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よくあるご質問
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よくあるご質問

Cloud Pak for Data as a Service に関するよくある質問への回答を示します。

アカウントとセットアップ

Cloud Pak for Data as a Service

非推奨

サービス・プランの変更と非推奨』を参照してください。

Projects

IBM Cloud Object Storage

IBM Watson Knowledge Catalog

ノートブック

セキュリティーと信頼性

共有とコラボレーション

IBM Watson Machine Learning

Watson OpenScale

アカウントとセットアップ

Cloud Pak for Data as a Service に登録するにはどうすればよいですか?

Cloud Pak for Data as a Serviceにアクセスします。

その他のリージョンの URL については、どのリージョンで Cloud Pak for Data as a Service をプロビジョンできますか? を参照してください。

Cloud Pak for Data as a Service を無料で試すことはできますか?

はい。 Cloud Pak for Data as a Serviceに登録すると、無料の一部のコア・サービスのライト・バージョンが自動的にプロビジョンされます。 多くのサービスには、無料のライト・プランがあります。 Cloud Pak for Data as a Serviceにアクセスします。

Watson Studio ライト・プランから最も多くのランタイムを取得するにはどうすればよいですか?

Watson Studio ライト・プランでは、1 カ月当たり 10 CUH が許可されます。 CUH レートが低い環境を使用するように資産を設定することで、使用可能な CUH を最大化できます。 例えば、 ノートブック環境の変更を行うことができます。 使用可能な環境と必要な CUH を確認するには、 Watson Studioのサービス・カタログ・ページにアクセスしてください。

どのリージョンで Cloud Pak for Data as a Service をプロビジョンできますか?

現在、 Cloud Pak for Data as a Service と、 Watson Studio、 Watson Machine Learning、および Watson Knowledge Catalog サービスを、以下の IBM Cloud 地域でプロビジョンできます。

ただし、ダラス・リージョン以外の一部のリージョンには、制限があります。 『リージョンの制限事項』を参照してください。

IBM Cloud リージョンを参照してください。

その他のサービスは、どのリージョンでも Watson Studio で使用するようにプロビジョンできます。 『IBM Cloud サービスの作成と管理』を参照してください。

Watson Studioの無料バージョンを入手するにはどうすればよいですか?

Cloud Pak for Data as a Service に登録している場合は、ホーム・ページで「クイック・スタート」セクションを見つけ、「ML モデルの構築と管理」をクリックします。 次に、 「Watson Studio のプロビジョン」をクリックします。 Watson Studio をプロビジョンするオプションが表示されない場合は、既にプロビジョンされています。

サービス・カタログに移動して、ライト・プランをプロビジョンすることもできます。 ナビゲーション・メニューを開き、「サービス」>「サービス・カタログ」を選択してから、 「Watson Studio」 を選択します。 ライト・プランを作成するための「作成」ボタンが表示されない場合は、既にライト・プランがあります。

プロビジョンできる Watson Studio のライト・プランは 1 つのみです。 Watson Studio プランを参照してください。

また、 IBM Cloud の資料: リソースへのアクセスの管理の説明に従って、アカウントのリソースに対する適切なアクセス権限も必要になります。

Watson Studio をプロビジョンしようとするときに「作成」ボタンが無効になっているのはなぜですか?

アカウントに既存の Watson Studio Lite インスタンスがある場合、またはご使用条件のチェック・ボックスを選択していない場合、 「作成」 ボタンは使用できません。

Watson Studio のライト・プランがある場合は、サービスのインスタンスを 1 つのみ作成できます。 「リソース・リスト」ページの IBM Cloud コンソールで既存のサービスを確認できます。 あるいは、 Cloud Pak for Data as a Service からナビゲーション・メニューを開き、「サービス」>「サービス・インスタンス」を選択します。

Watson Studio プランを参照してください。

Watson Studioにアクセスできないのはなぜですか?

