Artificial Intelligence

人間のように理解し、判断し、学び、交流できる認知技術。

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ビッグデータと R4ML を使用してフライトの遅延を予測する

R4ML を使用して、ビッグデータの前処置と予備解析を行う。


音声入力と音声出力に対応する Web ベースのチャットボットを作成する

IBM Watson Speech to Text、Watson Text to Speech、および Watson Assistant を利用して、音声を入力および出力として使用する Web ベースのチャットボットを作成する。


Voice Gateway を使用して次世代のコール・センターを作り上げる

IBM Cloud Private 上の Voice Gateway オファリングを利用して、Watson サービスと Twillio をオーケストレーションする。


音声分類子をトレーニングして評価する

深層学習モデルをトレーニングして、Watson Machine Learning 上で埋め込み音声を分類する。


ファッション関連のデータ・セットを使用してモデルをトレーニングする

TensorFlow と Fabric for Deep Learning を利用し、Fashion MNIST モデルをトレーニングして Kubernetes 上にデプロイする。


Jupyter Notebook 内で Node.js コードを実行する

pixiedust_node を使用して、Jupyter Notebook 内で Node.js の力を利用する。


深層学習を採用した「マジック・トリミング・ツール」をデプロイする

事前にトレーニングされたオープンソースのモデルを使用して、深層学習駆動型の「マジック・トリミング・ツール」をデプロイする。


モデルのトレーニング・パイプラインに敵対者からの攻撃を統合する

モデルの脆弱性を見つけるために、Jupyter Notebook を使用してニューラル・ネットワーク・モデルのトレーニング・パイプラインに Adversarial Robustness Toolbox を統合する。


機械学習で生成された画像キャプションとやり取りする Web アプリを作成する

オープンソースの画像キャプション・ジェネレーター深層学習モデルを使用して、Web アプリケーション内でコンテンツに応じて画像をフィルタリングする。


ターゲット・オーディエンスを決定してマーケティング・キャンペーンを実施する

Watson Studio と Watson Campaign Automation を統合して、ターゲット・オーディエンスを調整した効果的なキャンペーンを繰り広げる


Watson サービスを利用して、よりスマートな調達システムを作り上げる

Watson Discovery を使用して処理およびエンリッチする調達関係のデータをより適切に分類し、構造化するカスタム・モデルを作成する。


XGBoost を使用して銀行マーケティング・データを分析し、顧客による購入について洞察を得る

XGBoost と scikit-learn による機械学習を使用して、銀行の顧客が CD を購入するかどうかを予測する。


オンプレミス・データを使用して、クラウド・ベースの機械学習モデルをトレーニングする

Secure Gateway を利用して、Watson Studio でオンプレミス・データを使用してトレーニングできるようにする。


構造化データと非構造化データをリンクしてレコメンデーションを生成する

このパターンでは、非構造化データ・ソースと構造化データ・ソースから取得したデータを関連付けて、十分な情報に基づく意思決定に役立てる方法を明かにします。


OpenCV と深層学習による動画内でのオブジェクト・トラッキング

動いているオブジェクトを識別する分類子を作成する方法、その分類子を使用してオブジェクトをトラッキングする方法、そしてオブジェクトが指定の領域に入った時点でカウントする方法を説明します。


Watson Machine Learning と IBM Db2 Warehouse on Cloud を利用した継続的学習

迅速にモデルを作成してプロトタイプ化する方法、デプロイメントをモニタリングする方法、そして新しく利用できるようになったデータを使って長期にわたり学習を続ける方法を学んでください。


e-メール対応の自動カスタマー・サポートを提供する

自動化されたカスタマー・サポート・システムを作成して、コグニティブな手法でサポートを提供するプロセスを紹介します。


Watson を使用して iOS 用の仮想アシスタントを作成する

IBM Watson Assistant サービスを利用して、Apple プラットフォームでの自然言語インターフェースの作成に取り掛かる。


過去の購入行動に基づいて追加購入を促す、機械学習レコメンデーション・エンジンを作成する ■IBM Watson Studio で Jupyter Notebook を使用して対話式レコメンデーション・エンジン

オープンソースの Jupyter Notebook、Apache Spark、PixieDust を使用して、顧客データを基にレコメンデーション・エンジンを作成する方法を説明します。


画像を取り込み、そこから抽出したテキストを翻訳する

画像からテキストを認識して翻訳しようと試みている開発者を対象に、Tesseract OCR を使用して取り込んだ画像からテキストを抽出する方法、そして Watson Language Translator を利用して抽出したテキストを翻訳する方法を紹介します。


プログラミング言語を分類する

IBM Watson Studio 内で Jupyter Notebookを使用して、コードのテキストに基づいて使用されているプログラミング言語を予測するモデルを作成します。


クライアント・ネットワーク・バンキング

クライアント・ネットワークとして知られる、1 つの場所で照合されたリアルタイムの顧客情報を取得するためのものです。このパターンで対象としているのは、銀行で顧客への投資を担当する顧客関係の管理者です。


