IBM预通过R语言扩展 简化Watson系统的应用

简介:

8月11日,IBM Watson将使用开放源代码R扩展,目的是给数据科学家提供更多认知计算。

Columbus Collaboratory,是一家位于俄亥俄州的分析和安全公司,这家公司是由七家企业共同创办,其中包括CardinalHealth、Nationwide和 American Electric Power,目标是开发分析和安全软件。

Columbus Collaboratory所推出的CognizeR on GitHub,旨在通过R语言的扩展,简化对Watson的使用。即通过R扩展,数据科学家将能够在不离开他们的R应用程序的前提下使用Watson的人工智能服务。R是一种编程语言,用于对数据集进行统计和分析。

CognizeR将包含Watson Language Translation、Personality Insights、Tone Analyzer、Speech to Text、Text to Speech和Visual Recognition。IBM希望收集数据科学家的反馈以改进Watson。






原文发布时间为:2016年8月12日 
本文作者:作者:赵东
本文来自云栖社区合作伙伴至顶网,了解相关信息可以关注至顶网。
目录
相关文章
|
26天前
|
存储 数据可视化 数据挖掘
R语言在生物信息学中的应用
【10月更文挑战第21天】生物信息学是生物学、计算机科学和信息技术相结合的交叉学科,主要研究生物大分子信息的存储、处理、分析和解释。R语言作为一种强大的统计分析工具,被广泛应用于生物信息学领域。本文将介绍R语言在生物信息学中的应用,包括基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学等方面,帮助读者了解R语言在生物信息学中的重要性和应用前景。
47 4
|
26天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
R语言是一种强大的编程语言,广泛应用于统计分析、数据可视化、机器学习等领域
R语言是一种广泛应用于统计分析、数据可视化及机器学习的强大编程语言。本文为初学者提供了一份使用R语言进行机器学习的入门指南,涵盖R语言简介、安装配置、基本操作、常用机器学习库介绍及实例演示,帮助读者快速掌握R语言在机器学习领域的应用。
52 3
|
26天前
|
机器学习/深度学习 并行计算 数据挖掘
R语言是一种强大的统计分析工具,广泛应用于数据分析和机器学习领域
【10月更文挑战第21天】R语言是一种强大的统计分析工具,广泛应用于数据分析和机器学习领域。本文将介绍R语言中的一些高级编程技巧,包括函数式编程、向量化运算、字符串处理、循环和条件语句、异常处理和性能优化等方面,以帮助读者更好地掌握R语言的编程技巧,提高数据分析的效率。
42 2
|
2月前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
R语言在金融数据分析中的深度应用:探索数据背后的市场智慧
【9月更文挑战第1天】R语言在金融数据分析中展现出了强大的功能和广泛的应用前景。通过丰富的数据处理函数、强大的统计分析功能和优秀的可视化效果,R语言能够帮助金融机构深入挖掘数据价值,洞察市场动态。未来,随着金融数据的不断积累和技术的不断进步,R语言在金融数据分析中的应用将更加广泛和深入。
|
6月前
【R语言实战】——fGARCH包在金融时序上的模拟应用
【R语言实战】——fGARCH包在金融时序上的模拟应用
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
R语言中的支持向量机(SVM)与K最近邻(KNN)算法实现与应用
【9月更文挑战第2天】无论是支持向量机还是K最近邻算法,都是机器学习中非常重要的分类算法。它们在R语言中的实现相对简单,但各有其优缺点和适用场景。在实际应用中,应根据数据的特性、任务的需求以及计算资源的限制来选择合适的算法。通过不断地实践和探索,我们可以更好地掌握这些算法并应用到实际的数据分析和机器学习任务中。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 资源调度 算法
R语言逻辑回归与分类模型的深度探索与应用
【8月更文挑战第31天】逻辑回归作为一种经典的分类算法,在R语言中通过`glm()`函数可以轻松实现。其简单、高效且易于解释的特点,使得它在处理二分类问题时具有广泛的应用价值。然而,值得注意的是,逻辑回归在处理非线性关系或复杂交互作用时可能表现不佳,此时可能需要考虑其他更复杂的分类模型。
|
3月前
|
数据挖掘
R语言方差分析(ANOVA):理解与应用
【8月更文挑战第31天】ANOVA是一种强大的统计方法,用于比较三个或更多组之间的均值差异。在R语言中,我们可以轻松地使用`aov()`函数进行ANOVA分析,并通过后置检验(如TukeyHSD检验)来进一步分析哪些组之间存在显著差异。ANOVA在多个领域都有广泛的应用,是数据分析中不可或缺的工具之一。
|
3月前
|
程序员 数据处理
R语言控制结构:条件判断与循环在R中的应用
【8月更文挑战第27天】R语言中的条件判断和循环结构是编程中不可或缺的部分,它们允许程序员根据特定的条件或规则来控制程序的执行流程。通过灵活使用这些控制结构,可以编写出高效、可维护的R语言代码,以应对复杂的数据处理和分析任务。
|
4月前
|
数据采集 数据可视化 大数据
R语言在统计分析中的应用与实践
【7月更文挑战第30天】R语言以其强大的统计分析能力和开源自由的特性,在统计分析领域发挥着重要作用。无论是基础的描述性统计、推断性统计,还是复杂的回归分析、时间序列分析和生存分析,R语言都提供了丰富的函数和包来支持。通过学习和掌握R语言,数据分析师和研究者可以更加高效地进行数据分析,获取有价值的信息和结论。未来,随着大数据和云计算等新兴技术的发展,R语言的应用前景将更加广阔。
下一篇
无影云桌面