IBMに詰め寄るWatsonユーザー、APIの相次ぐ変更で混乱も
2015年に米国で開催された米IBMの人工知能（AI）システム「Watson」関連のイベントで、日本のWatsonユーザーがIBMの担当者に詰め寄るシーンがあった。ユーザーが利用している「Watson API」の1つが2016年に「サンセット」になると聞いたからだ。サンセットはサービスが終了することを指す。 この様子を目撃したという参加者は「ユーザーが不満を持つのも無理はない」と話す。Watson日本語版の正式発表は2016年2月だが、一部ユーザーは2015年から導入を進めていた。APIの終了で影響を受けたのは、試行錯誤しつつWatsonの導入を進めていたこれらの先行ユーザーだ。 同じ役割を果たす後継APIは、機能や使い勝手に関して大幅に強化された一方で、互換性はなくデータをそのまま引き継ぐことはできない。 しかしAPIが使えなくなる以上、先行ユーザーは後継APIを使わざるを得ない。従来の
BluemixのWatson APIのNatural Language Classifier(NLC)の精度をあげる方法を考えてみた - Qiita
BluemixのWatson APIのNatural Language Classifier(NLC)の精度をあげる方法を考えてみた機械学習Bluemix人工知能Watson はじめに 以前書いた「BluemixのNatural Language Classifierで文章を分類してみる(日本語)」の最後に、「NLCは多段・多重に組み合わせることで様々な可能性を秘めていると思う。」と書いたが、そのまま放り投げっぱなしだったので、少しフォローしようと思う。 具体的には、NLCの多段化と、あいさつクラスの追加だ。 NLCを使ってみて思ったこと NLCで入力文章をクラス分けできる。入力文章も分け方も明確ならば、単純にクラス分けできると思うけど、実際使ってみると思ったようにクラス分けできずに困ったことはないだろうか。 それは主にトレーニングデータの準備に起因することが多いのだと思う。つまり、クラス
IBM Watson (ワトソン) - Japan
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