watsonx にサインアップするにはどうすればいいですか？

IBM watsonx.aiを試す、または watsonx.governanceを試すに進む。 watsonx.governance にサインアップすると、watsonx.ai も自動的に提供されます。

watsonxを無料で試すことはできますか？

はい。IBM watsonx.ai にサインアップすると、基礎となるサービス（watsonx.aiStudio、watsonx.aiRuntime、IBM Cloud Object Storage）の無料版が自動的にプロビジョニングされます。 IBM watsonx.governance にサインアップすると、Watson OpenScale の無料版と、IBM watsonx.ai のサービスの無料版が自動的にプロビジョニングされます。

watsonx.ai と watsonx.governance をアップグレードするにはどうしたらいいですか？

watsonx.aiまたはwatsonx.governanceの基盤サービスのいずれかをアップグレードする準備ができたら、作業やデータを失うことなく、その場でアップグレードできます。

アップグレードするには、そのサービスの IBM Cloud アカウントの所有者または管理者でなければなりません。 watsonx のサービスのアップグレードを参照してください。

Watson StudioとWatson Machine Learningのサービスはどうなりましたか？

Watson Studioのサービス名はwatsonx.aiStudioとなった。 Watson Machine Learningサービスは現在、watsonx.aiRuntimeという名前になっている。

watsonx.aiStudio Lite プランで最も多くのランタイムを得るにはどうすればいいですか？

watsonx.aiStudio Liteプランでは、毎月10CUHをご利用いただけます。 CUHレートの低い環境を使用するようにアセットを設定することで、利用可能なCUHを最大化することができます。 例えば、 ノートブック環境の変更を行うことができます。 利用可能な環境と必要な CUH については、 watsonx.aiStudio のサービスカタログのページをご覧ください。

自分のアカウントの所有者を確認するには、どうすればよいですか?

エンタープライズ・アカウントを持っているか、自分が所有していない IBM Cloud で作業している場合、アカウント所有者にワークスペースまたは別のロールへのアクセス権を与えてもらう必要があるかもしれません。

IBM Cloud アカウントの所有者を確認するには、以下のようにします。

1. ナビゲーションメニューから管理 >アクセス（IAM）を選択します。
2. アバター・メニューから、正しいアカウントに入っていることを確認するか、必要に応じてアカウントを切り替えます。
3. ユーザーをクリックし、その横にownerとあるユーザー名を探します。

ロールについては、IBM watsonx のロールを参照してください。 ロールを判別するには、 『ロールの決定』を参照してください。

フィードバックを送信できますか?

はい、私たちはこのプラットフォームを開発し続けるために、フィードバックを奨励しています。 ナビゲーションメニューから、サポート > アイデアを共有を選択します。

どのような基盤モデルが使用可能で、それらのモデルはどこから取得されますか?

サポートされる基盤モデルの完全なリストを参照してください。

基盤モデルのトレーニングにはどのようなデータが使用されましたか?

プレトレーニングデータやファインチューニングなど、各モデルの詳細へのリンクはこちらから：サポートされている基礎モデル.

生成された出力に、偏った内容、不適切な内容、不正確な内容がないかチェックする必要がありますか？

はい。生成された基盤モデルの出力を確認する必要があります。 サードパーティのモデルは、偏りや不正確さを含む可能性のあるデータで訓練されており、誤った情報、わいせつまたは攻撃的な言葉、差別的な内容を含む出力を生成する可能性があります。

プロンプト ラボでは、AIガードレールをオンに切り替えると、プロンプト テキストまたはモデル出力に有害な言葉が含まれている場合、有害な可能性のあるテキストが削除されたというメッセージに置き換えられます。

望ましくない出力を避けるを参照してください。

どの言語の出力を生成できますか？

対応言語はモデルによって異なる。 英語しかサポートしていないモデルもある。 その他のモデルは多言語に対応している。

foundation modelの選択」を参照。

テキスト生成に制限はありますか？

watsonx.aiの無料トライアルでは、月に最大25,000トークンを使用することができます。 トークンの使用量は、入力トークンと出力トークンの合計です。

有料サービスプランでは、トークンの制限はありませんが、入力として送信したトークンと、生成された出力で受け取ったトークンに対して課金されます。

watsonx.aiランタイム・プランを参照。

迅速なエンジニアリングで基盤モデルをトレーニングしますか?

