コース: Microsoft Azure AI Fundamentals（AI-900）試験対策：Computer Vision
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Custom Visionの概要
コース: Microsoft Azure AI Fundamentals（AI-900）試験対策：Computer Vision
Custom Visionの概要
Azure AI Vision では 画像処理の機能が複数提供されていますが、 特定の目的には 適合しないことがあります。 追加のデータを用意して 学習することで、 ある目的に特化したモデルを 作ることができます。 それが Custom Vision です。 早速、中身を見てみましょう。 Azure AI では、 追加データで 独自モデルを作成する機能、 サービスが２つ提供されています。 どちらも独自モデルを作る という意味では同じですが、 操作性や適したシナリオが異なります。 Azure AI Custom Vision は 特定の問題に特化した 独自モデルを開発するサービスです。 少数の画像を用意して アップロードし、 それを追加で学習させることができます。 作成できるモデルは、 画像分類モデルと 物体検出モデルです。 Custom Vision は 操作が直感的で 非常に簡単に扱うことができます。 Azure AI Vision の Custom model 機能は、 目的としては Azure AI Custom Vision と 同じです。 こちらは Azure AI Vision の 一機能として提供されています。 この機能の特徴は、 チーム、つまり複数人での作業が やりやすいということです。 その代わり、 Custom Vision に比べて より多くの Azure の知識が 求められます。 このレッスンでは、 Azure AI Custom Vision を使って 実際に独自モデルを作ってみましょう。 手順は次の通りです。 今回は物体検出モデルを 作ってみます。 まずはそのプロジェクトを作成します。 続いて学習のための画像ファイルを 追加、アップロードします。 画像にタグを付けます。 そして訓練（学習）をします。 最後に学習済みのモデルを評価します。 では実際に Custom Vision の画面を見てみましょう。 Custom Vision の画面です。 最初にプロジェクトを作ります。 名前を決めて、 今回は Object Detection つまり物体検出のモデルを作ります。 プロジェクトができたら Add images つまり学習のための 画像ファイルをアップロードします。 別の画像ファイルも アップロードしてみましょう。 (音声なし）…
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