パターンでは、従業員減少問題への取り組みを支援するために設計されたソリューションを紹介し、ビジネス上の課題の枠組み作りから、データ・モデルを作成してデプロイするまでのプロセスを説明するとともに、従業員減少問題を例にパイプラインについて説明します。

更新日 2020年3月28日 | 公開日 2019年1月29日

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AutoAI を利用した不正行為の予測

AutoAI を利用して、優れたモデルを大量かつ迅速に作成する方法を学んでください。これによって時間が節約され、作業が軽減されるだけでなく、意思決定プロセスにかかる時間を短縮できます。

公開日 2019年10月17日

Code Pattern

Watson OpenScale でモデルをモニタリングする

このコード・パターンでは、IBM Cloud Pak for Data 上の IBM Watson Machine Learning を利用して、ドイツ信用格付けデータを基に機械学習モデルをトレーニング、作成、デプロイします。

公開日 2019年10月4日

Code Pattern

Python を使用してデータを視覚化する

USGS のデータを調べて、洪水データの地図、チャート、グラフを作成できるようにデータを視覚化し、ノートブック内で変更を迅速に繰り返し処理します。

公開日 2019年6月7日

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機械学習エクササイズを実行する

IBM Watson Studio 上で稼働する Jupyter Notebook を使用して機械学習エクササイズを実行します。

更新日 2019年3月28日 | 公開日 2017年11月11日

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深層学習を使用してレストランのレビューを生成する

不正な製品レビューといった問題には、どのように対処すればよいでしょうか?その答えは、こうした不正なレビューを作成したモデルと同じ生成モデルを使用して対抗することです。

更新日 2019年3月28日 | 公開日 2018年5月7日

Code Pattern

AI をアプリケーションに注入する

このコード・パターンでは、IBM Cloud Pak for Data を使用して顧客の人口統計データと売買活動データを IBM Db2 Warehouse にロードし、Jupyter Notebook で Brunel 視覚化機能を使って IBM Db2 Warehouse 内のデータを分析します。

公開日 2019年2月8日

Code Pattern

株価予測子を作成する

このコード・パターンでは、対象分野の専門家やデータ・サイエンティストを対象に、IBM Watson Studio と Watson Machine Learning を利用してデータ・マイニングや時系列予測子のトレーニングを自動化するための方法を説明します。このコード・パターンは、過去のデータに基づいて傾向を予測できる数学モデルを作成するための自己回帰和分移動平均 (ARIMA) アルゴリズムや他の先進的な手法にも適用されます。

公開日 2019年2月8日

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機械学習と高度なアナリティクスを使用して IoT センサー・データを分析する

このコード・パターンでは、Jupyter ノートブックを使用して IoT センサー・データを IBM Db2 Event Store にロードします。次に、Jupyter ノートブックで Spark SQL および Matplotlib を使用して、IBM Db2 Event Store 内のデータをクエリーし、分析します。最後に Spark 機械学習ライブラリーを使用して、入力された電力消費量と周囲温度を基に温度を予測するモデルを作成します。

公開日 2019年1月30日