KI-900: KI-Grundlagen in Azure

1. Kursübersicht: Hallo, alle zusammen. Also willkommen zu dieser Prüfungsübersicht über AR AI Fundamentals, die auch AI 900 genannt wird Dies ist also eine Zertifizierungsprüfung von Microsoft, die auf den AR AI-Diensten basiert Sie können also auch nach diesem Kurs die Zertifizierungsprüfung ablegen . Nun, was genau gibt es in diesem Kurs? Das ist also eine KI-Grundlagenprüfung? Das Konzept bezieht sich also auf die Entwicklung von Software oder Diensten von Microsoft Azure , sodass Sie KI-basierte Lösungen erstellen können. Es gibt also bereits KI-basierte Dienste auf Microsoft Azure. Sie müssen es nur in Ihrer Anwendung verwenden , damit Sie die KI-basierten Anwendungen erstellen können. Nun, was genau sind die Voraussetzungen für den Kurs? Unabhängig von Ihrem Hintergrund, ob Sie aus einem technischen oder einem nichttechnischen Bereich kommen diese Prüfung für Sie geeignet ist, und wenn Sie mehr über diese KI-Grundlagen erfahren möchten , werden wir darüber sprechen, was genau die Kursinhalte sind. Aber dafür ist keinerlei Erfahrung erforderlich. sind keine Vorkenntnisse in der Datenwissenschaft oder irgendeine Art von Erfahrung in der Softwareentwicklung erforderlich. Warum? Weil dies kein Kurs für Datenwissenschaftler ist, oder? Sie müssen die kompletten Algorithmen nicht von Grund auf neu entwickeln . Diese Algorithmen wurden bereits von Microsoft entwickelt, und sie haben sie als Ihre KI-Dienste entwickelt . Sie müssen diese nur als Ihre KI-Dienste verwenden. Da haben wir darüber gesprochen, dass Sie kein Data-Science-Paket zur Verfügung haben müssen. Nun, es ist gut, ein bisschen über die Verwendung von Cloud und SSR zu wissen , aber wenn Sie keine Ahnung von Cloud oder SR haben, können Sie sich auch meinen anderen Kurs über Cloud Computing ansehen , dem ich buchstäblich nur über SCR gesprochen habe, als darüber, was genau die Cloud ist, was genau die SCR In Ordnung. Ziel des Kurses. Dieser Kurs ist in diese vielen Module unterteilt : künstliche Intelligenz, Grundprinzipien des maschinellen Lernens und SSR, Computer Vision, NLP und generative Darüber haben wir in diesem Kurs gesprochen. Nun, wer sollte diesen Kurs belegen? Jede Person, die an einer Karriere bei ZO EA interessiert ist, kann an dem Kurs teilnehmen. Jeder Entwickler oder bestehende Datenwissenschaftler wenn er die ZO EI-Services nutzen möchte , oder ein AA für IT-Experten der die KI-Fähigkeiten in seine Anwendung integrieren möchte . Sie können es auf die Punktzahl abgesehen haben. Sobald Sie diesen Kurs abgeschlossen haben, können Sie die Zertifizierungsprüfung von Microsoft ablegen, bei der Sie diese AI 900-Zertifizierung ablegen können. Ich hoffe also, dass dieser Teil klar ist. Danke euch allen. 2. Häufige KI-Worloads: Meine. Willkommen in dieser Klasse EI 900, das heißt, ist Ihre EI-Grundbelastung. Lassen Sie uns hier also zunächst verstehen, was genau künstliche Intelligenz ist, oder wir nennen sie auch KI Die KI ist nur eine Software, die menschliche Verhaltensfähigkeiten nachahmt In einfacheren Worten können wir also sagen, dass wir solche Computersysteme entwickeln, die in der Lage sind, Aufgaben auszuführen, die menschliche Intelligenz erfordern Welche Aufgabe auch immer ein Mensch erledigen kann , diese Aufgabe kann auch leicht von dieser künstlichen Intelligenz ausgeführt werden , oder? Es handelt sich also tatsächlich um eine Software, die menschliche Verhaltensfähigkeiten nachahmt Lassen Sie uns nun einige der EI-Workloads zusammenfassen. also verschiedene EI-Workloads Es gibt also verschiedene EI-Workloads wie maschinelles