Watson Studioにアクセスできない場合は、以下の条件を満たしていることを確認してください。

  1. IBM Cloud アカウントにログインしています。

  2. そのアカウントの場合、 Watson Studio サービスは、 IBM Cloud カタログ または Cloud Pak for Data as a Service カタログを介してプロビジョンされます。 Watson Studio サービス・インスタンスは、 IBM Cloud リソース の下、または Cloud Pak for Data as a Serviceの 「サービス・インスタンス」 の下にリストされます。 Watson Studio がリストされていない場合は、新しいインスタンスをプロビジョンします。

  3. Watson Studio サービス・インスタンスが別の IBM Cloud アカウントの下にリストされる場合があります。 複数の IBM Cloud アカウントのメンバーである場合は、別のアカウントでサービス・インスタンスを確認するために アカウントを切り替え ます。

  4. Watson Studioにアクセスするための適切な権限があることを確認します。 アカウント管理者が必要な権限を付与します。 役割と権限の説明については、 Cloud Pak for Data as a Serviceを参照してください。

  5. サービスがプロビジョンされた地域のリンクを使用する Watson Studio サービスにアクセスします。 地域で現在使用できない機能については、 地域の制限 を確認してください。 各リージョンの Cloud Pak for Data as a Service へのリンクを以下に示します。

リージョン間のすべてのプロジェクトとカタログを表示できないのはなぜですか?

一部のオファリング・プランでは、複数の IBM Cloud サービス・リージョンで Watson Studio サービスと Watson Knowledge Catalog サービスをプロビジョンできます。 ただし、プロジェクト、カタログ、およびデータは、保存されたリージョンに固有であり、そのリージョンのサービスからのみアクセスできます。 特定リージョンのプロジェクト、カタログ、およびデータを表示するには、リージョンを切り替える必要があります。

アップグレードするにはどうすればよいですか?

Cloud Pak for Data as a Service または Cloud Pak for Data as a Service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インプレース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。 『Cloud Pak for Data as a Service およびサービスのアップグレード』を参照してください。

サービス・インスタンスをプロビジョンするために IAM エディターロールを取得するにはどうすればよいですか?

サービス・インスタンス (Visual Recognition サービスなど) をプロビジョンしようとすると、次のエラー・メッセージが表示されることがあります。

インスタンスを作成するために必要な権限がありません。 IAM エディターロールまたは オペレーターロール以上が割り当てられている必要があります。 アカウント所有者に連絡して、アクセス権限を更新してください。

IAM エディターロールを取得するには、以下のようにします。

  1. IBM Cloud アカウントの所有者または管理者を検索します。
  2. リソース・グループの IAM 編集者役割を割り当てるように依頼します。

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場合、または所有していない IBM Cloud で作業している場合は、カタログまたは別の役割へのアクセス権限を付与するようにアカウント所有者に依頼する必要がある場合があります。

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. Cloud Pak for Data as a Service から、 「管理」>「アクセス (IAM)」を選択してください。
  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、横にownerという語が付いたユーザー名を見つけます。

役割については、Cloud Pak for Data as a Service における役割を参照してください。 役割を確認するには、役割の確認を参照してください。

Cloud Pak for Data as a Service

Cloud Pak for Data as a Service とは何ですか?

Cloud Pak for Data as a Service は、一連のコア IBM Cloud サービスとそれらの関連サービス用に単一の統合インターフェースを提供します。 コア・サービスは、 Watson Studio、 Watson Machine Learning、 Watson OpenScale、 Watson Knowledge Catalog、 Watson Query、 DataStage、 Match 360、および Cognos Dashboard Embeddedです。 データを保管したり、 Watson アプリケーションを開発するために、他のサービスを追加することができます。

Cloud Pak for Data as a Service の概要を参照してください。

製品名が Cloud Pak for Data as a Service に変わった理由は何ですか?

Watson Studio、 Watson Machine Learning、または Watson Knowledge Catalogと、 Cloud Pak for Data as a Service サービス・カタログ内の別のサービス ( DataStageなど) があるため、製品名が Cloud Pak for Data as a Service に変更されました。 サービスの機能、プラン、コストは変わっていません。

Watson Studio サービスおよび Watson Knowledge Catalog サービスと Cloud Pak for Data as a Service との関係を参照してください。

Watson Studio と Cloud Pak for Data as a Service の違いは何ですか?

