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IBM WatsonでInnovationを
- 3. © Kenichi Inoue 2017 3
2017/7
北九州(高校生に)
2017/5, 10 東京
2017/8 名古屋
2017/8
大阪
いろいろなところでWatsonでAI
- 5. パーツをどう組み合わせるか?
© Kenichi Inoue 2017 5
この人は何を
言っているのだろう?
↓
NLC / NLU
この音は
どんな言葉だろう?
↓
Speech To Text
いま見えているものは
何だろう
↓
Visual Recognition
いままでのコンピュータは
「処理」はできた。
でも「理解」はできなかった
理解できれば、自動化できる
- 7. Watson、最近のトピック
Watson Machine Learning
• いままでのWatsonになかった、回帰予
測系のサービス
• モデルの自動作成と手動作成に対応
Watson Discovery
• コグニティブ検索が日本語対応して、
ついに登場!
• Retrieve and Rank、Document
Conversionは非推奨に
© Kenichi Inoue 2017 7
- 8. Watson Discovery
© Kenichi Inoue 2017 8
文書データ
(PDFなど)
学習器
(アルゴリズム)
コレクション
問い合わせ
回答
クローラー
Ingestion
変換・エンリッチ・正規化
WKS
カスタム
エンリッチメント
訓練データ
(自然言語照会)
自然言語照会
Discovery QL
DoC
R&R Solr
R&R Ranker
- 9. 最近、ちょっと思うこと
• クラウドサービスなのでサービス廃止の可能性は常に気にしておく
• Retrieve and Rank/Document Conversion → Discovery
• 移行期間や移行パスは準備されている(基本的には移行先の方が機能向上はしている)
• Watsonで提供されるサービスの粒度が少し大きくなっているような・・・
• Conversation
• Discovery
• とはいっても、Conversationだけでできるチャットボットは基本的なものだけだし、Discovery
もそれだけではアプリというわけではない
• やはり、アプリのパーツとして、何にどう使うかは考える必要がある
• やっぱり訓練データを準備して、機械学習して、独自の学習モデルを作るという流れ
があるのがWatson
• だからこそ、同じWatsonを使っていても、他社との差別化ができる可能性がある
© Kenichi Inoue 2017 9