Lernen, Computer Vision und NLP-Dokumentenintelligenz Wir werden über all diese Workloads sprechen. Lassen Sie uns jetzt über die einzelnen Workloads sprechen. Was genau ist diese natürliche Sprachverarbeitung. Bei diesem speziellen KI-Workload trainieren wir Modelle also so, dass sie nicht nur die Bedeutung verstehen. Sie verstehen auch die Stimmung und Absicht. Das bedeutet sentimentale Analysen , die in diesem NLP durchgeführt werden Lassen Sie uns das nun anhand eines Beispiels verstehen. Sie führen also definitiv eine Google-Suche durch. Nehmen wir an, Sie suchen nach einem Schlüsselwort namens Autowäsche. Du schreibst „Geh zu Google“ und schreibst etwas, das als Autowaschanlage bezeichnet wird. Wenn Sie also Autowaschanlage schreiben, erhalten Sie damit auf jeden Fall ein Muster wie Autowaschen in der Nähe, Autowaschen in Indien oder Autowaschen. Es gibt dir im Grunde eine Menge anderer Dinge, oder? Im Grunde genommen können Sie mit NLP sehen, dass die automatische Vervollständigung der Suche ein gutes Beispiel für NLP ist Es sagt also voraus, wonach Sie suchen könnten , sodass Sie einfach darauf klicken und sich selbst speichern können Das Einzige, es abzutippen. Das ist das Beispiel von NLP, oder? Außerdem gibt es eine sogenannte Social-Media-Präsenz Nehmen wir an, es gibt dort eine Marke die auf Instagram, Facebook und verschiedenen Social-Media-Konten verfügbar ist , Facebook und verschiedenen Social-Media-Konten , oder? Also habe ich dir gesagt, dass dies auch eine sogenannte sentimentale Analyse durchführt Die sentimentale Analyse ist also eigentlich ein Teilbereich dieses NLP. Nehmen wir an, es gibt einige positive Bewertungen und einige negative Bewertungen Und du willst zu dem Schluss kommen, du weißt schon, es wird im Grunde diese Rückmeldungen sehen und beurteilen, ob es sich ein positives oder ein negatives Feedback handelt, weil es diese Gefühle und all diese Dinge verstehen kann , richtig Sie können also auch auf dieses Modell der Verarbeitung natürlicher Sprache zurückgreifen und im Grunde genommen einen Bericht über Ihr positives Feedback, Ihr negatives Feedback und all diese Dinge erstellen, richtig? So kann es auch Ihre Präsenz in sozialen Medien beurteilen. Heute gehört Dokumentenintelligenz auch zu den Aufgaben der KI. Was genau wird getan? Sie können etwas verwenden, das als Dokumentenanalyse bezeichnet wird. Nehmen wir an, es gibt eine gescannte Visitenkarte und Sie möchten die Kontaktdaten daraus extrahieren. Sie können also eine so genannte Dokumentenanalyse verwenden so genannte Dokumentenanalyse die Kontaktdaten aus der gescannten Visitenkarte zu extrahieren , oder? Generative KI. Das machen wir jeden Tag. Du fragst Ch GPD, richtig? Um dafür einen Python-Code zu schreiben, schreibe vielleicht ein Power-Shield-Skript, oder? Das ist also eine generative AVA, oder? Was genau wird in diesem gativen AA gemacht. Im Grunde produziert es verschiedene Arten von Inhalten, einschließlich Ihres Textes, es kann auch Audio, Video und Bilder produzieren , oder? Ein Beispiel für diese generative KI ist also Generierung Ihres Python-Codes, Code, der auf der bereitgestellten Beschreibung basiert. Welche Beschreibung Sie auch angeben, es wird ein Python-Code erstellt, oder? Und kann auch ein Bild basierend auf der Beschreibung generieren. Das ist deine generative KI. Eines davon ist Computer Vision. Ich habe Ihnen ja gesagt, dass es, genau wie bei NLP, eine Untergruppe gibt, die als Sentimentalanalyse bezeichnet wird Ähnlich gibt es in der Computervision eine sogenannte Bildklassifizierung, sich eigentlich nur um eine Computer-Vision-Technik