Code Patterns

異なる複数のサンプリング手法によってデータの偏りに対処し、各種の統計アルゴリズムを使用して正確な予測を生成する方法を学んでください。

「こんにちは、Google」と話しかけると Watson Assistant のダイアログを有効にする Google アクションと Node.js サーバーを作成する方法を紹介します。

Hyperledger Fabric 上で Ethereum スマート・コントラクトを使用して、許可制ブロックチェーンを簡単に利用できるようにするための手順を案内します。

Jupyter Notebook を IBM Watson Studio 内で使用して、Apache Spark と PixieDust というオープンソースの Python パッケージによって迅速に購買履歴データを分析し、グラフと地図を生成する方法を紹介します。

Lagom アプリケーションと IBM Cloud Object Storage との統合をデモンストレーションします。

IBM StoredIQ 開発環境の外部にあるデータ・ソースであっても、IBM StoredIQ Connector API SDK を使用すれば、新しいデータ・ソースのコネクターを作成することができます。

IBM Watson Studio 上で動作する R4ML というスケーラブルな R パッケージを使用して、機械学習の各種の演習を行います。

ハイブリッド・クラウド・アーキテクチャーを使用して、バンキング・マイクロサービスを LinuxOne 上にデプロイします。デプロイされたマイクロサービスは、バンキング API を介して IBM Z® メインフレーム上でシミュレーションされた小売銀行にアクセスします。

Swift を使用して iOS 歩数計アプリを作成します。このアプリケーションのバックエンドは同じく Swift で作成されていて、サーバー・サイドの Swift Web フレームワークである Kitura が使用されています。

このパターンは、Kubernetes クラスターを使用してリアルタイム MQTT ストリームを作成する方法を示しています。

Hyperledger Composer PlaygroundおよびHyperledger Composer RESTサーバーを使用して、IBMブロックチェーン・プラットフォームを作成、構成、および利用します。

Cloud Functions を使用して、エンティティーの作成、読み取り、更新、削除を処理するビジネス・ロジック関数に HTTP REST API 呼び出しをマッピングする方法を説明します。

Apache OpenWhisk を採用した IBM Cloud Functions などのサーバーレス・プラットフォームは、需要に応じて自動的にスケールアップ、スケールダウンするランタイムを提供します。

サーバーレス・テクノロジーによって従来型のレガシー・システムを変換し、改善することで、エンタープライズ・アプリケーションを拡張することができます。

z/OS Connect を使用して、メインフレームの資産を RESTful API を介して利用可能にする方法を説明します。