PythonでつくったモデルをWatson Machine LearningでREST API化（CP4D編） - Qiita
Cloud pak for Data 3.0.1(以下CP4D) でPythonでつくったモデルをREST API化します。 Watson Stuido Localという開発環境でモデルを作成し、Watson Machine Learningという実行環境にデプロイすることでREST API化することができます。 REST API化するとつくったモデルを外部のアプリケーションから呼び出すことが可能になります。例えば、Webの回遊行動から購入を予測するようなモデルを作れば、スマホのアプリにリアルタイムにその広告をだしたりすることができます。また、装置のセンサーデータから故障を予想するようなモデルを作れば、リアルタイムに故障の可能性があることを通知するようなことができます。 サポートされているフレームワークは以下になります。scikitlearnやKeras、xgboostなどがサポートされて
「Python自然言語処理入門」が自然言語処理の基礎にとても良かった - karaage. [からあげ]
Python自然言語処理入門を読みました 以前レビューを書いた「ディープラーニングの数学」の作者、IBMの赤石さんから、出版社様経由で「Python自然言語処理入門」を献本いただきました。 現場で使える! Python自然言語処理入門 (AI & TECHNOLOGY) 作者:赤石 雅典,江澤 美保出版社/メーカー: 翔泳社発売日: 2020/01/20メディア: 単行本（ソフトカバー） 「ディープラーニングの数学」は、「ゼロから作るDeep Learning」に並ぶ良書と書かせていただきましたが、今回の本も自然言語処理を扱ったゼロから作るシリーズの「ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編」と対になるような位置付けの良い本と思いました。 じっくり読んでいたので、読了に時間がかかってしまい、本の発売から時間が経った今更のレビューになってしまいましたが、簡単に紹介をしたい
![「Python自然言語処理入門」が自然言語処理の基礎にとても良かった - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/c4815e772b700227360cc4bcb53c62fcb2271132/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20200112%2F20200112201529.jpg)
東京都水道局、コールセンターに「IBM Watson」導入 問い合わせ内容をテキスト化、回答の候補を提案
東京都水道局、コールセンターに「IBM Watson」導入 問い合わせ内容をテキスト化、回答の候補を提案 日本アイ・ビー・エム（IBM）は2月18日、東京都水道局に「IBM Watson」の音声認識機能と情報検索機能を提供したと発表した。同局は19日から、コールセンターの電話対応業務に両機能を採り入れ、オペレーターの負担軽減とサービス向上に取り組んでいるという。 東京都水道局が導入した機能は、ディープラーニングによって音声の特徴を認識し、発話内容をテキストに書き起こす「IBM Watson Speech to Text」と、問い合わせ内容から情報を抽出し、関連する文書を呼び出す「IBM Watson Discovery」。いずれもクラウドサービス「IBM Cloud」経由で利用する。 同局では今後、消費者から電話で問い合わせがあった際は、IBM Watsonが内容をリアルタイムで書き起こし
IBM ソリューション ブログ
IBMテクノロジーをフル活用しサービス競争力を大幅に向上させた、証券会社向けサービス「KICSクラウド」とは？ 光世証券株式会社（以下、光世証券）は、証券業務を行う事業者向けに、証券基幹業務システムをクラウドで利用できる“KICS クラウド”の提供を開始することを発表しました。KICSクラウドはIBM Cloud環境で稼働している […]
IBM Watson Speech to Text
IBM Watson® Speech to Text technology enables fast and accurate speech transcription in multiple languages for a variety of use cases, including but not limited to customer self-service, agent assistance and speech analytics. Get started fast with our advanced machine learning models out-of-the-box or customize them for your use case.