handelt , bei der Sie ein Modell darauf trainieren, anhand seines Inhalts eine Klasse für ein Bild vorherzusagen anhand seines Inhalts eine Klasse für ein Bild Lass uns das verstehen. Nehmen wir an, wir trainieren hier ein Modell. Wir haben verschiedene Bilder, also trainieren wir das Modell so, dass es vorhersagen kann , wo genau das Auto ist, oder? Also wo du es benutzen kannst. Nehmen wir an, Sie möchten anhand eines Fotos überprüfen, wie viel Schaden einem Fahrzeug zugefügt wurde wie viel Schaden einem Fahrzeug zugefügt wurde, das mit Hilfe dieser Computer-Vision-Technik leicht gemacht werden kann mit Hilfe dieser Computer-Vision-Technik leicht gemacht werden . Das ist der nächste KI-Workload. Die letzte ist etwas, das Knowledge Mining genannt wird, oder? So kann es riesige Informationsmengen tiefgreifend verstehen und untersuchen , um ein besseres Verständnis Ihrer Daten zu erhalten, und Sie können die verborgenen Beziehungsmuster Ihrer Daten aufdecken verborgenen Beziehungsmuster Ihrer Daten Wenn Sie also über riesige Datenmengen verfügen und versteckte Beziehungsmuster für Ihre Daten aufdecken möchten, besteht versteckte Beziehungsmuster für Ihre Daten aufdecken möchten die Kunst darin, das Modell für das Knowledge Mining zu trainieren das Knowledge Mining Dies waren die verschiedenen KI-Workloads , die besprochen wurden Ich hoffe, dieser Teil ist klar, Leute. Danke euch allen. 3. Identifizieren von Leitprinzipien für verantwortungsvolle KI: Alle zusammen, heute werden wir über das Prinzip der verantwortungsvollen KI sprechen, oder es gibt einige Leitprinzipien , die immer dann gelten wenn Sie KI-Basisanwendungen entwickeln . Es gibt also im Wesentlichen sechs Leitprinzipien bei Microsoft Das erste ist also Fairness. Fairness bedeutet, dass Sie alle Menschen fair behandeln sollten. Lassen Sie uns das anhand eines Beispiels verstehen. Nehmen wir an, Sie entwickeln einen Antrag auf Genehmigung eines Kredits. Der Kreditantrag, den Sie entwickeln werden, sollte also auf keinen Fall Kreditantrag, den Sie entwickeln werden, auf Vorurteilen in Bezug auf die Geschlechterverteilung oder andere Faktoren beruhen Vorurteilen in Bezug auf die Geschlechterverteilung oder andere , die bestimmten Gruppe von Antragstellern einen Vorteil verschaffen, oder? Sie sollten also alle Menschen fair behandeln. Das ist genau der Sinn dieser Fairness, oder? Nun, vielleicht, wenn Sie, sagen wir, eine HRAI-Basisbewerbung entwickeln , sodass das HRAI-System alle Bewerber überprüft, ohne ihr Alter, ihr Geschlecht oder andere körperliche Fähigkeiten zu berücksichtigen ihr Geschlecht oder andere körperliche Das sollte das Ziel dieses von Fairness geleiteten Als Nächstes stehen Zuverlässigkeit und Sicherheit an erster Stelle. Welche KI-Lösung Sie auch entwickeln werden , sie sollte also zuverlässig und sicher sein. Das heißt, sagen wir, Sie erstellen im Grunde eine Anwendung für unsere Gesundheitsabteilung. Diese spezielle Anwendung, die KI-basierte Anwendung, kann also vielleicht auch zu einem Risiko für Menschenleben führen, oder? Wenn also Ihre KI-basierte Software unzuverlässig ist, kann dies zu einem Risiko für Menschenleben führen Sie sollten also EI-Systeme entwickeln , die zuverlässig und sicher zu verwenden sind, oder? Nehmen wir an, Sie fahren, wenn Sie eine fahrerlose Taxi-Lösung entwickeln wollen Sie sollten also Regresstests und den Einsatz Ihres EI-Systems durchführen, damit es für das menschliche Leben sicher ist, oder Datenschutz und Sicherheit, Datenschutz und Sicherheit bedeuten nun , dass EI-Systeme sicher sein und den Datenschutz respektieren sollten