Watson Studio は単一のサービスであり、Cloud Pak for Data as a Service は、コア・サービスの 1 つとして Watson Studio を含む一連のサービスです。 どちらの場合も、Watson Studio の機能は同じです。

Cloud Pak for Data as a Service の概要を参照してください。

Cloud Pak for Data 4.0 と Cloud Pak for Data as a Service の違いは何ですか?

Cloud Pak for Data 4.0 は、インストールして保守する必要があるソフトウェアです。一方、 Cloud Pak for Data as a Service は、 IBMによって完全に管理される IBM Cloud サービスのセットです。

『Cloud Pak for Data デプロイメント間の機能の違い』を参照してください。

Cloud Pak for Data as a Service にはサブスクリプション・プランがありますか?

はい、Cloud Pak for Data as a Service にはサブスクリプション・プランがあります。 Cloud Pak for Data as a Service サブスクリプション・アカウントへのアップグレードを参照してください。

Cloud Pak for Data as a Service ではどのような接続がサポートされますか?

Cloud Pak for Data as a Service では、多くのデータ・ソースがサポートされます。 接続タイプを参照してください。

Projects

Watson Studio の新しいプロジェクトはどこで開始できますか?

Cloud Pak for Data as a Service にログインして、ホーム・ページに移動します。 「プロジェクトの作成」リンクをクリックします。

すべてのプロジェクトを表示するには、ナビゲーション・メニューを開き、「プロジェクト」セクションで「すべてのプロジェクトを表示」を選択します。

プロジェクトの作成に関するビデオを閲覧して、空のプロジェクトの作成方法とファイルからプロジェクトを作成する方法を確認してください。

エクスポートされた .ZIP プロジェクト・ファイルからプロジェクトを作成できないのはなぜですか?

.zip ファイルに Watson Studio プロジェクトが含まれていないというエラーが表示される場合は、別のプラットフォームから .zip ファイルをインポートしようとしている可能性があります。

ローカル・システム上のファイルからプロジェクトをインポートできるのは、選択した .zip ファイルが Cloud Pak for Data as a Service プロジェクトから圧縮ファイルとしてエクスポートされた場合のみです。 IBM Cloud Pak for Data 内のプロジェクトからエクスポートされた圧縮ファイルをインポートすることはできません。

詳しくは、プロジェクトのインポートを参照してください。

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?

5 GB を超えるデータ・ファイルを Watson Studioからプロジェクトにロードすることはできません。 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。

使用するツールをどのように選択できますか?

必要なツールは、データのタイプ、データに対して実行する操作、および必要な自動化の程度に応じて異なります。 適切なツールを確認するには、ツールの選択を参照してください。

新規に作成した IBM Analytics Engine サービスにリソース・キーがないのはなぜですか?

Watson Studio から IBM Analytics Engine サービスを作成し、そのサービスを Watson Studio プロジェクトに関連付けようとすると、選択した Analytics Engine サービスにリソース・キーがないことを示すメッセージが表示されます。

Analytics Engine サービスをプロジェクトに関連付けることができるようにするため、以下の手順に従ってリソース・キーを作成します。

  1. IBM Cloud で Analytics Engine サービスの wdp-writer サービス資格情報を作成します。

    1. IBM Cloud でダッシュボードのリソース・リストから Analytics Engine サービスを選択します。
    2. 「サービス資格情報」 をクリックし、次に「新規資格情報」をクリックします。 新しい資格情報に wdp-writer という名前を付け、Writer 役割を付与し、「追加」をクリックします。
  2. クラスター資格情報の下の 「管理」および「リセット」をクリックして、クラスター・パスワードをリセットします。 表示されるパスワードをコピーして、どこかに保存します。 デフォルトではユーザー名は clsadmin です。
  3. Analytics Engine サービスを Watson Studio プロジェクトに関連付けます。 プロジェクトの 「管理」 タブで 「サービスと統合」 ページを選択し、 IBM サービス」 セクションで 「サービスの関連付け」** をクリックします。
  4. 「既存」タブでサービスを選択し、ユーザー名とパスワードを指定します。

これで、プロジェクトでサービス (ノードブックを実行するためのサービスなど) を選択できます。

注: 管理者がクラスター・パスワードをリセットした場合は、すべてのプロジェクトから関連サービスを削除し、クラスター・パスワードをリセットしてから、サービスを再度関連付ける必要があります。

IBM Cloud Object Storage

IBM Cloud Object Storage でプロジェクトとカタログについて保存されるオブジェクトは何ですか?