IBM Watson (ワトソン) - Japan
IBMのAI研究は1950年代にさかのぼり、スーパーコンピューター「ディープ・ブルー」がチェスのグランドマスター、ガルリ・カスパロフを破るなど、重要なマイルストーンがあります。2011年、IBM WatsonはJeopardy! 挑戦。質問の手がかりを見つけて理解するために、Watsonは、その正確さの信頼度をランク付けして考えられる回答を比較し、すべて3秒以内に回答しました。 Watsonは「考える機械」への好奇心に火をつけ、AIをビジネスに応用する可能性を切り開きました。金融サービスから小売業まで、さまざまな業界のお客様がWatsonを活用して、新たな洞察を得て、生産性の向上やより良い顧客体験の提供を実現しています。現在、IBMはWatsonのコア技術をさらに進化させ、次世代のAIとデータのプラットフォーム、そしてwatsonxを活用したAI支援機能を開発しました。 今すぐ利用可能 w
Watson Visual Recognitionでオリジナル画像認識AIを作る | Ledge.ai
42種類ものプラットフォームサービスやAPIを使うことができる無料の「IBM Cloudライト・アカウント」。 Ledge.aiでは以前、Watson APIsから3つを紹介しました。 >> 無料の「IBM Cloudライト・アカウント」で、さっそくWatson APIを試してみた 今回の記事で紹介するのは、同じくWatson APIsのひとつで、ディープラーニングを使用して、画像に写った物体・情景・顔などさまざまなものを分析・認識する「Visual Recognition（画像認識）」です。 画像認識AIを簡単に試せるのはもちろん、自前データをAIに学習させ、独自のカスタムモデルを使った画像認識がすぐに試せます。 それではさっそく、Watson APIsのVisual Recognitionを使っていきましょう。 階層的に定義されたクラスから、画像の詳細な情報までも認識Watson Vi
IBMのWatson、「人工知能」とは別モノ？
「ログインできない」などとチャットで問い合わせると、「メールアドレスとお名前はわかりますか？」などと返す。「楽天市場のFAQは約2000項目ある。チャットボットを使えば、数ステップで問題を解決できる。コールセンターに電話をしなくても問題を解決できる確率が高まり、サポート担当者は難しい問題の解決に集中できる効果が見込める」（茶谷氏）。 FAQを基に類義語リストなどを用意したうえで、Watsonのチャットボット機能「Conversation（会話）」を利用している。構築期間は1つのチャットボット当たり2～3カ月程度という。 楽天はOSS（オープンソースソフトウエア）をはじめ先端ITの技術力に定評がある。当然、AIについても自社で研究開発を進めている。だが同社はチャットボットについては自前の開発を選ばず、Watsonの採用に踏み切った。茶谷氏はその理由を「既に使いやすい道具が存在する以上、使わな
「ワトソン」は不調？IBMとMITの共同研究を読み解く - グローバル経営の極北
IBMとMITがAIの共同研究プロジェクトに、今後10年間で2億4千万ドル（約260億円）を出資すると発表があった。 「MIT-IBM Watson AI Lab」と名付けられた研究所で、ニューアルゴリズム、ハードウェア、ソーシャルインパクト、ビジネス活用の4領域に注目するという。 上記の記事でも触れられているように、気になるのはIBMのワトソン事業の状況。 IBMは21四半期連続の減収という苦しい業績が続いているが、ワトソンを核とした「コグニティブ」事業に大きく投資をして、事業の再編を狙っている。 一方で、本当にワトソン事業がIBMを救うのか、という疑念は投資家の間で広がっている。 例えば、ヘルスケア情報関連のメディアであるStatが癌研究での活用が期待されたワトソンが思ったような成果を挙げられていないことを詳細にレポートしている。 インタビューを受けた、ワトソンを導入した病院の医師は「
Google Home MiniとWatson Assistantを連携する - Qiita
【注】2018/03/15付でWatson ConversationはWatson Assistantに名称変更されました。 #概要 Googole HomeやAmazon EchoなどのAIスピーカー・デバイスが人気だ。ネットを日常的に活用している人や、ITの深い知識がなくとも簡単にAIに触れることが出来るなどで活用が広がっている。反面、AIスピーカーを利用したことのある人は体験しているかもしれないが、日常生活でのよく利用する天気や音楽、スケジュールの照会、家電などの操作はAIスピーカーはそれなりに出来るものの、ちょっとした応用問題的な問いには答えられない場面によく遭遇する。 一方、企業やソーシャルにおけるチャットボットは、既にかなり実用化が進んでおり、多様な消費者との応答に対して、音声ではなくチャットの傾向が強いが、精度を増す傾向にある。多くのチャットボットシステムが開発され、その種類