いいえ。プロンプトを基盤モデルに送信しても、モデルはトレーニングされません。 watsonx.aiで利用可能なモデルは事前に訓練されているため、使用前にモデルを訓練する必要はありません。

プロンプトのヒントをご覧ください。

IBMは、私のデータにアクセスしたり、何らかの方法で使用したりすることができますか？

いいえ、IBM はお客様のデータにアクセスできません。

watsonx.ai でのあなたの作業（あなたのデータや作成したモデルを含む）は、あなたのアカウントでは非公開です：

• あなたのデータは、あなただけがアクセスできます。 あなたのデータは、あなたのモデルだけを訓練するために使われる。 お客様のデータは、IBMまたは他のいかなる個人または組織によってもアクセスまたは使用されることはありません。 お客様のデータは専用のストレージバケットに保存され、静止時も移動中も暗号化されます。
• あなたのモデルは、あなただけがアクセスできます。 あなたのモデルは、IBMやその他の個人または組織によってアクセスされたり使用されたりすることはありません。 あなたのモデルは、あなたのデータと同じように保護されています。

セキュリティとオプションの詳細については、こちらをご覧ください：

• 基盤モデルのセキュリティーとプライバシー
• IBM watsonx.ai のセキュリティ
• データ・セキュリティー

どのようなAPIが利用できますか？

watsonx.ai の基礎モデルは、watsonx.ai REST API、Python ライブラリ、または Node.js SDK を使ってプログラムでプロンプトを出すことができます。

詳細は以下のトピックを参照：

• REST API
• Pythonライブラリ
• Node.jsのSDK

非常に大きなファイルをプロジェクトにロードするには、どうすればよいですか?

5GBを超えるデータファイルはプロジェクトにロードできません。 ファイルがこれよりも大きい場合は、Cloud Object Storage API を使用して、データを複数に分割してロードする必要があります。 IBM Cloud で Cloud Object Storage を直接操作する方法については、curl コマンドを参照してください。

『プロジェクトの Cloud Object Storage への非常に大きなオブジェクトの追加』を参照してください。

ワークスペースの IBM Cloud Object Storage には何が保存されますか?

プロジェクトまたはデプロイメント スペースを作成するときに、IBM Cloud Object Storage を指定し、そのワークスペース専用のバケットを作成します。 これらのタイプのオブジェクトは、ワークスペースの IBM Cloud Object Storage バケットに格納されます：

• ワークスペースにアップロードしたデータ資産のファイル。
• ノートブックやモデルなど、ツールで実行されるアセットに関連するファイル。
• アセットタイプ、フォーマット、タグなどのアセットに関するメタデータ。

他のサービスをアップグレードするときに、IBM Cloud Object Storage もアップグレードする必要がありますか?

IBM Cloud Object Storage インスタンスをアップグレードする必要があるのは、ストレージ・スペースが不足している場合のみです。 他のサービスでは、どのIBM Cloud Object Storage プランも使用でき、どのサービスも IBM Cloud Object Storage サービスも個別にアップグレードできます。

既存のプロジェクトにストレージを追加できないのはなぜですか? また、「新しいプロジェクト」ダイアログで IBM Cloud Object Storage が選択肢として表示されないのはなぜですか?

IBM Cloud Object Storage の管理者特権のないユーザーは、IBM Cloud Object Storage を使用するには追加手順を実行する必要があります。 アカウント管理者は、管理者以外のユーザーがプロジェクトを作成できるようにしなければなりません。

管理者特権が付与されているが最新の IBM Cloud Object Storage が表示されない場合は、サーバー・サイドのキャッシュが原因で最新値の表示に遅延が生じている可能性があるため、しばらくしてから再試行してください。

ノートブックで使用するライブラリーまたはパッケージをインストールできますか?

ノートブックを通してPythonライブラリやRパッケージをインストールすることができ、それらのライブラリやパッケージは同じ環境テンプレートを使っているすべてのノートブックで利用できるようになります。 手順については、ノートブックでのカスタム・ライブラリーのインストールを参照してください。 ライブラリやパッケージのインストール時にオペレーティング システムの依存関係が見つからないというエラーが発生した場合は、IBM サポートまでお知らせください。 プリインストール済みのライブラリーおよびパッケージと、インストールしたライブラリーおよびパッケージを確認するには、ノートブック内から該当するコマンドを実行します。

• Python: !pip list
• R：installed.packages()

あるノートブックで定義された関数を、別のノートブックから呼び出すことはできますか？

プラットフォーム上の別のノートブックから、あるノートブックを呼び出す方法はない。 しかし、共通のコードをプラットフォーム外のライブラリに置き、それをインストールすることはできる。

任意のノートブック拡張機能を追加できますか?

