Enviar búsqueda
Cargar
IBMワトソン 勉強会 20161121a
•
18 recomendaciones
•
8,246 vistas
M
Maho Takara
Seguir
IBM Watson Conversation を使ったLINE Chatbot 開発法解説
Leer menos
Leer más
Ingeniería
Denunciar
Compartir
Denunciar
Compartir
1 de 61
Descargar ahora
Descargar para leer sin conexión
Recomendados
Ibm watson machine learning and watson knowledge stuido 20160827
Ibm watson machine learning and watson knowledge stuido 20160827
Tsuyoshi Hirayama
Watson活用事例~Watsonハッカソンの例を通じて~
Watson活用事例~Watsonハッカソンの例を通じて~
Hiroki Nakayama
Cedec2015 ゲームサーバー基盤の新しい選択肢
Cedec2015 ゲームサーバー基盤の新しい選択肢
Maho Takara
Ibm cloud and watson iot 20160616
Ibm cloud and watson iot 20160616
Tsuyoshi Hirayama
Logic of blockchain and quantum computing on ibm cloud platform
Logic of blockchain and quantum computing on ibm cloud platform
Tsuyoshi Hirayama
IBM Bluemix × Watson でMashup Hackathon (API説明)
IBM Bluemix × Watson でMashup Hackathon (API説明)
Masaya Fujita
ラズパイ+SL+BMでワトソンと話そう
ラズパイ+SL+BMでワトソンと話そう
Maho Takara
Watson Explorerを使ったテキストマイニング
Watson Explorerを使ったテキストマイニング
Hori Tasuku
Recomendados
Ibm watson machine learning and watson knowledge stuido 20160827
Ibm watson machine learning and watson knowledge stuido 20160827
Tsuyoshi Hirayama
Watson活用事例~Watsonハッカソンの例を通じて~
Watson活用事例~Watsonハッカソンの例を通じて~
Hiroki Nakayama
Cedec2015 ゲームサーバー基盤の新しい選択肢
Cedec2015 ゲームサーバー基盤の新しい選択肢
Maho Takara
Ibm cloud and watson iot 20160616
Ibm cloud and watson iot 20160616
Tsuyoshi Hirayama
Logic of blockchain and quantum computing on ibm cloud platform
Logic of blockchain and quantum computing on ibm cloud platform
Tsuyoshi Hirayama
IBM Bluemix × Watson でMashup Hackathon (API説明)
IBM Bluemix × Watson でMashup Hackathon (API説明)
Masaya Fujita
ラズパイ+SL+BMでワトソンと話そう
ラズパイ+SL+BMでワトソンと話そう
Maho Takara
Watson Explorerを使ったテキストマイニング
Watson Explorerを使ったテキストマイニング
Hori Tasuku
いまからでも聞いていただきたい Watsonの得意な3つのこと!
いまからでも聞いていただきたい Watsonの得意な3つのこと!
岬 宇藤
Amazon dynamo db、cloudant、blockchainの紹介 20160706
Amazon dynamo db、cloudant、blockchainの紹介 20160706
Tsuyoshi Hirayama
IBM bluemix api connect によるAPIエコノミーの実現 20170426
IBM bluemix api connect によるAPIエコノミーの実現 20170426
Tsuyoshi Hirayama
Blockchain入門 20160416
Blockchain入門 20160416
Tsuyoshi Hirayama
OSSを活用して進化しつづける IBMクラウドとコグニティグ・ ソリューションIBM Watsonの最新情報
OSSを活用して進化しつづける IBMクラウドとコグニティグ・ ソリューションIBM Watsonの最新情報
岬 宇藤
Watsonで地図ナビアプリつくってみた
Watsonで地図ナビアプリつくってみた
Kota Suizu
2016/4/16 Softlayer Bluemix Community Festa 2016講演資料
2016/4/16 Softlayer Bluemix Community Festa 2016講演資料
Mitsutoshi Kiuchi
【Watson】Tradeoff Analyticsの概要
【Watson】Tradeoff Analyticsの概要
勇太 小沢
福岡SoftLayer勉強会20151015
福岡SoftLayer勉強会20151015
Shinobu Yasuda
VMware + IBM Cloudで広がるハイブリッド・クラウドの世界
VMware + IBM Cloudで広がるハイブリッド・クラウドの世界
Shinobu Yasuda
[CTO Night & Day 2019] ML services: MLOps #ctonight
[CTO Night & Day 2019] ML services: MLOps #ctonight
Amazon Web Services Japan
IaaS型パブリッククラウド「IBM SoftLayer」とは
IaaS型パブリッククラウド「IBM SoftLayer」とは
Kimihiko Kitase
Amazon SNS Mobile Push を使ってみる
Amazon SNS Mobile Push を使ってみる
崇之 清水
Amazon SNSでZabbixのアラートをプッシュ通知してみた
Amazon SNSでZabbixのアラートをプッシュ通知してみた
Hikaru Ashino
Introducing IBM Cloud & Cognitive
Introducing IBM Cloud & Cognitive
Atsumori Sasaki
Watson日本語版ハッカソン Day1 Bluemix 概要紹介
Watson日本語版ハッカソン Day1 Bluemix 概要紹介
Kyoko Hattori
IBM Bluemix紹介
IBM Bluemix紹介
Li Zhanfei (Jonathan)
sakura.io handson with IBM Bluemix
sakura.io handson with IBM Bluemix
さくらインターネット株式会社
Bluemixの基本を知る -全体像-
Bluemixの基本を知る -全体像-
IBMソリューション
SoftLayer Bluemix Summit 2015: BluemixでWatsonをつかいたおせ!
