人工智慧自然語言建模工具IBM Watson Knowledge Studio

IBM Watson Knowledge Studio是一個端到端的人工智慧自然語言建模平台，它在單一注重協同作業的環境中，支援自然語言建模所需的註釋、訓練與評估等功能。IBM Watson Knowledge Studio專為主題專家設計，透過多使用者協同作業環境和強大的使用者介面，不需要任何專業程式碼撰寫知識即可輕鬆地建置自訂模型，並提供快速與高準確率的模型能力。

IBM Watson Knowledge Studio的產品特色：

• 強大的機器學習註釋功能
  IBM Watson Knowledge Studio在單一共同作業環境中結合註釋、訓練與評估等功能，以規則為基礎的執行及建構機器學習模型相關的端到端任務。透過機器學習註釋功能，提供預先摘要新文件的能力，使用者也可以將機器學習註釋功能整合到其他IBM Watson服務和解決方案中，例如Watson Discovery Server，Watson Natural Language Understanding和Watson Explorer。
• 為所屬專業領域語言設計
  IBM Watson Knowledge Studio為使用者分析產品並建立知識模組，例如定義作業程序、層次結構（hierarchy）及業務規則，透過共同作業環境與強大的使用者介面，即可輕鬆的建置自訂模型，不需要任何專業程式碼撰寫知識。
• 簡單便捷的使用者儀表板
  IBM Watson Knowledge Studio的註釋、評估、部署與優化建議都能在使用者介面中顯示，透過簡單的儀表板即可監視、部署與管理模型。此外，數據在靜態傳輸過程中都經過加密，為使用者提供高安全性的服務。

如需瞭解更多IBM Watson Knowledge Studio的相關優勢，請立即聯繫北祥資訊。

AI小學堂 – 今天教您「機器學習程式語言C/C++」

人工智慧時代來臨，面對市場需求的變化以及未來的無限商機，北祥資訊將與您一起學習，讓AI小學堂成為您最佳的學習助手。第23堂課，我們為您介紹：機器學習程式語言C/C++。

C/C++是一種成熟且被廣泛應用的電腦程式設計語言，它是一種通用型程式設計語言，支援多重程式設計模式，例如程序化設計、資料抽象方法、物件導向架構、泛型程式設計模式等。基於其優異的記憶體管理、執行性能以及系統化編程等獨特優勢，C/C++無疑是快速開發機器學習與資料科學應用的最佳工具之一，諸如Google的MapReduce、MongoDB以及眾多深度學習函式庫都是使用C/C++語言來實現。

如同我們在前幾期AI小學堂介紹的熱門機器學習程式語言，包含Python、R、Java、Lisp，C/C++同樣也有豐富的機器學習函式庫與廣大的線上學習社群，這些經過優化且性能優異的函式庫已經在眾多應用領域中進行了大量的測試，透過這些函式庫可以加速C/C++機器學習程式的開發，並使得程式碼的撰寫更加容易和直觀。以下我們將介紹C/C++語言中兩個最受歡迎的機器學習函式庫：

• Shark C++ Library
  Shark是一個快速、模組化、功能豐富的開放原始碼C++機器學習函式庫，它對於監督式機器學習演算法具有壓倒性的支持，諸如線性迴歸、神經網路、聚類分群等機器學習常用的技術，都可以透過Shark快速地實現。此外，Shark同時也支援了包含線性代數與數值優化等關鍵數學領域所需的函數，這對於建構機器學習模型任務而言非常重要也十分有用。
• Mlpack C++ Library
  Mlpack是一個使用C++開發並著重於快速、易於使用同時高度可擴展的機器學習函式庫，它的目的是透過一個簡單且前後一致的API介面為資料科學家提供最佳性能同時具備最大靈活性的機器學習模型開發環境。就像使用一個黑箱一樣，開發人員僅須透過一系列的指令即可完成機器學習程式的開發，同時也可以很容易地修改一個模組化的C++ API內部演算法，這使得Mlpack可以很容易地與Python、Julia等語言進行整合，以利於建構更大規模的機器學習應用解決方案。