AzureにおけるAIサービス

開発者がアプリに人工知能の能力を簡単に組み込む事ができるように設計された一連のAPI、SDK、サービス。 機械学習モデルを構築する必要はなく、開発済みのAIサービスを素早く活用できる。

・視覚（Vision API）, ・音声（Speech API） →音声テキスト変換（Speech to Text） →テキスト読み上げ（Text to Speech）, ・言語（Language API）, ・決定（Decision API）, ・検索（Search API）

特定のビジネスシナリオ向けに設計された一連のサービス。 Azure Cognitive Serviceの上に構築されている。 言語はJSON。

自然言語の生成、コードやイメージの生成。

自然言語処理や生成タスクの実行。

表

画像や動画から情報を抽出し分析。 例:画像認識、オブジェクト検出、顔認証

アプリケーションとユーザー間の音声対話。 例:音声認識、テキスト読み上げ

データに基づいて適切な意思決定を行う。 例:異常検出、コンテンツ監視

・画像（イメージ）の説明, ・視覚的な特徴のタグ付け, ・オブジェクト（物体）の検出, ・ブランドの検出, ・顔の検出, ・画像（イメージ）の分類, ・ドメイン固有のコンテンツの検出, ・OCR、手書き文字のテキスト化, ・Face, ・空間分析 - 動画内の人の存在と動きを検出

テキストから情報を抽出し分析。 例:テキスト解析、翻訳、意図分析

・言語検出 - テキストが記述されている言語を識別, ・感情分析 - テキストを評価し、各文章における感情を分析、0から1の範囲でセンチメントスコア（感情値）を返す、0が肯定的で1が否定的, ・キーフレーズ抽出 - ドキュメントのテキストを評価して要点を特定, ・エンティティ認識 - 非構造化テキストからテキストに含まれる要素を認識して抽出する、人物や都市名や日付時刻を抽出, ・会話言語理解 - 何を言ってるのか理解できる機能で、意図とエンティティの2つを定義してモデルのトレーニングをする

テキスト内の情報を分析するサービスで、テキスト内のキーワード、フレーズ、感情、さらには言語を特定し、それらの要素を抽出する事でテキストデータの理解を深める事ができる。

画像に含まれる人の顔の検出、認識、分析するアルゴリズムを提供。

機械学習モデルの開発、データの準備、トレーニング、予測サービスのデプロイを支援するクラウドベースのサービス。 使える言語は、RとPython。ワークスペース作成はAzure Portalより行う。 ドラッグできるコンポーネントはモジュールとデータセット。 他のAzureサービスとの統合はスムーズではない。

独自の画像分類モデルを簡単に構築、トレーニング、デプロイできる。 画像分類、物体検出、顔認識、セマンティックセグメンテーションに特化している。

・精度, ・再現率, ・平均精度

Azure Cognitive Service内の一部。異常検知で使える。 バッチ検出では、過去のデータセットに対して一度に異常検出を行い、異常パターンやトレンドを分析する。その逆がリアルタイム検出。

ユーザーの発話を受け取り、分析する事でエンティティを抽出し、意図を推測する。

カスタム質問応答機能があり、自然言語で入力してクエリを実行できる、質問と回答のペアで構成されるナレッジベースを作成できる。

1.顔識別操作, 2.検証操作 - 同じか？と尋ねる, 3.find Similar操作 - ターゲットの顔と候補となる一連の顔との間で顔照合を行い、ターゲットの顔によく似ている一連の顔が検索される, 4.Group操作 - 未知の顔の集合が、類似性に基づいて複数のグループに分けられる

画像に含まれている顔を検出して座標を返す

年齢、感情、ひげ、メガネ、顔の向き、表情などの顔関連の属性を抽出。

データベース内の複数の画像から同一人物の画像を特定する（1対多）

2つの画像に写っている人物が同一人物かを照合する（一対一）

よく似ている一連の顔の画像リストを返す

似ている顔の画像ごとにグループ分け

Microsoftのチャットサービス

Vision StudioとREST API