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。

IoT

LoRaWAN ネットワークを使用した長距離対応 IoT システムのハードウェア・プラットフォームをセットアップする

Raspberry Pi、センサー、マイクロコントローラー、Watson IoT Platform を構成して、長距離対応 IoT システムを構築する。


Watson Natural Language Classifier を利用して e-メール・フィッシングを検出する

e-メール・フィッシングの試みを検出するように Watson Natural Language Classifier をトレーニングする。


人の顔を検出し、顔から推定した年齢を表示する Web アプリを作成する

Web アプリケーション内で、オープンソースの年齢推定深層学習モデルを使用して人の顔を検出し、年齢を推定する。


マイクロサービス・ベースのデジタル・バンキング Web アプリケーションを作成する

このコード・パターンでは、互いに通信する一連のマイクロサービスからなるダミーのデジタル・バンクを構築します。このアプリケーションを構築するために使用するのは、Node.js、Express、MongoDB、IBM Cloud Kubernetes Service です。


責任のある投資を確実にするための視覚化を作成する

投資する根拠を裏付けるデータに、投資家がアクセスできるようにする。


IoT

LoRaWAN ネットワーキングを使用した長距離対応 IoT システムで資産を追跡し、センサー・データを視覚化する

IoT センサー、Raspberry Pi ゲートウェイ、MQTT、Watslon IoT Platform を使用して資産とデバイス・データを追跡し、Leaflet と ArcGIS でデータを視覚化して地図上に表示する。


IBM Watson Studio を使用したテキストの要約と視覚化

テキストを読む時間を短縮し、選択プロセスを容易にするとともに、インデックスの効果を高めるために、抽出型要約を利用する。


機械学習を使用して心臓病の薬を予測する

機械学習を使用して匿名の患者データを処理し、心臓病の治療に最も効果がある薬を予測する。


融資の公平さを確実にする

バイアスの指標、説明、是正に対応する AI Fairness 360 ツールキットのデモンストレーション。


IoT

産業機器を分析して欠陥を検出する

IBM Cloud Functions および Cloudant と併せて Watson Visual Recognition を利用して、産業機器を分析して欠陥を探る。


ブロックチェーン・デジタル証明書を使用して美術品のセキュリティーを確保する

Node.js ベースのオークション・アプリケーションで美術市場の民主化を促進する。


畳み込みニューラル・ネットワークを使用した画像分析

このパターンでは Jupyter Notebook 内で Python Keras ライブラリーを使用し、IBM Cloud Object Storage に取り込まれたデータを使って、画像を分類する機械学習モデルを作成します。


機械学習モデルのパフォーマンス評価

Watson コグニティブ・サービスのさまざまなモデルを比較して、各種のパフォーマンス指標を入手する。


ドキュメントを基にナレッジ・グラフを作成する

IBM Cloud、Watson サービス、Watson Studio、そしてオープンソース・テクノロジーを利用して、各種のビジネス領域で生成された非構造化テキスト・コンテンツから洞察を引き出す。