Wenn eine große Datenmenge vorhanden ist, kann diese auf jeden Fall Ihre E-Mail-ID Ihre Adresse mit persönlichen Daten enthalten. Das muss also geheim gehalten werden, oder? Also, wann immer Sie diese Modelle in Produktion bringen, sollten Sie sich Gedanken über den Datenschutz machen. Datenschutz und auch die Sicherheit müssen ebenfalls berücksichtigt werden. Okay? Inklusivität. Inklusivität bedeutet, dass Sie immer alle Menschen einbeziehen sollten Nehmen wir an, Sie erstellen im Grunde genommen auch eine Anwendung für sehbehinderte Benutzer Sie sollten also alle Benutzer einbeziehen, richtig, unabhängig von ihren körperlichen Fähigkeiten, Ihrem Geschlecht, Ihrer sexuellen Orientierung oder ethnischen Zugehörigkeit Es sollte also allen Teilen Ihrer Gesellschaft zugute kommen. Das sollte das Ziel von Inklusivität sein, oder? Transparenz bedeutet, dass das AA-System verständlich sein sollte. Das heißt, ähm, es weiß es. Nehmen wir an, Sie entwickeln eine KI-basierte Anwendung. Der Benutzer sollte also verstehen, wie es funktionieren wird, welche Daten es verwenden wird, welche Einschränkungen Ihr KI-System hat, welche Systemfunktionen es gibt. Es sollte also für Ihre Benutzer transparent sein, oder? Das ist Ihre Transparenz. Der letzte Teil ist Rechenschaftspflicht. Rechenschaftspflicht bedeutet Nutzer , die sich weiterentwickeln werden. Was sind die Entwickler, die das EI-System entwickeln werden. Sie müssen, wissen Sie, ihre Organisationsstandards, die rechtlichen Standards, die Organisationspolitik erfüllen , richtig? Die Entwickler, die das EI-System entwickeln werden, müssen also die Unternehmenspolitik so anwenden , dass sie die gesetzlichen oder ethischen Standards eindeutig erfüllen . Das ist also die Bedeutung von Rechenschaftspflicht. Das sind also sechs Leitprinzipien, wenn es um Ihr EI geht Wann immer Sie ein KI-System entwickeln, sind dies im Grunde sechs Leitprinzipien. Es wird auch als verantwortungsbewusstes EI bezeichnet. Ich hoffe also, dass dieser Teil klar ist. Danke euch allen. 4. Grundlagen der Computervision: Jeder. Heute werden wir also über die Grundlagen der Computer Vision sprechen Aber lassen Sie uns zunächst verstehen, was genau eine Computer-Vision-Technologie ist Lasst uns verstehen. Computer Vision ist also nur ein Bereich der künstlichen Intelligenz in dem wir Computern und Systemen beibringen , die aussagekräftigen Informationen aus digitalen Bildern, Videos usw. zu gewinnen. Lassen Sie uns zum Beispiel verstehen. Nehmen wir an, Sie möchten, dass es ein Bild gibt und in diesem Bild ist Text geschrieben, und Sie möchten diesen Text aus diesem Bild extrahieren. Sie können das mit Computer-Vision-Funktionen tun. Nehmen wir an, Sie möchten, dass ein Bild vorhanden ist , und Sie möchten herausfinden, welche Art von Objekten sich dort befinden. Nehmen wir an, es gibt Objekte in diesem Bild, es gibt eine Geldbörse, es gibt einen Text, es gibt verschiedene Objekte Dann können Sie etwas tun, das als Objekterkennung bezeichnet wird. Dies sind also die verschiedenen Funktionen, die Sie dieser Computer Vision ausführen können. Computer Vision ist also kein Azure-Begriff, sondern ein Begriff für künstliche Intelligenz. Aber wie verwenden wir es auf Ihrer Plattform, dieser Computer Vision? Darüber werden wir sprechen. Dort gibt es zwei Dienste , die als Vision Service und Face Service bezeichnet werden und die Sie erstellen können. Als Ihre KI-Vision, in der sich Ihre EI-Vision befindet, können Sie Bildanalysen und Bildanalysen durchführen, genauso wie Sie ein Bild taggen können, so wie Sie dieses Bild taggen können Sie können