Bring Your Own Key を使用する SynapseML での Azure AI サービス
Azure AI サービスは、開発者がアプリケーションに認識機能を追加してインテリジェントなアプリケーションを構築するのに使用できる、一連の API、SDK、サービスです。 AI サービスは、AI やデータ サイエンスの直接的なスキルや知識を持っていない場合でも開発者が機能を利用できるようにします。 Azure AI サービスの目標は、開発者が、聞いたり、話したり、理解したり、推論し始めたりできるアプリケーションの作成を支援することです。 Azure AI サービス内のサービス カタログは、5 つの主要な柱として視覚、音声、言語、Web 検索、意思決定に分類できます。
Note
Fabric は Azure AI サービスとシームレスに統合されており、Azure OpenAI Service 、Text Analytics 、Azure AI 翻訳を使用してデータを強化できます。 これは現在パブリック プレビュー段階です。Fabric での事前構築済み AI サービスの詳細については、「Fabric での AI サービス」を参照してください。
Bring Your Own Key を使用する Azure AI サービスの使い方
Vision
- 説明: 人間が判読できる言語で画像の説明を提供します (Scala、Python)
- 分析 (色、画像の種類、顔、成人向け/わいせつなコンテンツ): 画像の視覚的特徴を分析します (Scala、Python)
- OCR: 画像からテキストを読み取ります (Scala、Python)
- テキスト認識: 画像からテキストを読み取ります (Scala、Python)
- サムネイル: 画像からユーザー指定のサイズのサムネイルを生成します (Scala、Python)
- ドメイン固有のコンテンツの認識: ドメイン固有のコンテンツ (有名人、ランドマーク) を認識します (Scala、Python)
- タグ: 入力画像に関連する単語の一覧を識別します (Scala、Python)
- 検出: 画像内の人間の顔を検出します (Scala、Python)
- 検証: 2 つの顔が同じ人物のものであるか、顔がある人物のものであるかを確認します (Scala、Python)
- 識別: 人物のグループから特定のクエリ対象の顔に最も近い一致を見つけます (Scala、Python)
- 類似検索: 顔リスト内でクエリの顔と似ている顔を見つけます (Scala、Python)
- グループ: 顔のグループを類似性に基づいて別々のグループに分割します (Scala、Python)
音声
- 音声テキスト変換: 音声ストリームを文字に起こします (Scala、Python)
- 会話の文字起こし: 音声ストリームを、識別された話者のライブ音声テキストに文字起こしします。 (Scala、Python)
- テキスト読み上げ: テキストをリアルな音声に変換します (Scala、Python)
言語
- 言語検出: 入力テキストの言語を検出します (Scala、Python)
- キー フレーズ抽出: 入力テキスト内の主な話の要点を識別します (Scala、Python)
- 名前付きエンティティ認識: 入力テキスト内の既知のエンティティと一般的な名前付きエンティティを識別します (Scala、Python)
- 感情分析: 入力テキスト内のセンチメントを示す 0 から 1 のスコアを返します (Scala、Python)
- 医療エンティティ抽出: テキストから医療エンティティとリレーションシップを抽出します。 (Scala、Python)
翻訳
- 翻訳: テキストを翻訳します。 (Scala、Python)
- 文字変換: ある言語のテキストをあるスクリプトから別のスクリプトに変換します。 (Scala、Python)
- 検出: テキストの一部の言語を識別します。 (Scala、Python)
- 文の分割: 文章内で文の境界の位置を識別します。 (Scala、Python)
- 辞書検索: 単語やいくつかの慣用句に対して代替の翻訳を提供します。 (Scala、Python)
- 辞書の例: 辞書内の用語がコンテキストで使用される方法を示す例を提供します。 (Scala、Python)
- ドキュメント翻訳: ドキュメントの構造とデータ形式を維持しながら、サポートされているすべての言語および方言との間でドキュメントを翻訳します。 (Scala、Python)
Azure AI Document Intelligence
Azure AI Document Intelligence
- レイアウト分析: 指定したドキュメントからテキストとレイアウトの情報を抽出します。 (Scala、Python)
- 領収書の分析: 光学式文字認識 (OCR) と領収書モデルを使用して、領収書のデータを検出して抽出します。 この機能を使用すると、マーチャントの名前、マーチャントの電話番号、取引日、合計取引額などの構造化データを領収書から簡単に抽出できます。 (Scala、Python)
- 名刺の分析: 光学式文字認識 (OCR) と名刺モデルを使用して、名刺のデータを検出して抽出します。 この機能を使用すると、連絡先名、会社名、電話番号、メールなどの構造化データを名刺から簡単に抽出できます。 (Scala、Python)
- 請求書の分析: 光学式文字認識 (OCR) と請求書を解釈するディープ ラーニング モデルを使用して、請求書のデータを検出して抽出します。 この機能を使用すると、顧客、仕入先、請求書 ID、請求書の期限、合計、請求金額、課税額、出荷先、請求先、品目などの構造化データを請求書から簡単に抽出できます。 (Scala、Python)
- 身分証明書分析: 光学式文字認識 (OCR) と身分証明書モデルを使用して識別ドキュメントからデータを検出して抽出します。これらを使用すると、姓、名、生年月日、ドキュメント番号など、身分証明書から構造化データを簡単に抽出できます。 (Scala、Python)
- カスタム フォーム分析: 一連の代表的なトレーニング フォームから作成されたモデルに基づいて、フォーム (PDF と画像) から構造化データに情報を抽出します。 (Scala、Python)
- カスタム モデルの取得: カスタム モデルに関する詳細情報を取得します。 (Scala、Python)
- カスタム モデルの一覧表示: すべてのカスタム モデルに関する情報を取得します。 (Scala、Python)
決定
- 最新のポイントの異常状態: 前のポイントを使用してモデルを生成し、最新のポイントが異常であるかどうかを判断します (Scala、Python)
- 異常の検出: 系列全体を使用してモデルを生成し、系列内の異常を見つけます (Scala、Python)