プロジェクトまたはカタログを作成するときには、IBM Cloud Object Storage を指定し、プロジェクトまたはカタログ専用のバケットを作成します。 IBM Cloud Object Storage バケットには、プロジェクトまたはカタログの以下のタイプのオブジェクトが保管されます。

  • プロジェクトまたはカタログにアップロードしたデータ資産のファイル。
  • 運用資産に関連付けられたファイル (ノートブック、ダッシュボード、モデルなど)。
  • 資産に関するメタデータ (資産の説明、タグ、コメント、レビューなど)。

コア・サービスをアップグレードする際に IBM Cloud Object Storage をアップグレードする必要はありますか?

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。 コア・サービスはいずれかの IBM Cloud Object Storage プランを使用できます。コア・サービスまたは IBM Cloud Object Storage サービスは、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、 非管理ユーザーがプロジェクトを作成できるようにする必要があります。

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。

Watson Knowledge Catalog

Watson Knowledge Catalog とはどのようなサービスですか?

Watson Knowledge Catalog はクラウド・ベースのエンタープライズ・メタデータ・リポジトリーであり、知識や分析資産 (構造化データ、非構造化データを含む) をその保管場所に関係なくカタログできるようにします。カタログにより、データ・サイエンスと AI を促進するためにこれらの資産に容易にアクセスし、使用できるようになります。 一部のソース・タイプでは、Watson Knowledge Catalog は指定された接続でデータ資産を自動的にディスカバーして登録できます。 カタログに追加された資産は、自動的に索引付けおよび分類されます。これにより、データ・エンジニア、データ・サイエンティスト、データ・スチュワード、ビジネス・アナリストなどのユーザーが資産を簡単に検出、理解、共有、および使用できます。 AI を使用した検索および推奨により、資産間の関係、資産の用途、およびユーザー間の社会的な関係に基づいて、カタログ内で最も関連性が高い資産がユーザーに対して提示されます。

Watson Knowledge Catalog は、インテリジェントで堅固なガバナンス・フレームワークも提供します。これにより、データとアクセス・ポリシーを定義して適用し、適切なデータが適切なユーザーに確実に送信されるようにすることができます。

ユーザーは、 Watson Knowledge Catalogのビジネス用語を使用して、共通のビジネス・ボキャブラリーを作成し、それらを資産、ポリシー、およびルールに関連付けて、ビジネス・ドメインと技術資産の間の橋渡しを行うことができます。

カタログとプロジェクトの違いは何ですか?

カタログは、企業内で資産を共有するための場所です。 プロジェクトは、小規模なチーム内で資産を処理する場所です。 エンタープライズ・カタログには、数百人のユーザーと共有する数千の資産を含めることができます。 プロジェクトは、コラボレーターのチームが Watson Studioを使用して、人工知能モデルの開発やデータの準備など、特定の目標のためにいくつかの資産を処理できるように設計されています。

サポートされているデータ・ソースと資産タイプを教えてください。

Watson Knowledge Catalog では、クラウドまたはオンプレミスのデータ・ソース・タイプへの 50 以上のコネクターがサポートされています。 接続タイプを参照してください。

Watson Knowledge Catalog では構造化データ、非構造化データ、モデル、ノートブックなどその他の資産タイプもサポートされています。

非常に大きなファイルをカタログにロードするには、どうすればよいですか?

5 GB を超えるデータ・ファイルを Watson Knowledge Catalogからカタログにロードすることはできません。 5 GB を超えるファイルをカタログに追加するには、ファイルを IBM Cloud Object Storage にアップロードしてから、接続済みデータ資産として追加します。

Watson Knowledge Catalog にデータを移動する必要はありますか?

