Python

迅速に作業し、システムをより効果的に統合するためのプログラミング言語。

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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。


ナレッジ・ベースでドキュメントをクエリーする

Watson NLU、Python NLTK、IBM Watson Studio を利用して、ビジネス領域に固有のドキュメントに関する質問をナレッジ・ベースでクエリーし、必要な答えを得る。


資産管理会社の顧客に関する洞察を引き出す

Jupyter Notebook を使用して Client Insight for Wealth Management サービスについて探り、このサービスを利用する Web アプリケーションを作成する。


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。


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。


統合ホーム・オートメーション・システムを構築する

真のスマート・ホームを作成するには、住居内のすべての接続されたデバイスとやり取りできる統合インターフェースが必要です。そのような統合インターフェースを Home Assistant オープンソース・プロジェクトと Watson IoT Platform を使用して作成する方法を学んでください。


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。


Connector API SDK を使用して新しいデータ・ソースを IBM StoredIQ に追加する

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。


MQTT を使用してリアルタイム・データをストリーミング配信する

MQTT と Kubernetes を使用して、ニューヨーク州の送電網の炭素強度に関するリアルタイム・データ・ストリームを作成する。


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。


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。


食糧不安に関する理解を促すための視覚化を作成する

社会的利益をもたらす上で最も影響力のある洞察と予測を視覚化するのに IBM Watson Studio、pandas、PixieDust、Watson Analytic を利用して対応する方法を説明します。


IoT センサー・データを使用して機器故障を予測する

IBM Watson Studio クラウドにロードしたサンプル・データを Python 2.0 ソフトウェアで処理します。


ロボット型計算・推測エージェントを作成する

NAO ロボット、Watson Assistant API、DSX を使用して対話式インターフェースを作成する手順を最初から最後まで案内します。


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。


データ・サイエンスのワークフローを、Node-RED を使用して編成する

Node-RED を使用して、IBM Watson Studio 分析ワークフローをトリガーする Web インターフェースを作成する方法を説明します。


IoT で駆動する独自のコンベヤー・ベルトを作成してモニターする

モニタリング・データを IBM Cloud 上の Watson IoT Platform に送信するデバイスを搭載した基本的なコンベヤー・ベルトを作成します。


金融投資ポートフォリオを統合する

Quovo Aggregation API、IBM Watson Studio、IBM Cloud Investment Portfolio サービスを利用して、安定株を集約して表示する方法を説明します。


Watson のテキスト分類を拡張する

単純な入力構成 JSON ファイル を使用することで、Natural Language Understanding から得られる結果の精度を向上させることができます。


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