Azure Cognitive Services 기술 선택
Azure Cognitive Services는 AI 애플리케이션 및 데이터 흐름에서 사용할 수 있는 클라우드 기반 API 집합입니다. 애플리케이션에서 사용할 준비가 된 미리 학습된 모델을 제공하므로 데이터가 필요 없고 모델 학습도 필요하지 않습니다. 이 서비스는 Microsoft AI 및 리서치 팀에서 개발하며 최신 딥 러닝 알고리즘을 공개합니다. HTTP REST 인터페이스를 통해 사용됩니다. 또한 많은 일반적인 애플리케이션 개발 프레임워크에 SDK를 사용할 수 있습니다.
주요 이점:
- 최신 AI 서비스에 대한 개발 노력을 최소화할 수 있습니다. 미리 정의된 알고리즘을 사용하거나 미리 빌드된 라이브러리 위에 사용자 지정 알고리즘을 만듭니다.
- HTTP REST 인터페이스를 통해 앱에 쉽게 통합됩니다.
- 모든 기술 수준의 개발자와 데이터 과학자는 앱에 AI 기능을 쉽게 추가할 수 있습니다.
고려 사항:
- 이러한 서비스는 웹에서만 사용할 수 있습니다. 일반적으로 인터넷 연결이 필요합니다. 예외는 디바이스 및 IoT 에지에서 예측을 위해 내보낼 수 있는 학습된 모델을 가진 Custom Vision 서비스입니다.
- 상당한 사용자 지정이 지원되지만 사용 가능한 서비스가 모든 예측 분석 요구 사항에 적합하지 않을 수 있습니다.
Azure Cognitive Services 범주
Azure에서 수십 개의 Cognitive Services를 사용할 수 있습니다. 다음은 지원하는 기능 영역으로 분류된 목록입니다.
서비스 | 의사 결정 가이드에 연결 | 설명 |
---|---|---|
언어 | 언어 서비스 선택 | 언어 인식 서비스는 텍스트를 이해하고 분석하기 위한 NLP(자연어 처리) 기능을 제공하는 서비스입니다. |
음성 | 음성 서비스 선택 | 음성 인식 서비스는 음성 텍스트 변환, 텍스트 음성 변환, 음성 번역 및 화자 인식과 같은 음성 기능을 제공하는 서비스입니다. |
비전 | 비전 서비스 선택 | 비전 인식 서비스는 이미지 및 비디오 인식 기능을 제공하는 서비스입니다. |
의사 결정 서비스 Applied AI Services |
의사 결정 API 또는 적용된 AI 서비스 선택 | 의사 결정 인식 서비스는 NLP 기능을 제공하여 정보에 입각한 효율적인 의사 결정을 위한 권장 사항을 생성하는 서비스입니다. |
Azure OpenAI 서비스 | 해당 없음 | Azure OpenAI 서비스는 강력한 OpenAI 언어 모델에 대한 REST API 액세스를 제공합니다. |
일반 사용 예
다음은 Azure Cognitive Services에 대한 몇 가지 일반적인 사용 사례입니다.
사용 사례 | 범주 |
---|---|
오디오 음성을 실제로 읽고 검색할 수 있는 텍스트로 전사하세요. | 음성 |
텍스트를 실제와 같은 음성으로 변환하여 더욱 자연스러운 인터페이스를 구현하세요. | 음성 |
앱에 실시간 음성 번역 기능을 통합합니다. | 음성 |
음성 특성을 사용하여 말하는 사람을 식별하고 확인합니다. | 음성 |
일반적으로 사용되는 용어 및 기본 특정 용어를 식별합니다. | 언어 |
텍스트에서 감정과 의견을 자동으로 검색합니다. | 언어 |
정보를 탐색하기 쉬운 질문과 답변으로 정리합니다. | 언어 |
앱이 자연어를 통해 사용자와 상호 작용할 수 있도록 설정합니다. | 언어 |
100개 이상의 언어와 방언을 번역합니다. | 언어 |
이미지 및 비디오에서 콘텐츠를 식별하고 분석합니다. | 비전 |
비즈니스 요구 사항에 맞게 이미지 인식 기능을 사용자 지정할 수 있습니다. | 비전 |
잠재적인 문제를 조기에 식별합니다. | 의사 결정 서비스/Anomaly Detector |
불쾌감을 줄 수 있는 콘텐츠 또는 원치 않는 콘텐츠를 탐지합니다. | 의사 결정 서비스 / Content Moderator |
모든 사용자를 위한 풍부하고 맞춤화된 환경을 만듭니다. | 의사 결정 서비스 / Personalizer |
다양한 사용 사례에 고급 코딩 및 언어 모델을 적용합니다. | Azure OpenAI |
주요 선택 조건
선택 범위를 좁히려면 먼저 다음 질문에 답변합니다.