ノートブックの拡張機能はすべてプリインストールされていなければならないため、カスタマイズとして任意の拡張機能を追加してノートブックの機能を拡張することはできません。

ノートブックで CSV ファイルのデータにアクセスするには、どうすればよいですか?

CSVファイルをオブジェクトストレージに読み込んだら、開いたノートブックのコードスニペットアイコン「」をクリックしてデータを読み込み、「Read data」をクリックしてプロジェクトからCSVファイルを選択します。 次に、ノートブックの空のコード・セルをクリックし、生成されたコードを挿入する。

ノートブックで圧縮ファイルのデータにアクセスするには、どうすればよいですか?

圧縮ファイルをオブジェクトストレージにロードした後、開いたノートブックのコードスニペットアイコン「」をクリックし、「Read data」をクリックして、プロジェクトから圧縮ファイルを選択して、ファイルのクレデンシャルを取得します。 次に、ノートブックの空のコードセルをクリックし、資格情報をセルにロードする。 または、資格情報をクリップボードにコピーし、ノートブックに貼り付けることもできます。

IBM watsonx の安全性は？

IBM watsonx プラットフォームは非常にセキュアで弾力性があります。 IBM watsonx のセキュリティを参照してください。

私のデータやノートブックは、共同研究者以外と共有されないように保護されていますか？

プロジェクトやノートブックに読み込まれるデータは安全です。 データまたはノートブックにアクセスできるのは、プロジェクト内のコラボレーターだけです。 各プラットフォーム・アカウントは、Spark および IBM Cloud Object Storage サービスの個別のテナントとして機能します。 テナントは他のテナントのデータにアクセスできません。

ノートブックを公開して共有する場合は、ノートブックのデータ・サービス資格情報を非表示にしてください。 PythonとR言語の場合は、以下の構文を入力する：# @hidden_cell

機密データを含むセルを非表示にする構文を入力した直後に、ノートブックを保存してください。

その後で作業内容を共有してください。

ノートブックをバックアップする必要がありますか?

いいえ。 ノートブックは、IBM Cloud Object Storage に保存されます。

ノートブックを共有した場合の影響にはどのようなものがありますか?

ノートブックを共有する場合、固定リンクが変更されることはありません。 このリンクを知っているすべてのユーザーがノートブックを閲覧できます。 ノートブックを共有するチェックボックスをオフにすると、ノートブックの共有を停止できます。 更新内容は自動的に共有されません。 ノートブックを更新したら、共有するチェックボックスを再選択して、共有ノートブックを同期することができます。

RStudio の外で自分の作品を共有するにはどうすればよいですか？

RStudio の外で作業を共有する方法の一つは、GitHub リポジトリを共有することです。 詳しくは、このブログ投稿を参照してください。

しかし、プロジェクトのメンバーと作業を共有する最善の方法は、Rカーネルを使用するプロジェクトでノートブックを使用することです。

RStudioは、Rプロジェクトのプロトタイピングや個人作業に最適な環境だが、プロジェクトとはまだ統合されていない。

SPSS Modeler フローを他のプロジェクトと共有するには、どうすればよいですか?

設計上、モデラーフローは、フローが作成またはインポートされたプロジェクトでのみ使用できます。 別のプロジェクトでモデラー・フローを使用する必要がある場合は、現在のプロジェクト (ソース・プロジェクト) からローカル環境にフローをダウンロードし、そのフローを別のプロジェクト (ターゲット・プロジェクト) にインポートする必要があります。

AutoAI エクスペリメントを実行するには、どうすればよいですか?

サンプル・データからの AutoAI エクスペリメントの作成にアクセスして短いビデオを視聴し、AutoAI エクスペリメントを作成して実行する方法を確認してから、チュートリアルに従って独自のサンプルをセットアップします。

自動化モデルの作成にはどのようなツールを使用できますか?

