Code Pattern
使用 Python API 构建流应用程序
使用 Jupyter Notebook 和 Streamsx Python API 构建流应用程序,以用于处理用户浏览购物网站时发生的鼠标点击事件的数据流。
发布: 2020-11-24
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使用 Jupyter Notebook 和 Streamsx Python API 构建流应用程序,以用于处理用户浏览购物网站时发生的鼠标点击事件的数据流。
发布: 2020-11-24
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了解如何以流式方式传输在线购物数据,并使用这些数据跟踪由每个客户添加到购物车的产品。
发布: 2020-11-24
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学习 IBM Streams 的基础知识,您可以使用其内置的 IDE 直观地创建流应用程序。
发布: 2020-11-24
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使用 Python Flask 构建 Web 应用程序以在尝试批准贷款时分析涉及的风险。
发布: 2020-10-19
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将可视化与 Cognos Analytics 和 Watson Studio 结合使用,以检查与信贷风险相关的数据。
发布: 2020-09-01
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使用 IBM Db2 Graph 直观地检查图形数据,以分析保险索赔并揭示欺诈性索赔。
发布: 2020-08-31
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借助 Watson Visual Recognition 和 Natural Language Understanding,使用 Jupyter Notebook 扩充来自 Facebook 的非结构化数据,然后使用 Cognos Dash…
发布: 2020-08-24
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通过结合使用 Cognos Analytics 与 Watson Discovery,可以提前获得客户反馈趋势的预警,解决不断升级的客户互动,确定可提高收入和客户采用率的业务投资领域,并找出造成客户流失的根本原因。
发布: 2020-07-28
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了解如何在 Cognos Analytics 中可视化店铺信息、销售数据和库存水平等业务数据,以分析产品绩效。
发布: 2020-07-13
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将推断结果与真值测试数据进行比较,持续评估模型准确度
发布: 2020-06-20
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使用隐狄利克雷分配 (Latent Dirichlet Allocation) 主题模型,从旅行博客中提取文本并进行汇总,并发布带有已标识标签的推文,以吸引目标旅行者。
发布: 2020-04-15
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部署可自定义的仪表板以可视化视频和图像分析。
发布: 2020-02-12
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在本 Code Pattern 中,我们将使用 IBM Cloud Pak for Data,并将客户人口统计数据和交易活动数据加载到 IBM Db2 Warehouse 中。然后,我们将使用 Jupyter Notebook 和 Brun…
发布: 2019-12-04
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在本 Code Pattern 中,我们将演示如何使用 IBM Cloud Pak for Data 中的 Watson OpenScale 在应用程序中监控 AI 模型。我们将通过一个电信呼叫中断预测模型示例来演示这一点。
发布: 2019-12-04
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在本 Code Pattern 中,我们将演示如何创建一个模型来预测呼叫中断。借助交互式仪表板,我们使用时间序列模型来更好地了解呼叫中断。对于电信提供商及其客户的好处是,可以使用这个模型来提前确定问题,从而有更多时间来采取必要措施以缓解问题…
发布: 2019-12-04
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在本 Code Pattern 中,我们将使用德国信用数据,通过 IBM Cloud Pak for Data 上的 IBM Watson Machine Learning 来训练、创建和部署机器学习模型。我们将利用 Watson Open…
发布: 2019-11-20
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在本 Code Pattern 中,我们使用 IBM Cloud Pak for Data 通过整个数据科学管道来解决业务问题,并使用电信客户流失率数据集来预测客户流失率。
发布: 2019-11-13
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演示一个 Web 应用程序的实用示例,该应用程序用于查询和处理来自 Watson Discovery 服务的数据。使用 Watson Knowledge Studio 来增强数据充实功能,然后使用此应用程序的 UI 组件作为起点,开发您自己…
发布: 2019-08-07
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了解医疗记录系统如何利用源于传统大型机代码的云技术进行现代化改造。
发布: 2019-07-17
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了解利用多变量物联网传感器数据预测设备故障的预测方法。
发布: 2019-07-10
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查看来自 USGS 的数据并创建强大的数据可视化功能,用于绘制洪水数据地图、创建图表和图形以及快速迭代 Notebook 中的更改。
发布: 2019-07-10
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在此 Code Pattern 中,我们将通过使用 Watson Studio 集成 IBM Db2 On Cloud、CSV 文件和 Db2 Warehouse 等多个数据源的数据,获得相关洞察。
发布: 2019-05-13
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演示如何通过收集用户访问数据来检测热门网站的实时趋势主题。
更新: 2019-03-28 | 发布: 2018-04-03
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使用 Watson Studio Local 在 Hortonworks Data Platform 上开发、训练和部署垃圾邮件过滤器模型
发布: 2019-03-06
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使用 AWS Sagemaker 创建机器学习模型,并使用 Watson OpenScale 监控有效内容日志记录和公平性。
发布: 2019-02-20