IBM Impact 2014 Global Conference - United States
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IBM Watson (ワトソン) - Japan
IBMのAI研究は1950年代にさかのぼり、スーパーコンピューター「ディープ・ブルー」がチェスのグランドマスター、ガルリ・カスパロフを破るなど、重要なマイルストーンがあります。2011年、IBM WatsonはJeopardy! 挑戦。質問の手がかりを見つけて理解するために、Watsonは、その正確さの信頼度をランク付けして考えられる回答を比較し、すべて3秒以内に回答しました。 Watsonは「考える機械」への好奇心に火をつけ、AIをビジネスに応用する可能性を切り開きました。金融サービスから小売業まで、さまざまな業界のお客様がWatsonを活用して、新たな洞察を得て、生産性の向上やより良い顧客体験の提供を実現しています。現在、IBMはWatsonのコア技術をさらに進化させ、次世代のAIとデータのプラットフォーム、そしてwatsonxを活用したAI支援機能を開発しました。 今すぐ利用可能 w
bluemixにpython＋Flask＋watson api環境を構築してみた。 - Qiita
IBMのBluemixを触ることになったので、 ちょい下調べ。 まずは、ざっと触って気づいた点 ・Bluemixの動作は全体的にもったりしてる ・ほぼ英語。日本語は意訳あり ・Python、Rubyなどもカバー ・仮想マシンも使える？近日公開とのこと ・無料枠があり、無料サーバーとしても使えそう。 最初にPythonを指定してアプリを作成します。 bluemix上でクリッククリックで簡単に作成できました。 開発方法は２つ １）bluemixの開発キッドをダウンロードしてローカル作業 or ２）Git連携 → 使い方がいまいち分かりにくい。 とりあえず、IDEダウンロードとかだるいので、 後者のGit連携でやってみます。 まずは、ダッシュボードからadd gitをクリックして、 ibm上にgithubリポジトリを作成。 で、ローカルでcloneして、 いじってpushすれば自動でデプロイされ
【 Python × IBM Watson 】Pywatson モジュールを pip installして、Python から Watson Developer Cloud API を叩いてみる - Qiita
from pywatson import Watson # Create a Watson instance with your URL and credentials # pywatson will use the endpoint `url + '/question'` watson = Watson(url='https://watson-wdc01.ihost.com/instance/507/deepqa/v1', username='someuser', password='zyXHLz3sCoPt6G') ※ このモジュールと思われるGitHubレポジトリのページには、メインテナンス終了しているため、動作不良起こすかもしれない旨、注記あり GitHub sherlocke/pywatson GitHub sherlocke/pywatson/pywatson/ sherloc
ワトソン音声認証（Speech to Text）を試してみた - Qiita
やりたいこと ワトソンの音声認証（Speech to text）を試してみます。 下記デモサイトのサンプルを実行してみる (https://www.ibm.com/blogs/watson/2016/07/getting-robots-listen-using-watsons-speech-text-service/) 背景 動画の音声を、リアルタイムでテキスト化できるRaspberryPiロボ作成に向け、watsonの音声認証（Speech to Text) を試してみる。 下図のような、Raspberry Pi3×Julius×Watson(Speech to Text)で音声認証＆文字おこしが最終ゴール。 (http://qiita.com/nanako_ut/items/1e044eb494623a3961a5) 今回は下図の④部分のwatson音声認証方法を模索する。 環境 Ra
Bluemix NLTK,MeCab,Watson API のコンテナのビルド 忘備録 - Qiita