AutoAI グラフィカル・ツールは、データを自動的に分析し、予測モデリング問題用にカスタマイズされた候補モデル・パイプラインを生成します これらのモデル・パイプラインは、AutoAI がデータ・セットを分析し、問題設定に最適なデータ変換、アルゴリズム、およびパラメーター設定を検出しているときに、繰り返し作成されます。 結果はリーダーボードに表示され、自動的に生成されたモデル・パイプラインが、ユーザーの問題最適化目標に従ってランク付けされた順序で示されます。 詳しくは、『AutoAI の概要』を参照してください。

機械学習モデルにはどのようなフレームワークとライブラリーを利用できますか?

IBM watsonx.aiRuntimeを使用することで、一般的なツール、ライブラリ、フレームワークを使用して機械学習モデルをトレーニングし、デプロイすることができます。 『サポート対象フレームワークのトピック』には、サポート対象のバージョンと機能、および廃止予定の非推奨バージョンがリストされています。

API 鍵とは何ですか?

API 鍵により、複数のサービスで使用可能な CLI または API を使用するときの認証が容易になります。 API 鍵は、アクセス権限の付与に使用されるので、機密情報として扱われます。 API 鍵を取得した人物がサービスを偽装できる可能性があるため、すべての API 鍵はパスワードと同様に扱ってください。

Watson OpenScale とは何ですか?

IBM Watson OpenScale は、AI モデルから得られた結果を追跡および測定し、モデルの作成場所または実行場所にかかわらず、それらの結果が公平かつ説明可能になるようにするとともに、基準に準拠するようにします。 また、Watson OpenScale は、AI モデルを実稼働環境で使用する場合に、正確度のドリフトを検出して修正することができます

整数データ型の予測列をカテゴリカル・データ型にどのように変換できますか?

公平性モニターでは、予測ラベルがカテゴリカルであっても予測列で使用できるのは整数値のみです。 整数値ではないカテゴリーの特徴量はどのように構成すればよいですか? 手動で変換することが必要ですか?

トレーニング・データには「Loan Denied」、「Loan Granted」などのクラス・ラベルが含まれている場合があります。 IBM watsonx.aiランタイム・スコアリング・エンドポイントが返す予測値には、"0.0"、"1.0" といった値があります。 また、評価エンドポイントには、予測のテキスト表現を含むオプション列もあります。 例えば、予測 = 1.0 の場合、predictionLabel 列に「Loan Granted」という値が含まれる場合があります。 そのような列がある場合、モデルに好ましい結果と好ましくない結果を構成するときに、ストリング値として「Loan Granted」と「Loan Denied」を指定します。 こうした列がない場合には、好ましいクラスと好ましくないクラスに関して整数値と倍精度値の 1.0、0.0 を指定する必要があります。

IBM watsonx.aiRuntime には出力スキーマという概念があり、IBM watsonx.aiRuntime のスコアリング・エンド・ポイントの出力のスキーマと、さまざまなカラムの役割を定義します。 ロールは、どの列が予測値を含むか、どの列が予測確率を含むか、クラスラベル値を含むか、などを識別するために使用される。 出力スキーマは、モデル・ビルダーを使用して作成されたモデルに対して自動的に設定されます。 IBM watsonx.aiRuntimePythonクライアントを使用して設定することもできます。 ユーザーは、出力スキーマを使用して予測のストリング表現を入れる列を定義できます。 列の modeling_role を「decoded-target」に設定します。 watsonx.aiRuntimePythonクライアントライブラリのドキュメント] をお読みください。 「OUTPUT_DATA_SCHEMA」を検索して、出力スキーマと、パラメーターとして OUTPUT_DATA_SCHEMA を受け入れる store_model メソッドについての理解を深めてください。

Watson OpenScale にトレーニング・データへのアクセス権限が必要なのはなぜですか?

Db2 または IBM Cloud Object Storage に格納されているトレーニング・データへのアクセス権限を Watson OpenScale に付与するか、またはトレーニング・データにアクセスするためのノートブックを実行する必要があります。

以下の理由で、Watson OpenScale は訓練データにアクセスする必要があります。

• 対比的説明を生成するため。説明を作成するには、訓練データの統計 (中央値、標準偏差、個別の値など) に対するアクセス権限が必要です。
• 訓練データの統計を表示するため。 バイアスの詳細ページにデータを取り込むために、Watson OpenScale は統計を生成する基になる訓練データを必要とします。
• ドリフト検出モデルを作成するため。つまり、ドリフト・モニターは、訓練データを使用してドリフト検出を行い、調整します。

ノートブック・ベースの方法では、Watson OpenScale でデプロイメントを構成する際に統計およびその他の情報をアップロードすることが求められます。 Watson OpenScale は、ご使用の環境で実行されているノートブック以外でトレーニング・データにアクセスできなくなりました。 構成中にアップロードされた情報にのみアクセスできます。

公平性スコアが 100% を超える場合、それは何を意味していますか?