die Bildunterschrift generieren , da es bei diesem Bild um eine Sache geht Sie können die Bildunterschriften zu diesem Bild generieren. OCR, sehr, sehr wichtige optische Zeichenerkennung, extrahiert den Text aus den Bildern Und wenn Sie die erweiterten Funktionen zur Phasenerkennung nutzen möchten , können Sie diesen Pase-Dienst verwenden Im Vision-Service selbst können Sie die Gesichtserkennung zwar durchführen, jedoch mit den grundlegenden Funktionen Wenn Sie jedoch die erweiterte Phasenerkennung wie Unschärfebilder oder ähnliches durchführen möchten , können Sie diesen Gesichtsdienst verwenden Lassen Sie uns nun in der Microsoft-Dokumentation zu Computer Vision-Diensten, die wir besprochen haben , mehr darüber erfahren Computer Vision-Diensten, die wir besprochen haben , Welche Dienste werden in SR erstellt? Wir können entweder den Azure AI Vision Service hier erstellen oder Sie können einen Phasendienst erstellen. Lassen Sie mich Sie zunächst zur Microsoft-Dokumentation führen. Ordnung. Sie können es hier sehen, Aufgabe zur Bildklassifizierung, die Sie in Ihrem Vision-A-Vision-Service erledigen können . In diesem Bild können Sie zum Beispiel sehen, dass es hier Texte gibt. Da sind Busse oder Radfahrer oder irgendwas ist da. Sie können diese Informationen mithilfe der Bildklassifizierung abrufen . Im Grunde werden die Bilder anhand des darin enthaltenen Fahrzeugs oder einer anderen Sache sowie der Objekterkennung klassifiziert die Bilder anhand des darin enthaltenen Fahrzeugs oder einer anderen Sache sowie der Objekterkennung Ich kann eine Objekterkennung durchführen. sehr wichtige Unterschied zwischen einer Bildklassifizierung und einer Objekterkennung besteht darin, dass sie Ihnen auch den Standort dieser bestimmten Klasse mitteilt , sagen wir mal. Hier drüben können Sie sehen, dass es einen Bus erkannt hat. Es hat ein Auto erkannt, es hat einen Radfahrer erkannt und es gibt Ihnen auch eine Art Begrenzungsfeld wo genau sich hier die verschiedenen Fahrzeugklassen befinden. Es gibt Ihnen einen Begrenzungsrahmen, aber bei der Bildklassifizierung es Ihnen keine Art von Sehr wichtige Frage auch aus Sicht der Prüfung Verstehst du die Begrenzungsbox bei der Bildklassifizierung? Nein. Wir kriegen die Bounding Box. Bounding Box ist nichts anderes als diese rechteckigen Koordinaten. Begrenzungsbox erhalten Sie bei dieser Objekterkennung selbst. Du kannst das sehen Eine weitere Sache ist, sagen wir, OCR. Das ist optische Zeichenerkennung. Wie Sie sehen können, haben wir auf diesem Bild einige Texte geschrieben. Wenn Sie den Text aus den Bildern extrahieren möchten, können Sie eine sogenannte optische Aracor-Erkennung verwenden . Das ist es, was du tun kannst Das ist ein sehr, sehr wichtiger Teil, oder? Also, wir werden, ich werde Ihnen in der nächsten Vorlesung zeigen, wie Sie das machen können, ich werde Ihnen zeigen, wie Sie zunächst einen Visionsdienst als Ihren KI-Visionsdienst verwenden können, einen Visionsdienst als Ihren KI-Visionsdienst sodass wir die Bildanalyse, die optische Zeichenerkennung und so auch andere Funktionen, wie Objekterkennung, durchführen können optische Zeichenerkennung und so auch andere Funktionen, wie Objekterkennung, Ich danke euch allen. Ich hoffe, dieser Teil ist klar. Ich danke dir. 5. Demo Azure KI Vision-Service: Hallo zusammen. Heute werden wir eine Demo zum Thema KI-Vision machen. Wir werden in Azure einen AR AI Vision Service einrichten , damit wir Bildanalysen durchführen können. Wir können auch OCR, optische Carter-Erkennung und andere Dinge wie Objekterkennungsfunktionen Ich gehe zu meinem Azure-Portal, damit