IBM Watson API や Pythonベースの日本語の自然言語処理に必要なツールが入った IBMコンテナ（Dockerコンテナ）をビルドして、IBM Bluemix のリポジトリに登録して、再利用できる様にします。 開発環境用のコンテナですから、もちろんコンテナが継続して実行する工夫もします。 Dockerコンテナのビルド環境の構築 目的のDockerコンテナは、自己のPC環境でビルドして、Bluemix のコンテナのリポジトリーに登録していきます。ビルドする環境は Ubuntu Linux の Docker が便利ですから、最初に自己のPC環境に Vagrantで Ubuntu Linux が動作する環境を作ります。 ここでは Vagrant の環境を準備する方法は以下のリンクが参考になると思います。 Vagrant by HashiCorp Qiita Windows + Va
WatsonのPython SDKを使ってAPIを叩いてみた 13連発 (絶賛途中) - Qiita
WatsonのPython SDKを使ってAPIを叩いてみた 13連発 (絶賛途中) Teratailのアドベントカレンダー 22日目の記事です！ 青汁欲しいのでいいね下さい。 これはなに WatsonのPython SDKが提供されているので、使ってみようというもの。 #94 にも書いてあるように、Pythonのサンプルが少ないし、日本語の記事もあんまりないので、まとめてみようというのが動機です。 watson-developer-cloud/python-sdk pipが入っていれば、次のコマンドでSDKがインストールできます。 用意するもの Bluemixのアカウント Python この記事中のコードは Python 3.5.2 で検証しています。 IBMが純粋に提供しているWatsonのAPI サードパーティを除くと13個あります。 AlchemyAPI Conversation
日本IBMがクラウドの「無料お試し」を無期限に、Watsonなど
日本IBMは2017年10月27日、同社のクラウドサービス「IBM Cloud」で提供する人工知能（AI）「Watson」などを無期限で試用できるサービスを11月1日から提供すると発表した。API（アプリケーション・プログラミング・インターフェース）の利用回数などに上限を設けるものの、上限内であれば利用目的を問わず継続利用できる。 同社の三沢智光専務執行役員IBMクラウド事業本部長が同日に都内でソフトバンクと共同開催したAI関連イベント「AI Business Forum」で明らかにした。「手軽に評価できる環境を後押し」（三沢専務執行役）して、同社サービスの顧客接点を広げる狙いである。 11月1日にIBM Cloudに新たな会員機能「ライトアカウント」を追加する。クレジットカード番号を入力せずにアカウントを作成できる。利用回数などの上限内であれば、対象サービスを無料で使える。ライトアカウン
日本IBM幹部「Watson無料化」についてコメント「AI Business Forum 2017」
Watson導入進み、45分野のソリューション 写真左から日本アイ・ビー・エム 代表取締役社長 エリー・キーナン氏、 ソフトバンク 代表取締役社長 兼 CEO 宮内 謙氏 はじめに登壇した日本IBM社長のエリー・キーナン氏は、Watsonの導入が伸びており、350社以上が導入していることを紹介。ヘルスケアの分野では、米国で増大している糖尿病の発作予測が、89％の精度になるなどの効果をあげたという。また「全米オープンテニス（USオープン）」では、2.78億件に及ぶサイバー攻撃を監視して、大会を成功に導くとともに、過去12年間の試合の記録データを蓄積しているという。「ソフトバンク球団でもWatsonを使って欲しい」と語りソフトバンクの宮内社長に話をつないだ。 成長戦略と構造改革のためにAIを— ソフトバンク宮内社長 続いて登壇したソフトバンクの宮内社長は「球団ではまだWatsonは使っていない
日本IBM、無期限でWatson APIなどを利用できる「IBM Cloud」の新無料アカウントサービスを開始
従来、「IBM Cloud」サービスでは、アカウント開設後、30日間の無償トライアルを提供していたが、「IBM Cloud」の豊富なサービスを評価するには、より長い試用期間が必要とされていた。また、使用量を気にしたり、クレジットカード情報の登録の手間を省くため、新たに「IBM Cloudライト・アカウント」を提供するという。 「IBM Cloudライト・アカウント」の主な特徴は次のとおり。 256MBのCloud Foundryメモリ 主要サービスをライト・プランで継続使用可能 全カタログの閲覧可能 組織を1つ、地域を1つ ライト・プラン毎にインスタンスは1つ 「IBM Cloudライト・アカウント」では、256MBのCloud Foundryメモリ、6つのIBM Watson APIを含む25種類のIBM CloudサービスやAPI、サービスやAPIをまとめた全カタログの閲覧、1つのシス
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