公平性の構成によっては、公平性スコアが 100% を超える場合があります。 これは、参照グループと比べてモニター対象グループでより「公平な」結果が得られていることを意味します。 厳密に言うと、これは反対方向に不公平なモデルということになります。

Watson OpenScale を使用すると、モデルのバイアスはどのように緩和されますか?

Watson OpenScale のバイアス緩和機能はエンタープライズ・グレードです。 これは堅固でスケーラブルであり、さまざまな種類のモデルに対応できます。 Watson OpenScale のバイアス緩和は次の 2 ステップ・プロセスで構成されます。学習フェーズ: お客様のモデルの動作を学習して、そのモデルがどのようなときにバイアス挙動を示すかを理解します。

アプリケーション・フェーズ: お客様のモデルが特定のデータ・ポイントでバイアス挙動を示すかどうかを特定し、必要に応じてバイアスを修正します。 詳しくは、 Debiasing optionsを参照してください。

人種や性別など、センシティブな属性に対するモデルのバイアスについて、モデルがそれらについてトレーニングされていない場合でもチェックできますか?

はい。 最近 Watson OpenScale は、「間接的バイアス検出」と呼ばれる画期的な機能を発表しました。 これを使用することで、モデルがセンシティブな属性についてトレーニングされていない場合でも、それらの属性に対して間接的にバイアスを示しているかどうかを検出します。

回帰ベース・モデルのバイアスを緩和できますか?

はい。 Watson OpenScale を使用して、回帰ベース・モデルのバイアスを緩和できます。 この機能を使用するために、追加で構成を行う必要はありません。 回帰モデルのバイアス緩和は、モデルがバイアスを示すとすぐに実行されます。

Watson OpenScale でのさまざまなバイアス緩和方法にはどのようなものがありますか?

バイアス緩和では、アクティブなバイアス緩和と受動的なバイアス緩和の両方を使用できます。 詳しくは、 Debiasing optionsを参照してください。

モデルの構成にはトレーニング・データの場所に関する情報が必要であり、オプションとして Cloud Object Storage と Db2 があります。 データが Netezza 内にある場合、Watson OpenScale で Netezza を使用できますか?

この Watson OpenScale ノートブック を使用して、 Netezza からデータを読み取り、トレーニング統計とドリフト検出モデルを生成します。

モデルに対して行われた更新が Watson OpenScale に表示されないのはなぜでしょうか?

Watson OpenScale は、モデル自体ではなく、モデルのデプロイメントに対して動作します。 新しいデプロイメントを作成した後、Watson OpenScale でその新しいデプロイメントを新規サブスクリプションとして構成することが必要です。 このような仕組みにすると、モデルの 2 つのバージョンを比較できます。

機械学習モデルの使用に伴うさまざまな種類のリスクにはどのようなものがありますか?

ドリフトとも呼ばれる入力データの変化などの、機械学習モデルに関連する複数の種類のリスクにより、モデルの判断が不正確になり、ビジネスの予測に影響を与える可能性があります。 訓練データはクリーニングによってバイアスを除去できますが、ランタイム・データによってモデルの動作にバイアスが生まれる可能性があります。

従来の統計モデルは解釈と説明がより簡単ですが、機械学習モデルの結果を説明できず、モデルの使用に対して深刻な脅威をもたらす可能性があります。

自分のモデルが想定どおり動作することを確認するために、Watson OpenScale ダッシュボードのモニターを続ける必要がありますか?

いいえ。Watson OpenScale では、本番モデルのデプロイに対して電子メール アラートを設定できます。 リスク評価テストが不合格になると、Eメールでアラートが届く。

Watson OpenScale では、品質指標の計算にどのようなデータが使用されますか?

品質指標は、手動でラベル付けされたフィードバック・データと、そのデータに関するモニター対象デプロイメントの応答を使用して計算されます。

Watson OpenScaleでは、構成時に「Area under ROC」以外のメトリックに対してしきい値を設定できますか?

いいえ。現在、しきい値は「Area under ROC」メトリックに対してのみ設定できます。