Watson Studio を使用して、Watson Discovery News から返されたクエリー結果を視覚化する

ニュース記事を基に、特定の事象に対する全体的な感情を把握することは可能でしょうか?その答えは、イエスです。


ドキュメントの画像に含まれる情報を識別する

光学式文字認識 (OCR) を使用してテキストを抽出し、Jupyter Notebook で IBM Watson™ Natural Language Understanding API を使用してドキュメントからエンティティーを抽出します。


自然言語を理解して怒りの感情を検出し、露骨な画像を削除するチャットボット・モデレーターを作成する

ディスカッションを管理するために、Watson のサービスを利用してチャット・チャネル内で交換されるメッセージと画像を処理する。


Core ML と Watson Visual Recognition によって駆動される iOS ゲームを作成する

あらかじめ決められたオブジェクトをどれだけ短時間で見つけられるかをプレイヤーが競う、独自の iOS ゲームの作成方法を紹介します。


宇宙から都市を見分ける

都市の画像と Watson Visual Recognition を結び付けて、夜の画像に基づいてさまざまな都市を識別するカスタム分類子の作成方法を説明します。


宇宙に存在するオブジェクトを追跡する

衛星を検出してモニタリングする方法の一例として、Web UI を作成します。作成した Web UI を基礎に、遠慮なく改善を加えてください。


山火事の強度を予測する

NASA のデータを基に、Watson Studio と Watson Machine Learning を使用してモデルをトレーニングし、地図上の場所を使用して山火事の強度を予測します。


Turi Create を使用して iOS 対応の映画レコメンデーション・システムを作成する

この iOS アプリケーションは、Turi Create という Apple の新しい深層学習フレームワークを使用して、マシン上でローカルに、強力なレコメンデーション・システムを極めて迅速に作成する方法を紹介するために作成されています。


Watson Assistant を利用して Google アクションを作成する

「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。


Spark と PixieDust を使用して Jupyter Notebook 内で購買履歴データを分析する

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。


ビッグデータを処理できるよう準備して、データ探索を行う

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。


PowerAI ノートブックで画像認識モデルをトレーニングする

Jupyter Notebook を使用して、IBM POWER8® システム上で TensorFlow Inception モデルを使って転移学習を行う例を紹介します。


Swift を使用して Hacker News の非構造化データを解釈する

大量の非構造化データ・ソースから洞察を得るのは次第に簡単になってきています。それは、機械学習テクノロジーのおかげです。


TJBot と Watson を利用してスポーツ仲間を作る

Raspberry Pi、Watson、Twilio を利用して、会話とテキスト送信に対応するインタラクティブなロボットを作成します。


サーバーレス・ホーム・オートメーション・ハブの音声制御を実装する

このわずか数年の間で、ホーム・オートメーションはサイエンス・フィクションではなく、現実のものになりました。いかに簡単にホーム・オートメーション・ハブを構築できるかを確かめてください。


機械学習アルゴリズムのトレーニングを高速化する

Nimbix による PowerAI 仮想化ソフトウェアを使用して迅速に機械学習アルゴリズムをトレーニングする方法を開発者向けに説明します。


家庭用 IoT デバイスの電圧異常を検出する

専門家たちは、2020 年までに世界中の IoT デバイスの数は 200 億台に達し、その大部分が家庭内に配置されるだろうと予測しています。


機械学習を使った Web ベースのモバイル・ヘルス・アプリを開発する

Watson サービスと IBM Watson Studio を利用して心拍数を予測できる Web ベースのアプリを開発してデプロイする方法を説明します。


Watson を利用して ICD-10 データを分類する

今回紹介するアプリでは Watson Python SDK を使用して分類子の作成、分類子のリストアップ、入力テキストの分類を行います。


株式情報、株価、センチメントを取得するアプリを作成する

Watson Discovery、Node.js、Cloudant NoSQL DB を利用して、投資の意思決定を行う際に役立つアプリを作成する方法を説明します。


視覚認識による分類を最適化する

Watson IoT Platform に Watson Visual Recognition サービスを統合すれば、Visual Recognition のトレーニング済みモデルを使用して、オブジェクトを識別する際の処理時間を短縮することができます。


顔検出機能を備えた拡張現実アプリケーションを作成する

このコード・パターンでは、ARKit に Watson Visual Recognition と Cloudant データベースを結合して、完全な拡張現実体験を実現します。


Watson Knowledge Studio を使用して SMS メッセージを分析する

Watson Knowledge Studio と Watson Natural Language Understanding を利用して SMS メッセージを分析し、そのデータからエンティティーを抽出する方法を説明します。


Watson を利用してリサイクルする

Watson Visual Recognition カスタム分類子を使用してゴミを分別する、iOS スマートフォン対応アプリケーションを作成します。


製品のレビューから顧客についての洞察を得る

Watson Discovery と Watson Knowledge Studio をベースに、カスタマー・フィードバックを理解するための Node.js Web アプリを作成します。


