Watson Natural Language Understanding

Node.jsおよびWatsonを使用して、感情を検出し、エンティティーを特定し、回答を検出します。

IBM Watsonのサービスを使用して、オーディオ・ファイルとビジュアル・ファイルを充実させるアプリケーションを構築します。

Twitterのハンドルとハッシュタグのセンチメント、感情のトーン、キーワードについてグラフを作成します。

Watson Knowledge StudioおよびWatson Natural Language Understandingを使用してSMSメッセージ・コンテンツをより適切にカテゴリー化するためのカスタム・モデルを構築します。

Python NLTKおよびIBM Data Science Experienceを使用することで、文書間でコンテンツを相関させます。

PixieDustを使用して、Jupyter Notebookでコグニティブ・データ分析の力を活用します。

Python NLTKツールキットとIBM DSXを使用して、テキストを適切に分類します。

Watson Natural Language UnderstandingとWatson Knowledge Studioを使用してカスタム・モデルを構築します。

コグニティブAPIを使用して、Hacker Newsから技術トレンドに関する洞察を効率的に獲得します。

IBM PowerAIでGoogle TensorFlowを使用して、機械学習アルゴリズムのトレーニングをより迅速に実現します。

Swiftベースのモバイル・チャットボットを構築して、紹介、予約、およびイベント計画などが可能になります。