Code Patterns

アーキテクチャーダイアグラム、リポジトリ、ドキュメントへのワンクリックでのアクセスなど、問題をすばやく解決するために必要なものはこの"Code Patterns"(コードパターン)で見つけることができます。

Watson Studio と PyTorchを使用して、手書きの数字を認識するプログラムを作成する

このコード・パターンでは、IBM Watson Studio 内で Jupyter ノートブックを使用してインストール済みの最適化された PyTorch 環境にアクセスします。


IoT

LoRaWAN ネットワーキングを使用した長距離対応 IoT システムから収集した大規模なデータ・セットを分析する

このコード・パターンでは、EPA で提供している大気質に関する大規模なデータ・セットを分析します。


天気予報機能を備えたモバイル・アプリを作成する

Swift を使用して、Weather Company Data サービスを利用する iOS アプリを作成する


IBM Blockchain Platform の VS Code 拡張機能を使用して、国際金融対応のブロックチェーン・アプリケーションを作成する

このコード・パターンでは、IBM Blockchain Platform の VS Code 拡張機能を使用して Node.js スマート・コントラクトをパッケージ化する方法を説明します。


コンテンツの感情を分析するモバイル・アプリを作成する

このコード・パターンで提示するテキスト・ボックスにテキストを入力すれば、感情、文体、対人関係に基づいて、そのテキストを分析できます。各カテゴリーに示されるラベルから、テキストから検出された特徴とその精度 (パーセンテージ) がわかります。


Watson Natural Language Understanding を利用して非構造化データを視覚化する

このコード・パターンでは、Watson Natural Understanding、Apache Tika、D3.js を使用して非構造化データを視覚化する Web アプリを作成します。


メッセージに対応してストリームを処理するサーバーレス関数をデプロイする

OpenWhisk をベースに構築されたイベント駆動型アーキテクチャーを使用すると、データを処理したり、分散アーキテクチャー内の他のシステムにデータを送信したりするために、キューから送られてくるメッセージに対応してロジックを実行する関数を作成できます。


Hyperledger と Ethereum を使用して投票用アプリケーションを開発する

Ethereum の Web3 および Solidity スマート・コントラクトに、Hyperledger でホストされた Fabric およびチェーンコード EVM を統合する分散型アプリを構築する。


Digest 認証に対応していないツール内で Digest 認証を実装する

このコード・パターンでは、Digest 認証がネイティブに組み込まれていない開発ツール内でこの認証を実装する方法を紹介します。


機械学習を使用して検出されたオプジェクトを視覚的に操作するための Web アプリを作成する

Web アプリケーション内でオープンソースのオブジェクト検出器深層学習モデルを使用し、画像から認識されたオブジェクトをフィルタリングする。


MERN Web アプリを構築する

IBM Cloud を使用して MERN (Mongo、Express、React、Node) Web アプリケーションを生成、構築、デプロイする。


Watson Studio と Jupyter Notebook を使用して、カスタマー・チャーン予測子を作成する

IBM Watson Studio で電話会社のカスタマー・チャーン・データセットを使ってビジネス問題を解決し、カスタマー・チャーンを予測する。


フィーチャー・エンジニアリングとモデルの採点を行う

このコード・パターンでは、IBM Watson Studio Local を利用して、ワインを分類する機械学習モデルの作成とトレーニングを自動化する方法を説明します。


Hyperledger Fabric Ethereum 仮想マシンを使用して、ロイヤルティー・ポイント用ブロックチェーン・アプリを作成する

EVM を使用して Fabric をローカルにデプロイし、Node.js Web アプリを介してスマート・コントラクトとやり取りするプロキシーを作成する。


商品のレビューを分析してショッピング・ガイドを生成する

商品のレビューを Watson Natural Language Understanding によって評価し、その結果に基づいてコグニティブによる決定を下す Node.js アプリを作成する。