簡介

  • 2 分鐘

身為鳥類學家，您會研究鳥類的行為、生理機能，以及鳥類保育及其棲息地。 您的工作通常牽涉到鳥類活動調查、記錄和報告。 為了協助收集資料，您想要建立識別鳥類影像中物種的機器學習模型。 您也想要更妥善地記錄瀕臨絕種的鳥類物種，以協助增加數量。 深入了解鳥類也是自我教育及教育他人有關當地自然現象的絕佳方式。

在本 Microsoft Learn 課程模組中，您將使用 Azure AI 自訂視覺服務，建立可識別鳥類影像中物種的機器學習模型。 我們將使用康乃爾鳥類學實驗室 (Cornell Lab) 的 NABirds 資料集來定型模型，以辨識鳥類物種的相片。 有了新資料，您就可使用此模型來協助記錄鳥類習性的趨勢和模式。

我們用來建立及定型機器學習模型的資料是由 Cornell Lab 提供，特別感謝 All About Birds 的攝影師、投稿人和訪客。 此資料是以美國國家科學基金會在補助編號 1010818 下支援的成果為基礎。 本課程模組包含一部分的完整資料集。 您可下載完整資料集。 如需資料集的特定詳細資料，您可從 Computer Vision Foundation 下載 PDF 檔案。

六張鳥類相片的面板。

學習目標

在本單元中，您將：

  • 初步了解機器學習
  • 了解如何使用 Azure AI 服務中預先定型的機器學習模型
  • 了解如何使用 Azure 自訂視覺服務
  • 建立自訂機器學習模型
  • 部署使用自訂視覺所建立的模型

必要條件

  • Azure 帳戶
  • 有關如何在 Azure 上建立資源的基本概念
  • (選用) 如果您選擇使用 Python 來上傳和標記映像，而不是 Azure 入口網站，則需要對使用 Python 有基本了解