いいえ、必要ありません。データはすべて既存のリポジトリーで維持するか、またはカタログに関連付けられている IBM Cloud Object Storage にローカル・ファイルをアップロードできます。 ニーズに合わせていずれかを選択できます。

Watson Knowledge Catalog では資産のメタデータのみが保管および管理されます。

カタログで保持できる資産の最大数を教えてください。

すべてのカタログで保持できる資産の数は、以下のようにプランに応じて異なります。

  • Lite プラン: 接続および無制限の接続資産以外に 50 個の資産
  • 標準プラン (2022 年 5 月 2 日以降): 無制限の資産
  • エンタープライズ・バンドル・プラン (2022 年 5 月 2 日以降): 無制限のアセット

2022 年 5 月 2 日より前にプランをプロビジョンした場合は、以下の制限があります。

  • レガシー標準プラン: 500 資産
  • レガシー・エンタープライズ・プラン: 無制限の資産
  • レガシー・プロフェッショナル・プラン: 無制限の資産

Watson Knowledge Catalog のオファリング・プランを参照してください。

Watson Knowledge Catalog にはポリシー・サービスはありますか?

Watson Knowledge Catalog には、ポリシーと実行されたアクションに基づいて結果を決定する自動化されたポリシー適用エンジンが含まれています。 Watson Knowledge Catalog では、システム内でポリシーをセットアップし、定義されたポリシーに基づいてデータへのアクセスを制限することができます。

Watson Knowledge Catalog には分類サービスはありますか?

データ保護ルールを適用して作成された管理対象カタログの場合、Watson Knowledge Catalog では、カタログにリレーショナル・データ資産が追加されるときに、そのリレーショナル・データ資産内の列が自動的に分類されます。 名前、E メール、郵便番号、クレジット・カード番号、運転免許証、政府識別番号、生年月日、人口統計情報、DUNS 番号など、160 を超える列のデータ・クラスが提供されています。 データ保護ルールを適用しない管理対象外のカタログの場合、ユーザーはリレーショナル・データ資産を分類またはプロファイル作成することを選択できますが、資産は自動的には分類されません。 カタログでは、非構造化データ資産のプロファイルも作成されます。 データ資産のプロファイル作成を参照してください。

Watson Knowledge Catalog にはデータ準備機能はありますか?

はい、データ準備機能は Watson Knowledge Catalog の一部である Data Refinery で利用できます。 Data Refinery には、組み込まれた操作によりデータのディスカバリー、クレンジング、変換を可能にする充実した機能セットがあります。また、強力なプロファイル作成および視覚化ツール(チャート、グラフ、統計など)も搭載され、データの操作と理解を支援します。

Watson Knowledge Catalog で定義されているデータ・アクセスと変換のポリシーも Data Refinery で適用され、管理対象カタログから生成された機密データが保護されたままになるようにします。

ユーザーの業務や役割別にアクセス・グループをセットアップできますか?

アクセス・グループは、IBM Cloud アカウントを使用して Identity and Asset Management (IAM) エリアで作成できます。

アクセス・グループのセットアップが完了したら、カタログの「アクセス制御」ページでアクセス・グループを追加できます。これにより、アクセス・グループのすべてのメンバーが同じ権限でカタログにアクセスできます。 アクセス・グループの追加を参照してください。

Watson Knowledge Catalog はメタデータ・リポジトリーとして Apache Atlas を使用しますか?

Watson Knowledge Catalog はメタデータに専用のローカル・ストアを使用します。

Watson Knowledge Catalog は、パフォーマンス、実行時間、およびスケーラビリティーに関するプラットフォームのニーズを満たすクラウド・ネイティブ・パーシスタンス・ストアで実行されます。

カタログまたはプロジェクトから資産を追加する場合、またはプロジェクトからカタログに資産を公開する場合は、プロジェクトとカタログの両方が以下の条件を満たしている必要があります。