SoftLayer Bluemix Summit 2015: BluemixでWatsonをつかいたおせ!
Miki Yutani
Watson API トレーニング 20160716 rev02
Watson API トレーニング 20160716 rev02
Hiroaki Komine
Ibm Watson Analyticsで簡易Twitter分析
Ibm Watson Analyticsで簡易Twitter分析
IBM Analytics Japan
Más contenido relacionado
La actualidad más candente
いまからでも聞いていただきたい Watsonの得意な3つのこと!
いまからでも聞いていただきたい Watsonの得意な3つのこと!
岬 宇藤
Amazon dynamo db、cloudant、blockchainの紹介 20160706
Amazon dynamo db、cloudant、blockchainの紹介 20160706
Tsuyoshi Hirayama
IBM bluemix api connect によるAPIエコノミーの実現 20170426
IBM bluemix api connect によるAPIエコノミーの実現 20170426
Tsuyoshi Hirayama
Blockchain入門 20160416
Blockchain入門 20160416
Tsuyoshi Hirayama
OSSを活用して進化しつづける IBMクラウドとコグニティグ・ ソリューションIBM Watsonの最新情報
OSSを活用して進化しつづける IBMクラウドとコグニティグ・ ソリューションIBM Watsonの最新情報
岬 宇藤
Watsonで地図ナビアプリつくってみた
Watsonで地図ナビアプリつくってみた
Kota Suizu
2016/4/16 Softlayer Bluemix Community Festa 2016講演資料
2016/4/16 Softlayer Bluemix Community Festa 2016講演資料
Mitsutoshi Kiuchi
【Watson】Tradeoff Analyticsの概要
【Watson】Tradeoff Analyticsの概要
勇太 小沢
福岡SoftLayer勉強会20151015
福岡SoftLayer勉強会20151015
Shinobu Yasuda
VMware + IBM Cloudで広がるハイブリッド・クラウドの世界
VMware + IBM Cloudで広がるハイブリッド・クラウドの世界
Shinobu Yasuda
[CTO Night & Day 2019] ML services: MLOps #ctonight
[CTO Night & Day 2019] ML services: MLOps #ctonight
Amazon Web Services Japan
IaaS型パブリッククラウド「IBM SoftLayer」とは
IaaS型パブリッククラウド「IBM SoftLayer」とは
Kimihiko Kitase
Amazon SNS Mobile Push を使ってみる
Amazon SNS Mobile Push を使ってみる
崇之 清水
Amazon SNSでZabbixのアラートをプッシュ通知してみた
Amazon SNSでZabbixのアラートをプッシュ通知してみた
Hikaru Ashino
La actualidad más candente
(14)
いまからでも聞いていただきたい Watsonの得意な3つのこと!
いまからでも聞いていただきたい Watsonの得意な3つのこと!
Amazon dynamo db、cloudant、blockchainの紹介 20160706
Amazon dynamo db、cloudant、blockchainの紹介 20160706
IBM bluemix api connect によるAPIエコノミーの実現 20170426
IBM bluemix api connect によるAPIエコノミーの実現 20170426
Blockchain入門 20160416
Blockchain入門 20160416
OSSを活用して進化しつづける IBMクラウドとコグニティグ・ ソリューションIBM Watsonの最新情報
OSSを活用して進化しつづける IBMクラウドとコグニティグ・ ソリューションIBM Watsonの最新情報
Watsonで地図ナビアプリつくってみた
Watsonで地図ナビアプリつくってみた
2016/4/16 Softlayer Bluemix Community Festa 2016講演資料
2016/4/16 Softlayer Bluemix Community Festa 2016講演資料
【Watson】Tradeoff Analyticsの概要
【Watson】Tradeoff Analyticsの概要
福岡SoftLayer勉強会20151015
福岡SoftLayer勉強会20151015
VMware + IBM Cloudで広がるハイブリッド・クラウドの世界
VMware + IBM Cloudで広がるハイブリッド・クラウドの世界
[CTO Night & Day 2019] ML services: MLOps #ctonight
[CTO Night & Day 2019] ML services: MLOps #ctonight
IaaS型パブリッククラウド「IBM SoftLayer」とは
IaaS型パブリッククラウド「IBM SoftLayer」とは
Amazon SNS Mobile Push を使ってみる
Amazon SNS Mobile Push を使ってみる
Amazon SNSでZabbixのアラートをプッシュ通知してみた
Amazon SNSでZabbixのアラートをプッシュ通知してみた
Destacado
Introducing IBM Cloud & Cognitive
Introducing IBM Cloud & Cognitive
Atsumori Sasaki
Watson日本語版ハッカソン Day1 Bluemix 概要紹介
Watson日本語版ハッカソン Day1 Bluemix 概要紹介
Kyoko Hattori
IBM Bluemix紹介
IBM Bluemix紹介
Li Zhanfei (Jonathan)
sakura.io handson with IBM Bluemix
sakura.io handson with IBM Bluemix
さくらインターネット株式会社
Bluemixの基本を知る -全体像-
Bluemixの基本を知る -全体像-
IBMソリューション
SoftLayer Bluemix Summit 2015: BluemixでWatsonをつかいたおせ!
SoftLayer Bluemix Summit 2015: BluemixでWatsonをつかいたおせ!
