A. 人間のチームが注釈を付ける画像を送信するツールを作成します。
B. AIシステムはさまざまな種類のナンバープレートを既に認識しているため、単純に画像を表示します。
C. ナンバープレートの例を使用して分類器をトレーニングします。
D. イメージに対して一連の論理チェックを実行するアルゴリズムを作成します。
A. Relationships must be between only two entities.
B. Relationships can be implied as long as there is sufficient statistical probability to warrant the inference.
C. Relationships can occur in more than one direction between entities.
D. Relationships can occur between more than two entities.
A. いいえ、標準REST API呼び出しをサポートするアプリケーションフレームワークはWatsonサービスを消費できます。
B. いいえ。IBMCloudは、アプリケーションにもサービスの操作にも必要ありません。
C. はい、IBMクラウド環境の外部で実行されるランタイムにはWatsonサービスは表示されません。
D. はい。ネットワーキングバインディングでは、アプリケーション全体とWatsonサービスがIBM Cloudで実行される必要があります。
A. JSON / HTTPまたはJSON / RTP
B. JSON / HTTPのみを使用したRESTスタイル
C. XML / HTTPとJSON / HTTPのどちらかを使ったRESTスタイル
D. SOAP / HTTPとJSON / HTTP
A. 構造化データを他のサービスからマイニングする必要がある場合は、データクローラーを使用します。
B. データクローラーは、ディスカバリサービスへのコンテンツのアップロードを自動化します。
C. ウェブサイト、Twitter、絶えず変化するコンテンツを動的にクロールする必要がある場合。
D. ツールを使用する場合、データクローラーを使用してサンプルドキュメントをアップロードできます。
A. 未知のクレームの新しいセット
B. 既知の不正および正当な申し立ての例
C. ランダムな請求のサンプルと混在する既知の不正請求のセット
D. ランダムな申し立てサンプルと混在する既知の正当な申し立てのセット
A. 嵐
B. ヘルガ
C. トロピカルストームヘルガ
D. 晩冬
A. Natural Language Classifier and Visual Recognition
B. Watson Assistant and Discovery
C. Speech to Text and Tone Analyzer
D. Natural Language Understanding and Personality Insights
A. 発見
B. パーソナリティインサイト
C. スピーチへのテキスト
D. トーンアナライザー
E. スピーチからテキストへ
A. It allows for querying across multiple collections.
B. It allows for querying statistical information of the results set.
C. It allows for querying a database.
D. It allows for querying images within a document.