  • IBM Cloud でカタログ所有者と同じ Cloud Pak for Data as a Service アカウントのメンバーである必要があります。あるいは企業内で IBM Cloud に SAML フェデレーションをセットアップしている場合は、カタログ所有者と同じ企業に所属している必要があります。
  • カタログ資産をプロジェクトに追加する場合は、プロジェクトのコラボレーターになれるユーザーを制限することを選択する必要があります。 資産をカタログに公開する場合は、プロジェクトを制限する必要はありません。
  • プロジェクトを作成するときに IBM Cloud Object Storage を選択する必要があります。 IBM Cloud Object Storage インスタンスの所有者であるか、またはプロジェクトの作成を許可するように IBM Cloud Object Storage インスタンスが構成されている必要があります。

カタログ画面で、資産をプロジェクトに追加するときのターゲット・プロジェクトのドロップダウンには、これらのすべての基準を満たすプロジェクトのみがリストされます。

作成したデータ保護ルールはどのカタログに適用されますか?

データ保護ルールの適用範囲は IBM Cloud アカウントです。データ保護ルールは、データ保護ルールと同じ IBM Cloud アカウントに属する、すべての管理対象カタログ内の資産に適用されます。

データ保護ルールは外部データ・ソースのデータに影響しますか?

いいえ、Watson Knowledge Catalog はデータ検索用のデータ・カタログです。

データ保護ルールは、カタログ内でのデータの表示方法にのみ影響します。 データ保護ルールは、外部データ・ソースに直接アクセスするユーザーには影響しません。

ポリシーやその他のガバナンス成果物を追加できないのはなぜですか?

ガバナンス成果物 (ポリシー、ビジネス用語、データ・クラス、ルール、参照データ・セットなど) を作成するには、特別な権限が必要です。 また、当該カテゴリーで成果物を作成する権限を提供する役割を持つカテゴリーのメンバーである必要もあります。 『ガバナンス成果物の管理』を参照してください。

ノートブック

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?

ノートブックを介して Python ライブラリー、Scala ライブラリー、および R パッケージをインストールできます。これらのライブラリーおよびパッケージは、同じ環境テンプレートを使用するすべてのノートブックで使用できます。 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。 ライブラリーまたはパッケージのインストール中に、オペレーティング・システム従属関係の欠落に関するエラーが表示される場合は、チャット・アイコンをクリックして IBM に通知してください。 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 リスト
  • R: installed.packages()
  • Scala: 「ノートブック情報」アイコンをクリックしてから、「環境」をクリックします。

あるノートブックで定義されている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?

Watson Studioで別のノートブックから 1 つのノートブックを呼び出す方法はありません。 ただし、Watson Studio 外部で共通コードをライブラリーに挿入して、そのライブラリーをインストールすることはできます。

任意のノートブック拡張機能を追加できますか?

いいえ。すべてのノートブック拡張機能をプリインストールする必要があるため、任意の拡張機能をカスタマイズとして追加してノートブック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・ストレージにロードしたら、ファイル名の下の「コードに挿入」メニューから、DataFrame を作成するオプションまたは他のデータ構造を作成するオプションのいずれかを選択できます。 手順については、ノートブックでのデータのロードおよびアクセスを参照してください。

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ら、ファイル名の下の「コードに挿入」メニューを使用して、ファイル資格情報を取得します。 次に、この 関数を使用して、GPFS内のオブジェクト・ストレージからファイルを保存します。 credentials 引数は、ノートブック内のコードに挿入されたディクショナリーです。

セキュリティーと信頼性

Cloud Pak for Data as a Service はどのくらい安全ですか?

Cloud Pak for Data as a Service は非常に安全で回復力があります。 Cloud Pak for Data as a Service のセキュリティーを参照してください。

データとノートブックは、コラボレーター以外のユーザーが共有できないように保護されていますか?

Spark サービスとノートブックにロードされたデータはセキュリティーで保護されています。 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 Watson Studio アカウントが、Spark サービスと Object Storage サービスの個々のテナントとして動作します。 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、R、および Scala 言語の場合、# @hidden_cell の構文を入力します。

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?

いや ノートブックは IBM Cloud Object Storageに保管されます。これにより、障害が発生した場合の回復力が提供されます。

共有とコラボレーション

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。 ノートブックの共有を解除するには、ノートブック共有のチェック・ボックスをクリアします。 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するときには、共有のチェック・ボックスを再度選択して、共有ノートブックを同期できます。

Watson Studio で RStudio 外部の作業内容を共有するには、どうすればよいですか?

