사용자 고유의 키 가져오기를 사용하는 SynapseML의 Azure AI 서비스

  • 아티클

Azure AI 서비스는 개발자가 애플리케이션에 인지 기능을 추가하여 지능형 애플리케이션을 빌드하는 데 사용할 수 있는 API, SDK 및 서비스 제품군입니다. AI 서비스는 직접 AI 또는 데이터 과학 기술이나 지식이 없는 개발자에게 권한을 부여합니다. Azure AI 서비스의 목표는 개발자가 보고, 듣고, 말하고, 이해하고, 추론을 시작할 수 있는 애플리케이션을 만들 수 있도록 돕는 것입니다. Azure AI 서비스 내의 서비스 카탈로그는 비전, 음성, 언어, 웹 검색 및 의사 결정의 다섯 가지 기본 핵심 요소로 분류할 수 있습니다.

참고 항목

패브릭은 Azure AI 서비스와 원활하게 통합되어 Azure OpenAI Service, Text Analytics, Azure AI 번역기 사용하여 데이터를 보강할 수 있습니다. 현재 공개 미리 보기로 제공되며, 패브릭의 미리 빌드된 AI 서비스에 대한 자세한 내용은 Fabric의 AI 서비스를 참조하세요.

Bring Your Own Key를 사용하여 Azure AI 서비스 사용

시각

Azure AI Vision

  • 설명: 사람이 읽을 수 있는 언어로 이미지에 대한 설명을 제공합니다(Scala, Python).
  • 분석(색, 이미지 유형, 얼굴, 성인/외설 콘텐츠): 이미지의 시각적 기능 분석(Scala, Python)
  • OCR: 이미지에서 텍스트를 읽습니다(Scala, Python)
  • 텍스트 인식: 이미지에서 텍스트를 읽습니다(Scala, Python)
  • 썸네일: 이미지에서 사용자 지정 크기의 축소판 그림을 생성합니다(Scala, Python).
  • do기본 관련 콘텐츠 인식: do기본 관련 콘텐츠(유명인, 랜드마크)(Scala, Python) 인식
  • 태그: 입력 이미지와 관련된 단어 목록을 식별합니다(Scala, Python).

Azure AI Face

음성

Azure AI Speech

  • 음성 텍스트 변환: 오디오 스트림 전사(Scala, Python)
  • 대화 전사: 식별된 스피커를 사용하여 오디오 스트림을 라이브 대본으로 기록합니다. (Scala, Python)
  • 텍스트 음성 변환: 텍스트를 사실적인 오디오로 변환(Scala, Python)

언어

Text Analytics

  • 언어 감지: 입력 텍스트의 언어 검색(Scala, Python)
  • 핵심 구 추출: 입력 텍스트(Scala, Python)의 주요 대화 지점을 식별합니다.
  • 명명된 엔터티 인식: 입력 텍스트(Scala, Python)에서 알려진 엔터티 및 일반 명명된 엔터티를 식별합니다.
  • 감정 분석: 입력 텍스트의 감정을 나타내는 0에서 1 사이의 점수를 반환합니다(Scala, Python).
  • 의료 엔터티 추출: 텍스트에서 의료 엔터티 및 관계를 추출합니다. (Scala, Python)

Translation

Azure AI 번역기

  • 번역: 텍스트를 번역합니다. (Scala, Python)
  • 음역: 한 언어의 텍스트를 한 스크립트에서 다른 스크립트로 변환합니다. (Scala, Python)
  • 검색: 텍스트 조각의 언어를 식별합니다. (Scala, Python)
  • BreakSentence: 텍스트 조각에서 문장 경계의 위치를 식별합니다. (Scala, Python)
  • 사전 조회: 단어 및 몇 가지 관용구에 대한 대체 번역을 제공합니다. (Scala, Python)
  • 사전 예제: 사전의 용어가 컨텍스트에서 사용되는 방법을 보여 주는 예제를 제공합니다. (Scala, Python)
  • 문서 번역: 문서 구조 및 데이터 형식을 유지하면서 지원되는 모든 언어 및 언어로 문서를 번역합니다. (Scala, Python)

Azure AI 문서 인텔리전스

Azure AI 문서 인텔리전스

  • 레이아웃 분석: 지정된 문서에서 텍스트 및 레이아웃 정보를 추출합니다. (Scala, Python)
  • 영수증 분석: OCR(광학 문자 인식) 및 영수증 모델을 사용하여 영수증에서 데이터를 검색하고 추출합니다. 이 기능을 사용하면 가맹점 이름, 가맹점 전화 번호, 거래 날짜, 트랜잭션 합계 등과 같은 영수증에서 구조화된 데이터를 쉽게 추출할 수 있습니다. (Scala, Python)
  • 명함 분석: OCR(광학 문자 인식) 및 비즈니스 카드 모델을 사용하여 비즈니스 카드 데이터를 검색하고 추출합니다. 이 기능을 사용하면 연락처 이름, 회사 이름, 전화 번호, 전자 메일 등과 같은 비즈니스 카드 구조화된 데이터를 쉽게 추출할 수 있습니다. (Scala, Python)
  • 송장 분석: OCR(광학 문자 인식) 및 청구서 이해 딥 러닝 모델을 사용하여 청구서에서 데이터를 검색하고 추출합니다. 이 기능을 사용하면 고객, 공급업체, 청구서 ID, 송장 기한, 총 송장 금액, 세금 금액, 배송지, 청구, 품목 등과 같은 송장에서 구조화된 데이터를 쉽게 추출할 수 있습니다. (Scala, Python)
  • ID 문서 분석: OCR(광학 문자 인식) 및 ID 문서 모델을 사용하여 식별 문서에서 데이터를 검색하고 추출하여 이름, 성, 생년월일, 문서 번호 등과 같은 ID 문서에서 구조화된 데이터를 쉽게 추출할 수 있습니다. (Scala, Python)
  • 사용자 지정 양식 분석: 양식(PDF 및 이미지)의 정보를 대표적인 학습 양식 집합에서 만든 모델을 기반으로 구조화된 데이터로 추출합니다. (Scala, Python)
  • 사용자 지정 모델 가져오기: 사용자 지정 모델에 대한 자세한 정보를 가져옵니다. (Scala, Python)
  • 사용자 지정 모델 나열: 모든 사용자 지정 모델에 대한 정보를 가져옵니다. (Scala, Python)

의사 결정

Azure AI Anomaly Detector

  • 최신 지점의 변칙 상태: 이전 지점을 사용하여 모델을 생성하고 최신 지점이 비정상적인지 여부를 확인합니다(Scala, Python).
  • 변칙 찾기: 전체 계열을 사용하여 모델을 생성하고 시리즈에서 변칙을 찾습니다(Scala, Python).

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