Miki Yutani
Watson API トレーニング 20160716 rev02
Watson API トレーニング 20160716 rev02
Hiroaki Komine
Ibm Watson Analyticsで簡易Twitter分析
Ibm Watson Analyticsで簡易Twitter分析
IBM Analytics Japan
Watsonにあなたの知識を教えよう
Watsonにあなたの知識を教えよう
Akiko Murakami
画像解析最前線!WatsonとTensorFlowを比較してみた
画像解析最前線!WatsonとTensorFlowを比較してみた
softlayerjp
Ibm watson analyticsでリレーショナル・データベースのデータを利用する
Ibm watson analyticsでリレーショナル・データベースのデータを利用する
IBM Analytics Japan
Watson analytics ご紹介
Watson analytics ご紹介
IBMソリューション
TwitterデータをdashDBにロードする方法
TwitterデータをdashDBにロードする方法
IBM Analytics Japan
TensorFlowを使ってテキストをクラス分類してみたら精度96.8%の分類器を簡単に得ることができた話
TensorFlowを使ってテキストをクラス分類してみたら精度96.8%の分類器を簡単に得ることができた話
Yuya Kato
TensorFlowを使ってテキストをクラス分類してみた
TensorFlowを使ってテキストをクラス分類してみた
Yuya Kato
機械学習によるデータ分析まわりのお話
機械学習によるデータ分析まわりのお話
Ryota Kamoshida
Destacado
(16)
Introducing IBM Cloud & Cognitive
Introducing IBM Cloud & Cognitive
Watson日本語版ハッカソン Day1 Bluemix 概要紹介
Watson日本語版ハッカソン Day1 Bluemix 概要紹介
IBM Bluemix紹介
IBM Bluemix紹介
sakura.io handson with IBM Bluemix
sakura.io handson with IBM Bluemix
Bluemixの基本を知る -全体像-
Bluemixの基本を知る -全体像-
SoftLayer Bluemix Summit 2015: BluemixでWatsonをつかいたおせ!
SoftLayer Bluemix Summit 2015: BluemixでWatsonをつかいたおせ!
Watson API トレーニング 20160716 rev02
Watson API トレーニング 20160716 rev02
Ibm Watson Analyticsで簡易Twitter分析
Ibm Watson Analyticsで簡易Twitter分析
Watsonにあなたの知識を教えよう
Watsonにあなたの知識を教えよう
画像解析最前線!WatsonとTensorFlowを比較してみた
画像解析最前線!WatsonとTensorFlowを比較してみた
Ibm watson analyticsでリレーショナル・データベースのデータを利用する
Ibm watson analyticsでリレーショナル・データベースのデータを利用する
Watson analytics ご紹介
Watson analytics ご紹介
TwitterデータをdashDBにロードする方法
TwitterデータをdashDBにロードする方法
TensorFlowを使ってテキストをクラス分類してみたら精度96.8%の分類器を簡単に得ることができた話
TensorFlowを使ってテキストをクラス分類してみたら精度96.8%の分類器を簡単に得ることができた話
TensorFlowを使ってテキストをクラス分類してみた
TensorFlowを使ってテキストをクラス分類してみた
機械学習によるデータ分析まわりのお話
機械学習によるデータ分析まわりのお話
Similar a IBMワトソン 勉強会 20161121a
Call Center Watsonのご紹介(日本IBM GTS Innovation Forum 2017:2017年11月22日発表)
Call Center Watsonのご紹介(日本IBM GTS Innovation Forum 2017:2017年11月22日発表)
Hiroshi Tomioka
Force.com developers meetup #2 夏サミ、そしてソーシャル・エンタープライズを考える
Force.com developers meetup #2 夏サミ、そしてソーシャル・エンタープライズを考える
Akira Kuratani
自社で実運用中!Power Apps・Power Automate 活用事例
自社で実運用中!Power Apps・Power Automate 活用事例
Teruchika Yamada
微博(ウェイボ)型社内SNSとモバイルで始める社内の可視化
微博(ウェイボ)型社内SNSとモバイルで始める社内の可視化
Takamitsu Nakao
日本語における自然言語解析とその応用 〜COTOHA VA & API〜
日本語における自然言語解析とその応用 〜COTOHA VA & API〜
ネクストスケープ
hardningproject(公開用).pdf
hardningproject(公開用).pdf
Hamamoto Tsuneyoshi
IBM SoftLayer Ovewview at OSC Kyoto 2014
IBM SoftLayer Ovewview at OSC Kyoto 2014
Kimihiko Kitase
微博(ウェイボ)スタイルで始める社内ソーシャル リアルタイム”ほう・れん・そう”を実現する ビジネスログツール “Crowdroid for business”
微博(ウェイボ)スタイルで始める社内ソーシャル リアルタイム”ほう・れん・そう”を実現する ビジネスログツール “Crowdroid for business”
Anhui Opensource Software Inc.
170828 【googleセミナー】講演資料
170828 【googleセミナー】講演資料
bot dock株式会社 / bot dock Inc.
