Azure AI

AI 소프트웨어 접근 방법 
 1. 인간 사고의 신경망을 기반으로 모델링하기 >  딥러닝
 2. 기존 데이터를 학습시키고 테스트하여 새 모델을 적용하여 미래를 예측 > 기계 학습

 

Azure Machine Learning

 기계학습 플랫폼 
  고유 데이터를 이용해 모델을 학습 시켜 예측

• 데이터를 가져오는 방법, 누락되었거나 잘못된 데이터를 처리하는 방법, 데이터를 학습 세트나 테스트 세트로 분할하고 데이터를 학습 프로세스로 전달하는 방법을 정의하는 프로세스를 만듭니다.
• 데이터 과학자에게 친숙한 도구와 프로그래밍 언어를 사용하여 예측 모델을 학습시키고 평가합니다.
• 학습 데이터와 테스트 데이터를 기반으로 알고리즘의 점수를 매기는 데 필요한 컴퓨팅 집약적 실험을 실행할 위치와 시기를 정의하는 파이프라인을 만듭니다.
• 다른 애플리케이션에서 실시간으로 사용할 수 있도록 최적의 알고리즘을 API로 엔드포인트에 배포합니다.

Azure Cognitive Services

학습된 데이터를 미리 제공한다.

• 언어 서비스: 앱에서 미리 빌드된 스크립트를 사용하여 자연어를 처리하고, 감정을 평가하고, 사용자가 원하는 것을 인식하는 방법을 학습하도록 할 수 있습니다.
• 음성 서비스: 음성을 텍스트로 그리고 텍스트를 자연스러운 음성으로 변환합니다. 한 언어를 다른 언어로 번역하고 화자 검증 및 인식 기능을 사용하도록 설정할 수 있습니다.
• 비전 서비스: 사진, 비디오 및 다른 시각적 콘텐츠를 분석할 때 인식 및 식별 기능을 추가합니다.
• 의사 결정 서비스: 각 사용자에게 맞춤형 추천을 추가합니다. 이 추천은 사용될 때마다 자동으로 개선되고, 콘텐츠를 모니터링해 불쾌감을 주거나 위험한 콘텐츠를 제거하여 콘텐츠를 조정하고, 시계열 데이터에서 비정상 상태를 탐지합니다.

Azure Bot Service

마치 사람처럼 질문을 이해하고 질문에 응답하는 가상 에이전트를 만들기 위한 플랫폼.
단순하고 반복적인 업무를 자동화 할 수 있다.

 

어떤 서비스를 쓸까? 
1. 자연어로 사용자와 상호 작용이 필요 한 경우 
 >> Azure Bot Service
    Azure Marketplace에서 제공되는 QnA Maker를이용하여페이지,사이트 등을 만들 수 있다. 
    다른 프레임웍과 상호작용하여 확장 시킬 수 있다.
2. 이미지, 비디오 또는 오디오의 콘텐츠와 의미를 이해하거나 텍스트를 다른 언어로 번역할 수 있는 서비스가 필요한경우
 >> Azure Cognitive Services
      여러 사람들이 ms에서 학습하고 테스트한 모델을 이용하여 적은 비용으로 작업 가능
3. 사용자 행동을 예측, 또는 앱에서 사용자에게 맞춤형 추천을 제공해야 하는 경우 
 >> Azure Cognitive Services Personalizer 
       애플리케이션 내에서 사용자의 작업을 감시하여 사용자의 동작을 예측, 사용패턴을 파악하여 관련 경험 제공 
       이를 이용하여 Azure Machine Learning 솔루션제작 가능- 비용이 많이 든다.
4. 앱이 프라이빗 기록 데이터를 기반으로 향후 결과를 예측 필요한 경우 
  >> Azure Machine Learning
5. 고유한 데이터를 사용하여 모델을 빌드하거나 또는 위의 것들과 다른 것을 해야하는 경우 
  >> Azure Machine Learning
       유연성 있게 할 수 있다. 데이터 과학자 AI 엔지니어가 활용 가능