음성 언어와 관련된 항목을 처리하고 있나요, 아니면 텍스트, 이미지 또는 문서를 처리하고 있나요?
데이터가 모델을 학습하도록 할 것인가요? 그렇다면 제공된 데이터를 사용하여 기본 모델을 학습시킬 수 있는 사용자 지정 서비스를 사용하는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 정확도와 성능이 향상될 수 있습니다.
이 흐름도는 사용 사례에 가장 적합한 API 서비스를 선택하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 사용 사례에 음성 텍스트 변환, 텍스트 음성 변환 또는 음성 변환이 필요한 경우 음성 API를 사용합니다.
- 사용 사례에 언어 분석, 텍스트 평가 또는 텍스트 텍스트 변환이 필요한 경우 언어 API를 사용합니다.
- 이미지, 비디오 또는 텍스트를 분석해야 하는 경우 비전 API를 사용합니다.
- 결정을 내려야 하는 경우 의사 결정 API 또는 적용된 AI 서비스를 사용합니다.
서비스 배포
Cognitive Services를 배포할 때 서비스를 독립적으로 배포하거나 Cognitive Services 다중 서비스 리소스를 사용할 수 있습니다. 다중 서비스 리소스는 의사 결정, 언어, 음성, 비전 및 적용된 AI 서비스를 배포합니다.
- 다른 서비스가 필요하지 않거나 서비스별로 액세스 및 청구를 관리하려는 경우 개별 서비스를 배포합니다.
- 여러 서비스를 사용하고 모든 서비스에 대한 액세스 및 청구를 함께 관리하려는 경우 다중 서비스 리소스를 배포합니다.
참고 항목
이러한 API 서비스의 리소스 범주는 자주 변경됩니다. 새 범주에 대한 최신 설명서를 검사 합니다.
참가자
Microsoft에서 이 문서를 유지 관리합니다. 원래 다음 기여자가 작성했습니다.
주요 작성자:
- Ashish Chahuan | 선임 클라우드 솔루션 설계자
- 크루티 메타 | Azure 수석 빠른 추적 엔지니어
- Zoiner Tejada | CEO 및 설계자
기타 기여자:
- Mick Alberts | 테크니컬 라이터
- Brandon Cowen | 선임 클라우드 솔루션 아키텍트
- 오스카 시마부쿠로 | 선임 클라우드 솔루션 설계자
- 만짓 싱 | 소프트웨어 엔지니어
- Christina Skarpathiotaki | 선임 클라우드 솔루션 설계자
- Nathan 위드업 | Azure 수석 빠른 추적 엔지니어
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다음 단계
- 학습 경로: Azure Cognitive Services 프로비전 및 관리
- Azure Cognitive Services 설명서.
- Azure Cognitive Services란?
- 블로그 게시물: 어떤 AI인가요?
관련 참고 자료
피드백
https://aka.ms/ContentUserFeedback
출시 예정: 2024년 내내 콘텐츠에 대한 피드백 메커니즘으로 GitHub 문제를 단계적으로 폐지하고 이를 새로운 피드백 시스템으로 바꿀 예정입니다. 자세한 내용은 다음을 참조하세요.다음에 대한 사용자 의견 제출 및 보기