아래의 답변을 참조하세요. 설명
설명:
앱에 얼굴 인식 기능을 통합합니다.

설명:
"특징."
Microsoft Azure AI Fundamentals(AI-900) 공식 학습 가이드와 Microsoft Learn 모듈 "Azure에서 머신 러닝의 기본 원리 설명"에 따르면, 머신 러닝 모델에서 입력으로 사용되는 데이터는 특성이라고 하며, 출력이나 목표 예측을 나타내는 데이터는 레이블이라고 합니다.
특징은 모델이 패턴을 학습하고 예측하는 데 사용하는 데이터의 측정 가능한 속성 또는 특성입니다. 모델이 예측하려는 결과에 영향을 미치기 때문에 독립 변수라고도 합니다. 예를 들어, 주택 가격을 예측하는 머신 러닝 모델에서 다음과 같습니다.
* 기능에는 면적, 위치, 침실 수가 포함될 수 있습니다.
* 라벨은 주택 가격(예측되는 가치)이 됩니다.
Azure Machine Learning의 맥락에서 모델 학습 과정에서 특성은 입력 변수(X 값)로 알고리즘에 전달되고, 레이블은 해당 출력(Y 값)으로 전달됩니다. 이후 모델은 특성과 레이블 간의 관계를 학습합니다.
잘못된 옵션을 살펴보겠습니다.
* 함수: 알고리즘 내부에서 사용되는 수학적 연산이나 관계이며, 입력 데이터 자체는 아닙니다.
* 라벨: 이는 모델이 예측하는 출력이나 결과이며, 입력은 아닙니다.
* 인스턴스: 이는 입력 필드 자체가 아닌 데이터 세트의 개별 데이터 레코드나 행을 나타냅니다.
따라서 지도 학습이나 비지도 학습 과정에서 입력 데이터(독립 변수)를 특성이라고 하며, 모델은 이를 사용하여 레이블(종속 변수)을 예측합니다.

설명:

설명

텍스트 분석 API는 원시 텍스트에 대한 고급 자연어 처리를 제공하는 클라우드 기반 서비스로, 감정 분석, 핵심 구문 추출, 명명된 엔터티 인식, 언어 감지라는 네 가지 주요 기능을 포함합니다.
상자 1: 예
입력 텍스트가 어떤 언어로 작성되었는지 감지하고, 다양한 언어, 방언, 방언 및 일부 지역/문화 언어로 요청 시 제출된 모든 문서에 대해 단일 언어 코드를 보고할 수 있습니다. 언어 코드는 점수의 강도를 나타내는 점수와 함께 표시됩니다.
상자 2: 아니요
상자 3: 예
개체명 인식: 텍스트에서 사람, 장소, 조직, 날짜/시간, 수량, 백분율, 통화 등 개체명을 식별하고 분류합니다. 잘 알려진 개체도 인식되어 웹에서 더 많은 정보와 연결됩니다.
참조:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/text-analytics/개요

섹션: Azure에서 컴퓨터 비전 워크로드의 기능 설명
설명:
B: Azure의 Computer Vision 서비스는 개발자에게 이미지를 처리하고 관심 있는 시각적 특징에 따라 정보를 반환하는 고급 알고리즘에 대한 액세스를 제공합니다. 예를 들어, Computer Vision은 이미지에 성인 콘텐츠가 포함되어 있는지 확인하거나, 특정 브랜드나 사물을 찾거나, 사람의 얼굴을 찾을 수 있습니다.
C: 컴퓨터 비전에는 광학 문자 인식(OCR) 기능이 포함되어 있습니다. 새로운 Read API를 사용하여 이미지와 문서에서 인쇄된 텍스트와 손으로 쓴 텍스트를 추출할 수 있습니다.
참조:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/컴퓨터-비전/홈