ich Ihnen zeigen kann, wie Sie den Dienst erstellen und wie Sie ihn verwenden Lassen Sie mich es zum Z-Portal bringen. In Ordnung. Also ich bin in deinem Portal. Ich werde in diesem Abschnitt mit den Suchressourcen nach einem Dienst namens Vision suchen. Ich sage Vision, und Sie können sehen, dass es eine Menge Service gibt. Und wenn es um Bildverarbeitungsdienste geht, finden Sie diesen Namen zusammen mit Computer Vision hier. Derzeit nutzen sie nur diesen Computer-Vision-Dienst, aber das ist nichts anderes als eine AA-Vision. Klicken wir hier auf diesen Computer-Vision-Dienst. Das wollen wir erstellen, und wir werden hier auf den Abschnitt Erstellen klicken. Wir geben die grundlegenden Informationen wie Ihr Abonnement, Ihre Ressourcengruppe und Ihren Namen an, sagen wir, es ist Vision oder ich würde sagen, ein Test Vision Service, Test Vision Service 01. Die Preise hängen davon ab, wie viele Anrufe diesem Bildverarbeitungsdienst getätigt werden können. Nehmen wir an, ich entscheide mich für Standard S One und einen Hinweis auf verantwortungsvolle KI. Sie müssen sich an die Prinzipien der verantwortungsvollen KI halten. Ich erkläre mich mit allen oben genannten Bedingungen einverstanden. Ich klicke auf Weiter, Netzwerk, das kann vom gesamten Netzwerk aus gemacht werden , sagen wir, ich nehme die Standardeinstellung und klicke auf Überprüfen plus Erstellen. Lassen Sie uns zuerst diesen Dienst erstellen. In Ordnung. Lass uns darauf klicken und sobald es fertig ist, gehen wir zum Vision Studio. Warten wir, bis dies abgeschlossen ist. Ordnung. Das ist erledigt. Ich klicke auf Gehe zur Ressource, sagen wir jetzt. Warte darauf. In Ordnung. Jetzt kannst du das hier sehen. Wenn Sie alle Computer-Vision-Funktionen ausprobieren und auch Ihre eigenen benutzerdefinierten Modelle erstellen möchten, können Sie zu dem sogenannten Vision Studio gehen. Lassen Sie mich zunächst in dieses Vision-Studio gehen . Lass uns darauf warten. Ordnung. Das kannst du hier sehen. Du kannst hier eine Menge Dinge tun, wenn es um ein Vision Studio geht. Sie können eine Bildanalyse durchführen. In der Bildanalyse können Sie das sehen. Sie möchten den Bildern einige dichte Bildunterschriften hinzufügen, oder Sie möchten den Bildern Bildunterschriften hinzufügen Und eines der wichtigsten Features hier wenn Sie Objekte und Bilder erkennen möchten, haben wir über die Objekterkennung gesprochen. Sie gibt Ihnen beispielsweise einen Begrenzungsrahmen und Sie können damit auch klassifizieren, wo genau sich das bestimmte Objekt im Bild befindet Außerdem erhalten Sie damit im Grunde einen Konfidenzwert von 0-1, der angibt, ob die KI sicher ist , dass es sich bei diesem bestimmten Objekt nur um dieses Objekt handelt Es gibt Ihnen auch einen Vertrauenswert. Das bekommen Sie bei dieser Objekterkennung. Wenn du herausfinden willst, was du tun kannst, kannst du im Magazin auf die Option zum Erkennen gängiger Objekte klicken, sagen wir hier drüben, du scrollst nach unten. Das kannst du sehen. Es sind einige der Bilder da, die du auch verwenden kannst. Und wenn Sie Ihre eigenen benutzerdefinierten Bilder verwenden möchten, können Sie auch nach dieser Datei suchen. Nehmen wir an, ich verwende hier das Standardbild . Lassen Sie mich dieses Bild verwenden. Nehmen wir an, ich möchte eine Ressource auswählen, also wähle ich mein Abonnement und dann die Ressource aus, die ich erstellt habe, Test Vision Service 01 Und lassen Sie mich das bestätigen. Verwenden Sie diesen speziellen Dienst und erkennen diese bestimmten Objekte in diesem Bild. Warten wir darauf. Ich muss hier auch eine anerkannte Rolle