AI搭載型IP電話 MiiTel を支える組織とアーキテクチャ
AI搭載型IP電話 MiiTel を支える組織とアーキテクチャ
RevComm Inc
IBM Connect2014 に参加して(テクてく技術者夜会)
IBM Connect2014 に参加して(テクてく技術者夜会)
Takeshi Yoshida
Inspire2017 Nagoya [BS NAG-1] 働き方改革を支えるマイクロソフトの新たな統合ソリューションMicrosoft 365 の可能性
Inspire2017 Nagoya [BS NAG-1] 働き方改革を支えるマイクロソフトの新たな統合ソリューションMicrosoft 365 の可能性
MPN Japan
【AI:ML#16】Amazon Lexを用いたチャットボットの構築.pdf
【AI:ML#16】Amazon Lexを用いたチャットボットの構築.pdf
TakeshiFukae
Watson.assistant chat bot-20200117
Watson.assistant chat bot-20200117
Yasushi Osonoi
AI for Media 2018 Update セミナー: 株式会社ユニゾンシステム: スピーチ AI を活用した文字起こしプラットホームの活用
AI for Media 2018 Update セミナー: 株式会社ユニゾンシステム: スピーチ AI を活用した文字起こしプラットホームの活用
Daiyu Hatakeyama
JPC2018[D1]「信頼できるCloud」のために ― マイクロソフト法務部門からお伝えしたいこと
JPC2018[D1]「信頼できるCloud」のために ― マイクロソフト法務部門からお伝えしたいこと
MPN Japan
2016年冬 IBMクラウド最新動向
2016年冬 IBMクラウド最新動向
Kimihiko Kitase
AWS Black Belt Techシリーズ Amazon SNS モバイルプッシュ
AWS Black Belt Techシリーズ Amazon SNS モバイルプッシュ
Amazon Web Services Japan
【Logic Apps編】ノンコーディングでデキる!お問い合わせフォーム機能拡張
【Logic Apps編】ノンコーディングでデキる!お問い合わせフォーム機能拡張
典子 松本
20180119 AI で業務効率化 ~B To Employee ではじめる Chat Bot~
20180119 AI で業務効率化 ~B To Employee ではじめる Chat Bot~
ISAO_Corp
Similar a IBMワトソン 勉強会 20161121a
(20)
Call Center Watsonのご紹介(日本IBM GTS Innovation Forum 2017:2017年11月22日発表)
Call Center Watsonのご紹介(日本IBM GTS Innovation Forum 2017:2017年11月22日発表)
Force.com developers meetup #2 夏サミ、そしてソーシャル・エンタープライズを考える
Force.com developers meetup #2 夏サミ、そしてソーシャル・エンタープライズを考える
自社で実運用中!Power Apps・Power Automate 活用事例
自社で実運用中!Power Apps・Power Automate 活用事例
微博(ウェイボ)型社内SNSとモバイルで始める社内の可視化
微博(ウェイボ)型社内SNSとモバイルで始める社内の可視化
日本語における自然言語解析とその応用 〜COTOHA VA & API〜
日本語における自然言語解析とその応用 〜COTOHA VA & API〜
hardningproject(公開用).pdf
hardningproject(公開用).pdf
IBM SoftLayer Ovewview at OSC Kyoto 2014
IBM SoftLayer Ovewview at OSC Kyoto 2014
微博(ウェイボ)スタイルで始める社内ソーシャル リアルタイム”ほう・れん・そう”を実現する ビジネスログツール “Crowdroid for business”
微博(ウェイボ)スタイルで始める社内ソーシャル リアルタイム”ほう・れん・そう”を実現する ビジネスログツール “Crowdroid for business”
170828 【googleセミナー】講演資料
170828 【googleセミナー】講演資料
AI搭載型IP電話 MiiTel を支える組織とアーキテクチャ
AI搭載型IP電話 MiiTel を支える組織とアーキテクチャ
IBM Connect2014 に参加して(テクてく技術者夜会)
IBM Connect2014 に参加して(テクてく技術者夜会)
Inspire2017 Nagoya [BS NAG-1] 働き方改革を支えるマイクロソフトの新たな統合ソリューションMicrosoft 365 の可能性
Inspire2017 Nagoya [BS NAG-1] 働き方改革を支えるマイクロソフトの新たな統合ソリューションMicrosoft 365 の可能性
【AI:ML#16】Amazon Lexを用いたチャットボットの構築.pdf
【AI:ML#16】Amazon Lexを用いたチャットボットの構築.pdf
Watson.assistant chat bot-20200117
Watson.assistant chat bot-20200117
AI for Media 2018 Update セミナー: 株式会社ユニゾンシステム: スピーチ AI を活用した文字起こしプラットホームの活用
AI for Media 2018 Update セミナー: 株式会社ユニゾンシステム: スピーチ AI を活用した文字起こしプラットホームの活用
JPC2018[D1]「信頼できるCloud」のために ― マイクロソフト法務部門からお伝えしたいこと
JPC2018[D1]「信頼できるCloud」のために ― マイクロソフト法務部門からお伝えしたいこと
2016年冬 IBMクラウド最新動向
2016年冬 IBMクラウド最新動向
AWS Black Belt Techシリーズ Amazon SNS モバイルプッシュ
AWS Black Belt Techシリーズ Amazon SNS モバイルプッシュ
【Logic Apps編】ノンコーディングでデキる!お問い合わせフォーム機能拡張