Watson Studio で RStudio 外部の作業内容を共有する方法の 1 つに、ユーザー自身とコラボレーターが作業できる共有 GitHub リポジトリーに RStudio を接続する方法があります。 詳しくは、このブログ投稿を参照してください。

ただし、Watson Studio でプロジェクト・メンバーと作業内容を共有する最適な方法は、R カーネルを使用して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 プロジェクトでの個別の作業やプロトタイピングを行うには優れた環境ですが、Watson Studio プロジェクトとまだ統合されていません。

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・フローを使用できるのは、そのフローを作成したプロジェクトまたはフローをインポートしたプロジェクトに限られます。 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。

IBM Watson Machine Learning

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移動して、AutoAI エクスペリメントを作成して実行する方法を説明するビデオを閲覧し、チュートリアルに従って各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?

Watson Studio の AutoAI グラフィック・ツールは、データを自動的に分析し、予測モデリングの問題に合わせて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するときに、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 の概説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?

一般的なツール、ライブラリー、およびフレームワークを使用して、 IBM Watson Machine Learningを使用して機械学習モデルをトレーニングおよびデプロイできます。 サポートされるフレームワークに、サポートされているバージョンと機能、および終了予定の非推奨バージョンが示されています。

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。

フィードバックを送信できますか?

はい。この素晴らしいサービス群の開発を進めていくため、フィードバックをお待ちしております。 Cloud Pak for Data as a Service ホーム・ページで、「アイデアの共有」リンクをクリックします。

Watson OpenScale

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。

Watson OpenScale はいくらですか?

モデルごとに定額で課金する標準料金プランがあります。ペイロード、フィードバック行、または説明可能性のトランザクションの数に制限はありません。 最新の情報については、IBM Cloud のカタログを参照してください。

Watson OpenScale の無料試用版はありますか?

Watson OpenScale は無料試用版プランを提供しています。 登録するには、Watson OpenScale Web ページにアクセスして、「Get started now」をクリックします。 必要な場合は、無料プランを使用できます (毎月更新される月単位の使用量制限があります)。

Watson OpenScale は IBM Cloud Pak for Data で使用できますか?

Watson OpenScale は、IBM Cloud Pak for Data の組み込みサービスの 1 つです。

整数データ型の予測列をカテゴリー・データ型にどのように変換できますか?

公平性モニタリングの場合、予測列では、予測ラベルがカテゴリーであっても、整数の数値しか許可されません。 整数ではないカテゴリー特徴量はどのように構成しますか? 手動変換が必要ですか?

トレーニング・データには、「Loan Denied」、「Loan Granted」などのクラス・ラベルを含めることができます。 IBM Watson Machine Learning スコアリング・エンド・ポイントによって返される予測値には、「0.0」、「1.0」などの値が含まれます。 スコアリング・エンドポイントには、予測のテキスト表現が含まれるオプションの列もあります。 例えば、予測 = 1.0 の場合、predictionLabel 列に「Loan Granted」という値を入れることができます。 このような列を使用できる場合、モデルに対して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。 このような列を使用できない場合、好ましいクラスと好ましくないクラスを表す整数値および倍精度値 1.0、0.0 を指定する必要があります。

IBM Watson Machine Learning には、出力スキーマの概念があります。これは、IBM Watson Machine Learning のスコアリング・エンドポイントの出力のスキーマと、各列のロールを定義します。 ロールは、どの列に予測値が含まれているか、どの列に予測確率が含まれているか、およびクラス・ラベル値などを識別するために使用されます。 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。 また、IBM Watson Machine Learning Python 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。 IBM Watson Machine Learning Python クライアントの資料は、 http://wml-api-pyclient-dev.mybluemix.net/#repositoryから入手できます。 「OUTPUT_DATA_SCHEMA」を検索して、出力スキーマを把握してください。使用する API は、パラメーターとして OUTPUT_DATA_SCHEMA を受け取る store_model API です。

Watson OpenScale がトレーニング・データへのアクセス権限を必要とするのはなぜですか?

