AI 서비스
- Azure Machine Learning
- Azure Cognitive Service
- Azure Bot Service
Azure Machine Learning
- 예측용 플랫폼
- 고유 데이터를 가져와 해당 데이터에 대해 모델을 학습시켜야 함
- 향후 결과를 가장 정확하게 예측하는 모델을 찾기 위해 데이터에 연결하여 모델을 학습 및 테스트할 수 있는 도구와 서비스로 구성
- 웹API 엔드포인트를 통해 모델을 배포하고 실시간으로 사용 가능
- 고유 데이터를 사용하는 알고리즘의 설계와 학습에 대해 데이터 과학자가 완벽하게 제어해야 하는 경우 선택
기능
- 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
- 애플리케이션이 보고 듣고 말하고 이해하고 추론을 시작할 수 있는 미리 빌드된 기계 학습 모델을 제공
- 텍스트 분석을 통한 정서적 감정 분석이나 이미지 분석을 통한 개체 또는 얼굴 인식과 같은 일반적인 문제 해결
- 특별한 기계 학습 또는 데이터 과학 지식이 필요하지 않음
- 개발자는 API를 통해 Azure Cognitive Services에 액세스하며 해당 기능을 코드 몇 줄만으로 쉽게 포함 가능
범주
- 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
- 사람처럼 질문을 이해하고 질문에 응답하는 가상 에이전트를 만들기 위한 플랫폼
- 빌드한 봇은 백그라운드에서 Azure Cognitive Services와 같은 다른 Azure 서비스를 사용하여 사람이 요구하는 작업을 이해
- 반복적인 단순 작업을 직접적인 사람 개입 없이 자동화된 시스템으로 전환 가능
서비스 결정하기
자연어를 통해 사용자와 상호 작용하는 가상 에이전트 빌드
- 이 경우에는 Azure Bot Service 사용
- 여러 채널 간의 상호 작용을 허용하는 기술 자료, 자연어 처리 및 폼 팩터를 통합
- 일반적인 시나리오를 지원하는 미리 빌드된 코드 없는 솔루션 검색 ⇒ Azure MarketPlace에서 제공되는 QnA Maker를 사용하여 봇을 빌드하고 학습시키고 게시 가능
- microsoft Bot Framework를 통해 더 복잡한 상호 작용을 빌드 가능
이미지, 비디오 또는 오디오 콘텐츠 or 텍스트를 다른 언어로 번역할 수 있는 서비스 필요?
음성 텍스트 변환 수행, 검색 상호 작용 또는 이미지의 개체 식별과 같은 범용 작업을 수행할 때 Azure Cognitive Services를 사용
- 다른 언어로 번역시 Azure Cognitive Services Translator 서비스 사용하여 가능
사용자 행동 예측하거나 사용자에게 맞춤형 추천 제공 필요
- Azure Cognitive Services Personalizer 서비스는 애플리케이션 내에서 사용자의 작업을 감시
- Personalizer를 사용하여 사용자의 동작을 예측할 수 있으며, 사용 패턴을 파악하여 관련된 경험을 제공
앱이 프라이빗 기록 데이터 기반 향후 결과 예측
미래 결과를 예측하기 위해 데이터를 분석해야 하는 경우 Azure Machine Learning을 분석
고유한 데이터로 모델 빌드 또는 위 작업 외 다른 작업 수행 필요
최대 유연성을 위해 Azure Machine Learning을 사용