【Logic Apps編】ノンコーディングでデキる!お問い合わせフォーム機能拡張
20180119 AI で業務効率化 ~B To Employee ではじめる Chat Bot~
20180119 AI で業務効率化 ~B To Employee ではじめる Chat Bot~
Más de Maho Takara
趣味のモルモットK8sクラスタ
趣味のモルモットK8sクラスタ
Maho Takara
サーバー設定自動化は経営課題
サーバー設定自動化は経営課題
Maho Takara
MySQL Clusterに適したベアメタルクラウド SoftLayer
MySQL Clusterに適したベアメタルクラウド SoftLayer
Maho Takara
サーバーサイド技術者不足に効くChef
サーバーサイド技術者不足に効くChef
Maho Takara
S&B Summit2015 SOFTLAYERクラウドデザインパターン
S&B Summit2015 SOFTLAYERクラウドデザインパターン
Maho Takara
コンペに勝てる必勝アイテム ソフトレイヤー
コンペに勝てる必勝アイテム ソフトレイヤー
Maho Takara
SOFTLAYERベアメタル + Fusion ioMemory
SOFTLAYERベアメタル + Fusion ioMemory
Maho Takara
探検隊長が語るSoftLayerデザインパターン
探検隊長が語るSoftLayerデザインパターン
Maho Takara
Sl勉強会 ソフトレイヤー活用ガイド紹介
Sl勉強会 ソフトレイヤー活用ガイド紹介
Maho Takara
J 4共通 XCITE秋2014-開発者の可能性を際限なく広げる高性能クラウドSoftLayer
J 4共通 XCITE秋2014-開発者の可能性を際限なく広げる高性能クラウドSoftLayer
Maho Takara
Cedec2014 世界のゲーム業界で選ばれるIBMの高性能クラウドSoftLayer
Cedec2014 世界のゲーム業界で選ばれるIBMの高性能クラウドSoftLayer
Maho Takara
デブサミ夏2014 開発者に嬉しいSoftLayerサーバー構築Tips
デブサミ夏2014 開発者に嬉しいSoftLayerサーバー構築Tips
Maho Takara
第二回SoftLayerユーザー会 ラズベリーパイとオブジェクトストレージを繋いでみた
第二回SoftLayerユーザー会 ラズベリーパイとオブジェクトストレージを繋いでみた
Maho Takara
OSC名古屋2014 使えるクラウド SoftLayer
OSC名古屋2014 使えるクラウド SoftLayer
Maho Takara
第一回Soft layer勉強会 グローバル分散アーキテクチャ
第一回Soft layer勉強会 グローバル分散アーキテクチャ
Maho Takara
Más de Maho Takara
(15)
趣味のモルモットK8sクラスタ
趣味のモルモットK8sクラスタ
サーバー設定自動化は経営課題
サーバー設定自動化は経営課題
MySQL Clusterに適したベアメタルクラウド SoftLayer
MySQL Clusterに適したベアメタルクラウド SoftLayer
サーバーサイド技術者不足に効くChef
サーバーサイド技術者不足に効くChef
S&B Summit2015 SOFTLAYERクラウドデザインパターン
S&B Summit2015 SOFTLAYERクラウドデザインパターン
コンペに勝てる必勝アイテム ソフトレイヤー
コンペに勝てる必勝アイテム ソフトレイヤー
SOFTLAYERベアメタル + Fusion ioMemory
SOFTLAYERベアメタル + Fusion ioMemory
探検隊長が語るSoftLayerデザインパターン
探検隊長が語るSoftLayerデザインパターン
Sl勉強会 ソフトレイヤー活用ガイド紹介
Sl勉強会 ソフトレイヤー活用ガイド紹介
J 4共通 XCITE秋2014-開発者の可能性を際限なく広げる高性能クラウドSoftLayer
J 4共通 XCITE秋2014-開発者の可能性を際限なく広げる高性能クラウドSoftLayer
Cedec2014 世界のゲーム業界で選ばれるIBMの高性能クラウドSoftLayer
Cedec2014 世界のゲーム業界で選ばれるIBMの高性能クラウドSoftLayer
デブサミ夏2014 開発者に嬉しいSoftLayerサーバー構築Tips
デブサミ夏2014 開発者に嬉しいSoftLayerサーバー構築Tips
第二回SoftLayerユーザー会 ラズベリーパイとオブジェクトストレージを繋いでみた
第二回SoftLayerユーザー会 ラズベリーパイとオブジェクトストレージを繋いでみた
OSC名古屋2014 使えるクラウド SoftLayer
OSC名古屋2014 使えるクラウド SoftLayer
第一回Soft layer勉強会 グローバル分散アーキテクチャ
第一回Soft layer勉強会 グローバル分散アーキテクチャ
IBMワトソン 勉強会 20161121a
1.
© IBM Corporation 1 © 2016
IBM Corporation 日本アイ・ビー・エム株式会社 高良 真穂 IBM Watson Conversationを 利用した LINE Chatbot 開発法解説 2016年11月21日 LINE BOT AWARDS 1000万円獲得にチャレンジしよう!
2.
© IBM Corporation 2 2 お話する人 名前: 高良
真穂 (Takara Maho) 2002年 IBM入社 プロフェッション: エキスパート・テクノロジ・アーキテクト 所属: 日本アイ・ビー・エム株式会社 クラウド事業統括 テクニカル・サービス 連絡先: takara@jp.ibm.com Facebook https://www.facebook.com/maho.takara 最近のおもちゃ(^o^;)
3.
© IBM Corporation 3 text Watson Conversation
を使って LINE BOT AWARDSで 1 000万円獲得にチャレンジしよう! このセッションでは、LINE Message API と Watson Conversation を繋げる方法が満載 https://codeiq.jp/magazine/2016/11/47013/?rfop=f70687m5
4.