Db2 または IBM Cloud Object Storage に保管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 に提供するか、トレーニング・データにアクセスするために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 にはトレーニング・データへのアクセス権限が必要です。

  • 対比的説明を生成するため。説明を作成するには、トレーニング・データの統計 (中央値、標準偏差、固有値など) へのアクセスが必要になります。
  • トレーニング・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、統計の生成元となるトレーニング・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。ドリフト・モニターは、トレーニング・データを使用してドリフト検出を作成および調整します。

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、環境で実行されているノートブックの外部のトレーニング・データにはアクセスできません。 構成時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 を使用することで、モデル・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。 堅固で拡張性があり、さまざまなモデルを処理できます。 Watson OpenScale のバイアス緩和は、2 段階のプロセスで構成されます。1 つは学習フェーズで、顧客のモデル行動を学習することで、そのモデルがバイアス挙動を示すタイミングを理解します。

もう 1 つはアプリケーション・フェーズで、顧客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、バイアス緩和の処理の流れについておよびバイアス緩和のオプションを参照してください。

人種や性別などのセンシティブな属性に対してモデルがトレーニングされていない場合でも、そのモデルのバイアスを検査できますか?

はい。 最近、Watson OpenScale に「間接的バイアス検出」という画期的な機能が搭載されました。 これを使用すると、モデルがセンシティブな属性に対してトレーニングされていない場合でも、そのモデルがそれらの属性に対してバイアスを間接的に示すかどうかを検出できます。 詳しくは、バイアス緩和の処理の流れについてを参照してください。

回帰ベースの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、回帰ベースの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必要な追加構成はありません。 回帰モデルがバイアスを示す場合、そのモデルに対してバイアス緩和がただちに適用されます。

Watson OpenScale では、どのような方法でバイアスを緩和しますか?

バイアス緩和のために、アクティブ・バイアス緩和とパッシブ・バイアス緩和の両方を使用できます。 詳しくは、バイアス緩和のオプションを参照してください。

モデルを構成するには、トレーニング・データの場所に関する情報が必要であり、そのオプションは Cloud Object Storage および DB2 です。 データが Netezza 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、トレーニング統計および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で機能します。 新規デプロイメントを作成し、その後、Watson OpenScale でこの新規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必要があります。 この準備によって、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は、どのような種類のリスクが関係しますか?

機械学習モデルに関連する複数の種類のリスク (ドリフトとも呼ばれる、入力データの変更など) が原因で、モデルが不正確な決定を行う場合があり、これがビジネス予測に影響します。 トレーニング・データの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・データが原因でモデルの動作にバイアスが発生する可能性があります。

従来の統計モデルは、比較的簡単に解釈および説明できますが、機械学習モデルの結果を説明できない一方で、そのモデルを使用するのは非常に危険な場合があります。

詳しくは、モデル・リスクの管理を参照してください。

Watson OpenScale ダッシュボードを継続的にモニターして、モデルの動作が予想通りか確認する必要がありますか?

いいえ。Watson OpenScale では、実動モデル・デプロイメントに対して E メール・アラートをセットアップできます。これにより、リスク評価テストが失敗するたびに E メール・アラートを受信するため、問題を確認し、対処できます。

IBM OpenPages と Watson OpenScale は、全体的なモデル・リスク管理分野でどのように関連付けられますか?

IBM は、エンドツーエンドのモデル・リスク管理ソリューションを、IBM Watson OpenScale および IBM OpenPages with Watson を使用して提供しています。 IBM OpenPages MRG は、包括的なモデル・インベントリーを保管および管理するためのモデル・リスク・ガバナンスを提供しています。 IBM Watson OpenScale により、AI モデルのライフサイクルを通してモデルの結果のモニターおよび評価を行い、モデルを検証します。

詳しくは、IBM OpenPages MRG を使用したモデル・ガバナンスの構成を参照してください。

Watson OpenScale では、品質メトリックの計算にどのようなデータが使用されますか?

品質メトリックは、手動でラベル付けされたフィードバック・データ、およびこのデータのモニター対象デプロイメント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。

親トピック: Cloud Pak for Data as a Service