Sélectionner une technologie Azure Cognitive Services

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Azure Cognitive Services est un ensemble d’API cloud que vous pouvez utiliser dans les applications IA et les flux de données. Il vous fournit des modèles préformés prêts à être utilisés dans votre application, ne nécessitant aucune donnée et aucun apprentissage du modèle de votre part. Les services sont développés par l’équipe de recherche et d’AI de Microsoft et exposent les derniers algorithmes de Deep Learning. Ils sont utilisés sur des interfaces REST HTTP. En outre, les kits de développement logiciel sont disponibles pour plusieurs infrastructures de développement d’applications courantes.

Principaux avantages :

  • Effort de développement minimal pour les services d’AI de pointe. Utilisez des algorithmes prédéfinis ou créez des algorithmes personnalisés sur des bibliothèques prédéfinies.
  • Intégration facile à des applications via les interfaces REST HTTP.
  • Les développeurs et les scientifiques des données de tous les niveaux de compétence peuvent facilement ajouter des fonctionnalités d’IA aux applications.

Considérations :

  • Ces services sont uniquement disponibles sur le web. La connectivité Internet est généralement requise. Une exception est le service Custom Vision, dont vous pouvez exporter le modèle formé pour la prédiction sur les appareils et à la périphérie IoT.
  • Bien qu’une personnalisation considérable soit prise en charge, les services disponibles peuvent ne pas convenir pas à toutes les exigences d’analyse prédictive.

Catégories de services cognitifs Azure

Des dizaines de services cognitifs sont disponibles dans Azure. Voici une liste, catégorisée par domaine fonctionnel pris en charge :

Service Lien vers le guide de décision Description
Langage Choisir un service de langage Les services cognitifs de langage sont des services qui fournissent des fonctionnalités de traitement du langage naturel (NLP) pour la compréhension et l’analyse du texte.
Speech Choisir un service vocal Les services cognitifs vocaux sont des services qui fournissent des fonctionnalités vocales telles que la reconnaissance vocale, la synthèse vocale, la traduction vocale et la reconnaissance de l’orateur.
Vision Choisir un service de vision Les services cognitifs de vision sont des services qui fournissent des fonctionnalités de reconnaissance d’images et de vidéos.
Services de décision

Applied AI Services
 Choisir une API de décision ou un service d’IA appliqué Les services cognitifs de décision sont des services qui fournissent des fonctionnalités NLP pour produire des recommandations pour une prise de décision éclairée et efficace.
Azure OpenAI Service N/A Azure OpenAI Service fournit un accès d’API REST à de puissants modèles de langage OpenAI.

Cas d’utilisation courants

Voici quelques cas d’usage courants pour Azure Cognitive Services.

Cas d’utilisation Category
Transcrivez la parole audible en texte lisible et pouvant faire l’objet d’une recherche. Voix
Convertissez du texte en parole réaliste pour des interfaces plus naturelles. Voix
Intégrez la traduction vocale en temps réel à vos applications. Voix
Identifiez et vérifiez la personne qui parle à l’aide de ses caractéristiques vocales. Voix
Identifiez les termes couramment utilisés et spécifiques au domaine. Langage
Détectez automatiquement les sentiments et les opinions dans le texte. Langage
Distillez des informations dans des questions et des réponses faciles à consulter. Langage
Permettez à vos applications d’interagir avec les utilisateurs via le langage naturel. Langage
Traduisez plus de 100 langues et dialectes. Langage
Identifiez et analysez le contenu dans les images et les vidéos. Vision
Personnalisez la reconnaissance d’image en fonction des besoins de votre entreprise. Vision
Identifiez rapidement les problèmes potentiels. Services de décision/détecteur d'anomalies
Détectez le contenu potentiellement offensant ou indésirable. Services de décision/Content Moderator
Créez des expériences riches et personnalisées pour chaque utilisateur. Services de décision/Personalizer
Appliquez des modèles de codage et de langage avancés à divers cas d’usage. Azure OpenAI

Critères de sélection principaux

Pour restreindre les choix, commencez par répondre aux questions suivantes :

  • Traitez-vous quelque chose lié à la langue parlée, ou traitez-vous du texte, des images ou des documents ?

  • Disposez-vous des données pour former un modèle ? Si oui, envisagez d’utiliser les services personnalisés qui vous permettent d’effectuer l’apprentissage de leurs modèles sous-jacents avec les données que vous fournissez. Cela peut améliorer la précision et les performances.

Cet organigramme peut vous aider à choisir le meilleur service d’API pour votre cas d’usage.

Diagram that shows how to select a Cognitive Services API.

  • Si votre cas d’usage nécessite la reconnaissance vocale, la synthèse vocale ou le traitement de voix à voix, utilisez une API vocale.
  • Si votre cas d’usage nécessite une analyse linguistique, une évaluation de texte ou un traitement de texte à texte, utilisez une API de langue.
  • Si vous avez besoin d’analyser des images, des vidéos ou du texte, utilisez une API de vision.
  • Si vous devez prendre une décision, utilisez une API de décision ou Applied AI Services.

Déploiement de services

Lorsque vous déployez Cognitive Services, vous pouvez déployer des services indépendamment ou utiliser la ressource multiservices Cognitive Services. La ressource multiservices déploie des services de décision, de langue, de parole, de vision et d’IA appliquée.

  • Déployez un service individuel si vous n’avez pas besoin d’autres services ou si vous souhaitez gérer l’accès et la facturation par service.
  • Déployez la ressource multiservices si vous utilisez plusieurs services et souhaitez gérer l’accès et la facturation pour tous les services ensemble.

Notes

Les catégories de ressources de ces services d’API changent fréquemment. Veillez à vérifier la documentation la plus récente pour connaître les nouvelles catégories.

Contributeurs

Cet article est géré par Microsoft. Il a été écrit à l’origine par les contributeurs suivants.

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