© IBM Corporation 4 text Watson Conversation
の話に入る前に – 東大ロボ君、東大合格を断念 • なかなか力が伸びなかったのは、会話文を完成させる問題や文章を要約する問題など、 「複数の文」を組み合わせた問題でした • 人工知能が自動的に学習することで能力を飛躍的に向上させたディープラーニングと呼 ばれる技術も試しましたが、効果はありませんでした。 • 人工知能に言葉を理解させる技術は、自然言語処理と呼ばれていますが、2つ以上の文 を理解させることは極めて難しく、世界中の研究者が挑戦しているのが現状です。 – ワトソンなら会話できるの? • 限られた範囲の会話が可能 • 考えている訳でなくルールベース http://www3.nhk.or.jp/news/html/20161114/k10010768531000.html
5.
5Page© 2016 IBM
Corporation Watson Dialog から Conversation へ進化
6.
© IBM Corporation 6 text Conversation とは
Dialog の後継として今年夏に登場 – Watson Dialog が Watson Conversation に交代が発表 – 2月に日本語化が、発表されたばかりなのに… それだけ良いこと一杯! – Watson Conversation は 日本語化対応済み https://www.ibm.com/blogs/bluemix/2016/08/retirement-watson-dialog-service/
7.
© IBM Corporation 7 text Watson Dialog
/ Conversation の機能とは – ユーザーと対話しながら、取得した情報をJSON形式の情報を取得する – 話し言葉には、揺らぎがあるので、言い方、癖、短縮など曖昧な話し言葉を許容 して、適切に情報を取得で – 受けたフレーズの類似度を判別して処理するので、典型的なパターンを学習さ せるだけ 音楽をかけて 実行環境 (サーバー) ジャンルは? Text data Text data BOT API BOT UX ロック Text data ロックをプレイ します Text data 会話で取得した情報 をJSON形式で提供 Watson Conversation
8.
© IBM Corporation 8 text Watson Conversation
のメリット – Watson Dialog • 会話のスキームをXMLのファイルを エディタで編集 • 高かった 1コールあたり ¥2.0円/API call • 文字列の正規表現的なマッチングレベル – Watson Conversation で改善された点 • ウェブのGUIツールを使って会話のJSONスキームを設計、デバックが可能 • お手頃になった コールあたり ¥0.2625円/API call • NLCの機能を取り込み – 典型的な文を与え、意図を掴み取り、対応を決める – 同じ意味を指す単語(シノニム)を登録しておき、言葉の揺らぎや癖に対応できる • APIが簡単になり、APIのアウトプットは、リッチに改善 • 上記費用にNLC相当機能のコストが含まれるので、たいへんお得なサービス
9.
9Page© 2016 IBM
Corporation IBM Bluemix Watson Conversation オーダー方法
10.
© IBM Corporation 10 text Bluemix Watson
Conversation オーダーの方法 – カタログ → サービス → Watson
11.
© IBM Corporation 11 text Bluemix Watson
Conversation のオーダー方法 – 価格プランを選択して、作成をクリック
12.
© IBM Corporation 12 text Bluemix の
Conversation API 利用 – オーダー完了後の画面
13.
© IBM Corporation 13 text Bluemix Watson
Conversation API 利用 – JSON形式のサービス資格情報が提供されるので、コピペして利用 – このURLを使ってサーバーからRESTでアクセスできる
14.
© IBM Corporation 14 text Bluemix Watson
Conversation API – Conversation のチュートリアル、APIの解説が提供 https://www.ibm.com/watson/developercloud/doc/conversation/index.html https://www.ibm.com/watson/developercloud/conversation/api/v1/
15.
15Page© 2016 IBM
Corporation Watson Conversation 会話設計と機械学習
16.
© IBM Corporation 16 text IBM Watson
Conversation の設計の基本 –Intents 対話相手の要求を受け取る Intents を明確にする – 「ライトをつけて」 → スイッチ入 – 「音楽をかけて」 → スイッチ入 – 「音楽をもっと大きく」 → 音量を上げる –Entities 要求の対象となる Entity を 明確にする – 「ライトをつけて」 → ライト – 「音楽をかけて」 → 音楽 – 「音楽をもっと大きく」 → 音量 –Dialogs 対話の流れを設計する – 「音楽をかけて」 → 「音楽のジャンル取得」 → 指定ジャンルの音楽を開始
17.
© IBM Corporation 17 text 会話設計ツールの概要 ウェブGUIツールを起動して、ワークスペースを作成 「ワークスペース」とは 一連の会話のパッケージ 例として ・ ドライブ・アシスタント ・
デリバリ注文受付 ・ 質問応対 ・ 接客応対
18.
© IBM Corporation 18 text 会話設計ツールの概要 – Intents
を作成するために、 Get started をクリック – Workspace ID は、APIから利用するとき必要 このアイコンは、 以前作成した workspaceを インポートする為
19.
© IBM Corporation 19 text Intents(意図) の登録 受け取る意図の幅を登録 •
同じ行為を要求するにも、いろいろな言い方がある。 言い方の違いを許容して意図を理 解する 例: つけて、オン、いれて、点灯して、かけて、 • 機械学習を利用して、言葉の揺らぎを吸収して、意図を正しく理解する 初期状態 インプットが終わったら Create をクリック 類似の言葉を 「スイッチを入」れる と理解する様になる
20.
© IBM Corporation 20 text Intents(意図) の登録後のテスト Watson
conversationになってから、意図とおりに認識できるか、ウェブ画面から 確認できる様になった。 このアイコンをクリックで 会話のテストツールが起動
21.
