![2-2. フローのデプロイ
右上の[Deploy]ボタンをクリックすれば、アプリケーションがデプロイされます。
44](https://image.slidesharecdn.com/ibmcloudcommunity2017-01-28-170309061919/85/Watson-x-IBM-Bluemix-44-320.jpg)
Watson × IBM Bluemix で簡単アプリ開発
- 1. Watson x IBM Bluemixで 簡単アプリ開発? ?本アイ?ビー?エム株式会社 クラウド事業本部 宇藤 岬 1 IBM Cloud Community 福岡??部 2017/01/28
- 7. It's me, IBM Watson!!
- 10. IBM Watson IBMが開発した質問応答システム?意思決定?援 システムである。 『??知能』と紹介されることもあるが、 IBMは、?然?語を理解?学習し?間の意思決定 を?援する『コグニティブ?コンピューティング ?システム（Cognitive Computing System）』 と定義している。 (Wikipedia調べ)
- 12. AIとは呼ばないの？ 12
- 17. ?つではなく、多種多少の機能の集合体としてのWatson 17 Watson Explorer ?然?語処理、知識表現?知識ベースの構築?分析?探索機能、機械学習 個別領域?献 企業内データ 概念体系?辞書 ?脈情報 専?家の知? ソリューション 考える 読む 聴く ?る 話す Watsonの 提供する機能 知識ベース ?声認識 Speech to Text 機械翻訳 Machine Translation 発話分類 Natural Language Classifier ?声合成 Text to Speech 画像認識 Visual Recognition トレードオフ分析 Trade off Analysis 関係抽出 AlchemyLanguage 回答と評価 Retrieve & Rank 他の?書解析 AlchemyLanguage 性格分析 Personality insights 概念抽出 AlchemyLanguage 語調分析 Tone analysis ?書変換 Document Conversion 会話 Conversation ?書分類 AlchemyLanguage ニュース分析 AlchemyDataNews 実体抽出 AlchemyLanguage 知識を活?しビジネス課題を解決 照会応答 Engagement 探索?発? Discovery 意思決定?援 Decision Watson Solution Framework 評判分析 AlchemyLanguage Knowledge Studio Exploration & Discovery クラウド上のAPI として提供 ソフトウェアとして提供
- 18. ドメイン サービス モバイル コグニ ティブ IoT ビデオ 業界 ソリュー ション ブロック チェーン セ キ ュ リ テ ィ と コ ン プ ラ イ ア ン ス メ ソ ッ ド と サ ビ ス デベロッパー サービス データ& アナリティクス インテグ レーション アプリケーション サービス DevOps ツール コンテナ Cloud Foundry イベントドリブン インフラ ストラクチャー サービス コンピューティング ストレージ ネットワーク IBMのクラウド?ポートフォリオ
- 19. ドメイン サービス モバイル コグニ ティブ IoT ビデオ 業界 ソリュー ション ブロック チェーン セ キ ュ リ テ ィ と コ ン プ ラ イ ア ン ス メ ソ ッ ド と サ ビ ス デベロッパー サービス データ& アナリティクス インテグ レーション アプリケーション サービス DevOps ツール コンテナ Cloud Foundry イベントドリブン インフラ ストラクチャー サービス コンピューティング ストレージ ネットワーク IBMのクラウド?ポートフォリオ
- 20. Bluemixで提供しているWatson API Language Translation ?然?語テキストについて翻訳対象の?語へ翻訳 を?う Personality Insights 個?の発信した?章を解析して性格を診断する Text to Speech テキスト?章を?間の?声に変換する Speech to Text ?間の?声をテキスト?章に変換する Tradeoff Analytics 複数の競合する選択肢の中から、選択を?う過程を? 援する Visual Recognition 画像コンテンツに含まれる意味の検出、性別?年齢判定、学習データに基づきイメージの分類を?う Natural Language Classifier テキスト?章の分類を?う(質問の意図推定など) Conversation アプリケーションに?