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。


複数のフレームワークからなる深層学習プラットフォームを Kubernetes 上にデプロイする

TensorFlow、Caffe、PyTorch その他多くのフレームワークからなる深層学習プラットフォームを Kubernetes にインストールして使用します。


Watson Visual Recognition を使用して作成した Core ML モデルをデプロイする

Watson Visual Recognition を使用して Core ML モデルを作成し、そのモデルを iOS アプリケーションにデプロイする方法を説明します。


Watson AI を Salesforce アプリに統合する

Salesforce アプリケーション内の Watson AI サービスに簡単にアクセスできるよう、IBM Watson SDK for Salesforce を使用する方法を紹介します。


一般公開されている医療データセットを分析して洞察を引き出す

世界中に健康問題が溢れかえる中、さまざまな健康問題のデータを抽出してそこから意味を引き出そうと目指しているデータ・サイエンティストの目の前にはデータの金鉱があります。


心不全を予測するための採点モデルを作成してデプロイする

IBM Watson Studio 上で Jupyter Notebook を使用して予測モデルを作成します。


インテリジェントにデータを検索するアプリを作成する

一連の Airbnb に関して一般公開されているレビューを例に、さまざまな UI コンポーネントを使用して洞察を視覚化する方法を説明します。


オブジェクト検出機能によってアイテムの位置を特定し、アイテムの数をカウントする

PowerAI Vision のオブジェクト検出機能を使用して、画像内のオブジェクトをカスタマイズしたトレーニングに基づいて検出し、ラベルを付ける方法をデモします。


車両損傷の画像を分類する

このパターンで作成するモバイル・アプリケーションは、車両損傷の写真を撮って保険会社に送信し、問題 (タイヤのパンク、窓の損傷、車体のへこみなど) を特定して分類します。


ソフトウェア開発成果物から洞察をマイニングする

十分な情報に基づいた意思決定を支援するために、非構造化データを分析して洞察力を生み出す網羅的なアナリティクス・ソリューションを構築します。


TensorFlow を使用してアートを分類する

Learn how to build your own data set and train a TensorFlow model for image classification on a Kubernetes cluster.


非構造化データから個人データの特徴を採取する

非構造化データから個人データを識別しようとしたことはありますか?もしそうなら、それがどれほど骨のかかる作業になるかご存知のことでしょう。


Twitter のハンドルとハッシュタグを分析してセンチメントと内容を把握する

Twitter のスクリーン・ネームまたはハッシュタグにサブスクライブして、Watson Tone Analyzer と Natural Language Understanding (NLU) によってツイートの内容を分析します。


手書きのハングル文字を翻訳するモバイル・アプリを作成する

TensorFlow と Watson Language Translator を利用して、デバイス上で書かれた韓国語の単語を認識して翻訳できる Android アプリを作成する方法を説明します。


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。


Apache Spark と Elasticsearch を使用してレコメンダーを作成する

レコメンデーション・エンジンは、機械学習を適用する価値が最もあり、最もよく知られていて最も広まっている使用ケースの 1 つです。


さまざまなソースからのドキュメントを互いに関連付ける

Python NLTK と IBM Data Science Experience を利用して、複数のドキュメント全体にわたってコンテンツを相互に関連付けます。


Android 対応カロリー計算アプリを作成する

Watson Visual Recognition を利用して、キャプチャーした画像から食品を識別し、その栄養を分析するモバイル・アプリを作成します。


投資管理のためのチャットボットを作成する

Watson Assistant を利用して、投資に関する照会と有価証券の分析に対応できる、複数のインターフェースを備えた財務チャットボットを作成します。


ピザ注文用チャットボットの対話を組み立てる

Watson Assistant スロット、Node.js、IBM Container Service を利用して、複雑な対話の作成を簡易化します。


複数のサービスを利用してマルチメディア・ファイルをエンリッチする

IBM Watson Node.js SDK を使用してマルチメディア・ファイルをエンリッチする Web UI アプリを作成する方法を説明します。


新着ニュースのアラートを送るアプリを作成する

Watson Node.js SDK を使用して最新のニュース記事をマイニングし、Watson Discovery Service を利用して製品またはブランドに関するアラートを送信する方法を説明します。


データ漏洩インシデントをマイニングして洞察を見つける

Watson Discovery を利用してデータをインポート、エンリッチ、探索するコグニティブ Node.js Web アプリを作成する方法を説明します。


バンキング・チャットボットを作成する

IBM Watson Node.js SDK を利用して、会話によるやり取り、怒りの感情の検出、自然言語の理解、回答のディスカバリーに対応するための機能をアプリケーションに組み込みます。


バーチャル・リアリティー音声サンドボックスを作成する

バーチャル・リアリティー向けの高度な対話式音声システムを、わずか 2 つの Watson サービスを利用して構築する方法を紹介します。


小売業向けコグニティブ・チャットボットを作成する

Watson Assistant、Cloudant NoSQL データベース、Watson Discovery、そして Slack グループを使用してチャットボットを作成する方法がわかるようになります。


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