© IBM Corporation 21 text Intents(意図) の登録後のテスト Intents
を Create すると、自動的にトレーニングが開始され、完了するまでは利用 できない。 トレーニングには、およそ数分程度要する。 トレーニング 進行中 トレーニング 完了 数分後
22.
© IBM Corporation 22 text Intents(意図) の登録後のテスト 1つのIntentsだけでは、正しく動作しない。 Intents
が一個しかない Workspace はこんな状態 どんなテキストを インプットしても 全部同じ判定
23.
© IBM Corporation 23 text Intents(意図)の登録後のテスト 「無関係」というIntents を登録すると、無関係な言葉は処理できる様になる
24.
© IBM Corporation 24 text Intents(意図) の登録 無関係な言葉は、適当に色々な単語やフレーズを入れておく
25.
© IBM Corporation 25 text Entities (取得対象の情報)
の登録 Intents の目的となる対象のEntitiesを登録 • 要求の対象物にも、いろいろな言い方がある。 「音楽をかけて」の表現も – ミュージック、BGM、ロック、ジャズ… などなど、同じ行為を指すものが複数 • 機械学習を利用して、色々な言い方でも、正しく理解できる様にする
26.
© IBM Corporation 26 text Entities (取得対象の情報)
の登録 曖昧さを含む話し言葉を、正しく受け取れる様登録 登録完了後に、Intents と同じ様に、数分間のトレーニングが始まるので注意 同意語 (慣用的に使う言葉を含む) 対象とするグループを表す言葉 機器の具体的な名前
27.
© IBM Corporation 27 text 会話(Dialog)の順番を登録 – 要求の意図(Intents)と対象情報(Entities)を統合して、対話の流れをつくる –
Dialog を Click して Create で作成開始
28.
© IBM Corporation 28 text 会話(Dialog)の順番を登録 – 会話の流れ、意思や対象を判別するためのスキーマーを登録する –
どの意図にも合致しない時のため、”Anything else” を設定する 初期状態 スイッチの入と切を設定 意図に対応 する応答文 対話相手 の意図 意図が一致し なかった場合 の対応
29.
© IBM Corporation 29 text 会話(Dialog)のテスト 言い方を変えても、意図を正しく受け取る様になった でも、何のスイッチを操作するか、情報が足りない テスト結果
30.
© IBM Corporation 30 text 対象となるモノの情報を受け取る様に追加する – 「行為の要求を受け取る」、「対象となるモノの情報を受け取る」ことができました。 エアコン ライト #で始まるIntents
や @で始まるEntity に 登録されていないものがくると 「解りませんでした」と答える 会話アイコンのタイミングで、 機器の種類を受け取る 追加
31.
© IBM Corporation 31 text 自然な会話になる様にDialog Node
を追加する – 「エアコンをつけて」や「照明をつけて」と言った自然な表現をDialogで表現すると @機器の名前が該当して、 #意図が該当すれば、対応の応答 @機器の名前が該当しない場合の応答 Intent と Entity を 同時に評価できる 様になる 追加
32.
© IBM Corporation 32 text 自然な会話になる様にDialog Node
追加の方法 – 要求される行為と、対象の機器を、「エアコンつけて」の様な一言で対応するには メニューを表示して Continue from… を選択 @機器のGo to condition を選択 @機器の名前が該当して、#意図が該当すれば、対応の応答 一致した Entityに置換 される
33.
© IBM Corporation 33 text 自然な会話のエラー処理 – エラー処理を含んだ全体 該当の要求が無い場合の応答 該当の機器Entity
が 無い場合の応答 初めからやり直し
34.
34Page© 2016 IBM
Corporation Watson Conversation のAPIプログラミング
35.
© IBM Corporation 35 text 最小プログラムと実行結果 最小のConversationプログラム JSON形式のレスポンス
36.
© IBM Corporation 36 text 最小のConversation API
プログラムの解説 最小のConversationプログラム Watson Conversation API ユーザー認証 会話のIDを指定して 対話開始 JSON形式の アウトプットを表示 workspace
37.
© IBM Corporation 37 text Watson Conversation
パラメータの入手先 最小のConversationプログラム 認証情報
38.
© IBM Corporation 38 text Dialog と
JSON出力の関係 – Intents と entities を判別して応答 重要
39.
© IBM Corporation 39 text Chatbot に重要な2つのセッション •
セッション1 (会話の前後関係) • 一問一答ではなく、複数の質問から答えを導く • 会話の続きを把握して、話の続きを継続する • セッション2 (マルチユーザー対応) • たくさんの人と同時に会話する – 人間だと、1度に一人の相手としか会話できない – チャットボットは、数十人〜と同時に会話 – Watson Conversation は、前者のみをサポート、後者は別途開発する必 要がある。
40.
© IBM Corporation 40 text セッション1 (会話の前後関係)
の例 三回連続正解すれば、勝ちの会話ゲームのDialog 1回目の解答受付 2回目の解答受付 3回目の解答受付 create new conditionの意味で 会話の終了、すなわち 最初からやりなおしを意味す る。
41.
© IBM Corporation 41 text セッション1 (会話の前後関係)
の例 2番目の答えが、間違ったので、負け
42.
© IBM Corporation 42 text セッション1 (会話の前後関係)
の例 再挑戦! 3つ正解で勝ち
43.