然?語インターフェースを追加して エンドユーザとのやり取りを?動化 Tone Analyzer テキストの感情、社交性、?体を解析する Retrieve and Rank ?然?語の質問に対して、回答の候補を返す テキスト 解析機能 洞察系 画像系 ?声系 テキスト 応答機能 Document Conversion ?書を新しい形式に変換する Alchemy Language ?然?語処理を通じてキーワード抽出、エンティ ティー抽出、?情分析、感情分析、概念タグ付け、 関係抽出、分類法種別、作成者抽出などを?う ?本語対応済みサービス AlchemyAPI - AlchemyData News 世界中のニュース?ソースとブログを、 データベースのように照会できる
- 23. 23
- 28. ドローン x Visual Recognitionによる 安心、安全、快適な電波塔検査
- 29. Watson Visual Recognition の活?列 ?圧鉄塔写真 画?分割 構造物特定 サビ劣化判定 画像から設備構造を分類した上で鉄部分のサビ劣化の度合いを判定
- 30. Watson Visual Recognitionサービス全体像 30 f Image Tagging Visual Learning Facial Detection Similarity Search Text Recognition Link Extraction ?般種別 画像の特徴を検知し、タグとして抽出しクラス? キーワード(?、?などの?般名詞)を?成 顔検出 イメージ内の?物の顔を検出。顔の?般的な 年齢層と性別も分析。有名?に関しては その名称も検出することが可能。 類似イメージ検索 (ベータ) 事前準備としてイメージのコレクション をアップロードした後、検索をかけると 類似したイメージを検出します。 画像トレーニング カスタム画像種別を?います。 ユーザーが識別を?いたいクラスの イメージを事前学習させます。 ?字認識(英語のみ ベータ) 画像内の?字を認識します。 Web画像抽出 指定されたURL先のWebぺージの内容 を分析し、ページ内容に?番関連性の ?い画像を抽出します。
- 32. 全体の流れ ? ステップ１：Visual Recognitionサービスのバインド ? ステップ２：画像認識アプリケーションの開発 ? ステップ３：画像識アプリケーションの動作確認 32
- 34. 1-1. Node-RED アプリケーション Node-RED アプリケーションの詳細ビューにアクセスします。 34
- 35. 1-2. Visual Recognitionのバインド 接続メニューを選択し、” Watson Visual Recognition”を新規に接続します。 もともとのボイラープレートには、Cloudant NoSQL DBが接続されています。 35
- 36. 1-3. Visual Recognitionの選択 Watsonから”Visual Recognition”を選択します。 36
- 37. 1-4. Visual Recognitionのバインド Visual Recognitionのバインドを実施します。Node-REDアプリケーションが再始動します。 37
- 38. 1-5. Visual Recognitionの接続確認 Visual Recognitionがバインドされていることを確認します。 38
- 40. 1-7. Node-REDの表? Node-REDの初期ページが表?されます。”Go to your Node-RED flow editor”を、 クリックするとNode-REDのフロー?エディターが起動します。 40
- 43. 2-1. サンプル?フローの準備 1. 以下の URL をブラウザーで開き、「Raw」ボタンより内容を表?して、コピーします。 https://gist.github.com/misaki-u-and-u/a78990f97c61341d45849d030fee6a32 2. Node-RED のフロー?エディターの右上の機能ボタン → 読み込み → クリップボードを クリックします。 3. ポップアップされた画?にコピーしたテキストを貼り付けて、「読み込み」ボタンを押します。 43
- 60. 福岡??部的な応?例 60 1. お?呂上がりのすっぴん状態でセルフィー 2. Watson Visual Recognitionに写真を送付、顔認識APIによる分析を依頼 3. すっぴん年齢を把握 (基準値) 4. 朝、お化粧 5. お化粧完了後、セルフィー 6. Watson Visual Recognitionに写真を送付、顔認識APIによる分析を依頼 7. 化粧バージョンの年齢を確認 8. 差分をチェック お化粧したのに、意図せず、違う年齢層に?えてしまっていた… ということがないように、?々、お化粧スキルのセルフチェックに！
- 61. 61