© IBM Corporation 43 text セッション1 (会話の前後関係)
の例 会話の続きかを conversation_id で判別する 会話の開始時に conversation_id を生成する 応答時に conversation_id を付与する 応答時に conversation_id を付与続ける
44.
© IBM Corporation 44 text セッション1 (会話の前後関係)
の例 Nodeのプログラムで書くとこんな感じ 前の応答 conversation_idを セットして続きを示す。 空の場合は、新規の会話開始 と判断して最初からスタート 次の応答のパラメータに付与 できる様に、保存しておく LINE に応答
45.
© IBM Corporation 45 text セッション2 (マルチユーザー対応) 複数のLINEクライアントから、自分だけが会話している様に見せる 同時進行で、二つのセッションが独立に進行する様にプログラミングする スマホ#1
スマホ#2 10:54 10:55 10:56
46.
© IBM Corporation 46 text セッション2 (マルチユーザー対応) –
ユーザー・セッション管理は、LINEユーザー単位で、対話の状態を管理する – 配列users[id] に、LINE User Id 単位にconversation_id も保存して、同時に複数ユー ザーに対応させる。 新規 セッショ ン 既存 セッショ ン メッセージ送信者の LINE ID メッセージ送信者の LINE ID 単位に状態を管理 conversation_id もこの中で LINE ID単位で保持 ユーザーIDごとに応対する部 分
47.
© IBM Corporation 47 text Conversation 要求の確定の判別方法 –
会話のどの時点で要求が確定したのか、プログラムで判別する方法 – 判別結果をもって、バックエンドシステムの問い合わせ • R&Rに検索させる • IoT機器へコマンドを送信する • Conversation の戻り値だけでは、確定できたか判定が難しい 確定成功のケース 確定失敗のケース
48.
© IBM Corporation 48 text Conversation 要求の確定の判別方法 •
要求が確定したという情報は、これまでの設定ではJSONに出力されない! 確定成功のケース 確定失敗のケース Entities に値がセットされたら 注文確定にするには???
49.
© IBM Corporation 49 text Conversation 要求の確定の判別方法 •
Dialogのcontext 変数を指定することで、Chatbotプログラムへ通知できる JSONレスポンスの例 If (order == true) { で判定して Entities を取得して、IoT機器へ リクエストを送信など…
50.
© IBM Corporation 50 text Conversation 要求の確定の判別方法 •
context 変数は、R&Rや外部の機能を利用する際にも利用できる watson_rr : true で、判定して インプットテキストを R&R へ与えて、結果を返す R&Rの利用 R&Rへのテキスト
51.
51Page© 2016 IBM
Corporation Watson Conversation + LINE Message API チャットボット開発
52.
© IBM Corporation 52 text LINE Message
APIとは RESTサービス、API ライブラリとして Java, PHP, Go, Perl, Ruby, Python Watson と接続するため便利な Node 版API は、GitHUBに公開 https://business.line.me/ja/companies/1098092/services/bot Watsonに繋ぐのに 便利なNode版が無 いので作りました https://github.com/takara9/line-msg-api
53.
© IBM Corporation 53 text LINE Message
API のループバック試験用コード Watson と繋がずに折り返し試験、成功したら、Watson Conversation と接続 https://www.npmjs.com/package/line-msg-api インストー ル ループバック試 験 のサンプルコー ド
54.
© IBM Corporation 54 text Watson Conversation
を利用したチャットボット Watson Conversation で、最高賞金1000万円の LINE BOT AWARDS にチャレ ンジしよう! https://github.com/takara9/line_chatbot
55.
55Page© 2016 IBM
Corporation Watson Conversation 料金
56.
© IBM Corporation 56 text Bluemix は、無料プランもあり、使えれば本格利用が可能 Bluemix
のサービスを注文する際に、料金が表示されています この料金は2016年11月現在の料金です。 最新 の料金は、Bluemixの各サービス・オーダー画 面で、お確かめください。
57.
57Page© 2016 IBM
Corporation Watson Conversation まとめ
58.
© IBM Corporation 58 text まとめ – Watson
Conversation は、Dialog の後続として登場 – 日本語対応済み – コストが下がる 1コールあたり ¥2円 → ¥0.2円台に – NLC機能の機能を内包 – ウェブGUI ツールで会話を設計できる – Dialog の 会話(Workspace)は、JSON形式で Export / Import 可能 – Dialog の context 変数で、R&R連携など他APIへ飛ばして回答も可能 – LINE Message API の Node API ライブラリ(line-msg-api)は GitHuBに公開 使ってみて判ったこと – Intents や Entities を変更するとトレーニングが始まり conversationが機能停止 – Workspace スキーマをAPIから変更できない。 →対話から自動学習が厳しい – Intents の 無関係とか的外れといった無駄と思える内容が必須
59.
© IBM Corporation 59 text さらに、日本語で学ぶためにオススメのリンク – IBM
developerWorks こみねのメモ – https://www.ibm.com/developerworks/community/wikis/home?lang=ja#!/wiki/%E3%81%93%E3%81%BF %E3%81%AD%E3%81%AE%E6%8A%80%E8%A1%93%E3%83%A1%E3%83%A2/page/Conversatio n%20%E3%82%B5%E3%83%BC%E3%83%93%E3%82%B9
60.
© IBM Corporation 60 text Bluemix 一ヶ月間無料
無制限お試し利用 – クレジットカードの登録は不要です https://www.ibm.com/cloud-computing/jp/ja/bluemix/
61.
© IBM Corporation 61 + Bluemix Infrastructure
Descargar ahora