übernehmen. Es heißt sagen. Das sage ich, ja, das erkenne ich an. Dieser spezielle Service wird kostenpflichtig sein. Ich muss sagen, okay. Okay. Also habe ich es erst kürzlich erstellt. Es heißt Zugang heute Abend. Warten Sie einfach eine Weile, dann können Sie es konfigurieren. Warten Sie also einfach eine Weile und wir werden die Objekte erneut erkennen. In Ordnung. Nachdem ich fast 5 Minuten gewartet hatte, konnte ich das sehen. Sie können sehen, dass es die Objekterkennung durchgeführt hat, wie Sie sehen können, es sagt mir, dass es mir ein Begrenzungsfeld gibt, in dem die U-Bahn steht Es gibt dir einen Wahrscheinlichkeitswert. Es gibt dir etwa 0-1, eins bedeutet 100%, also kannst du das hier sehen. Es gibt in der Prozentform an, wo es 79,50% heißt. Es hat auch etwas erkannt, das als Person bezeichnet wird, was Ihnen eine Wahrscheinlichkeit von 77% gibt und Sie haben auch hier etwas, das als Person bezeichnet wird , es gibt den Wahrscheinlichkeitswert für diesen Prozentsatz an Sie können diese verschiedenen Dinge in dieser Bildanalyse verwenden, bei der Sie auch Ihre eigenen Bilder verwenden und Ihre Bilder hochladen und sich die Objekterkennung ansehen können . Denken Sie immer daran, dass Ihnen bei der Objekterkennung vor allem drei Dinge zur Verfügung stehen. Vor allem geht es um das Bild. O hier, Sie können auf diesem Bild sehen, dass es die Person erkannt hat. Das heißt, es wird Ihr Bild klassifizieren. Es gibt dir auch einen Wahrscheinlichkeitswert, oder es gibt dir noch eine weitere Sache, nämlich eine Begrenzungsbox, die hier sehr wichtig ist . Wir können auch andere Funktionen in diesem speziellen Vision-Studio ausprobieren , wenn ich einfach ins Vision Studio gehe Wenn ich ins Gesicht gehe, weil wir gesehen haben , dass wir dort, was Gesichter angeht, bereits einen anderen Service haben , den sogenannten Gesichtsdienst. Mit diesem Gesichtsservice können Sie jetzt eine einfache Aufgabe erledigen, z. B. das Gesicht auf Bildern erkennen und all diese Dinge. Wenn Sie jedoch eine erweiterte Gesichtserkennung wie Unschärfebilder oder ähnliches durchführen möchten , erstellen Sie eine andere Ressource Gesichtsdienst bezeichnet wird Ich hoffe, dieser Teil ist klar, Leute. Danke euch allen. 6. Vision-API: Hallo alle zusammen. Heute werden wir die Demo auf Ihrer AA Vision-API durchführen. Nun, was ist ein APAS? Wenn zwei Anwendungen miteinander kommunizieren wollen, sie wollen die Daten austauschen, dann verwenden wir etwas, das als API bezeichnet wird Wir können Vision Studio verwenden, wir können unsere Bilder hochladen und so weiter, wo wir die Bildanalysefunktionen und so weiter bekommen . Das ist in Ordnung. Aber was ist, wenn wir es programmgesteuert machen wollen, sagen wir, ich habe eine Powersal-Basisanwendung und ich möchte ein Bild über diese Anwendung selbst senden Dann verwenden wir etwas, das als API bezeichnet wird. Das ist eine Anwendungsprogrammierschnittstelle. Jetzt habe ich bereits eine Powershell-Basisanwendung in der ich diese Vision-API aufrufen möchte Ich sende ein Bild und möchte es extrahieren, sagen wir, ich möchte die Bildunterschrift für dieses Bild generieren Nehmen wir an, ich möchte die Beschreibung für das Bild machen. Ich möchte die verschiedenen Aufgaben erledigen , die für dieses Bild verfügbar sind. In diesem Fall werde ich APIs verwenden. Lassen Sie mich Ihnen nun zunächst diese Anwendung zeigen. Ordnung. Dies ist die Anwendung, mit der Sie das Bild analysieren möchten. Sie müssen die Schlüssel und den Endpunkt der Vision-Ressource angeben , die wir im SR-Portal erstellt haben. Ich zeige Ihnen, wie Sie die Schlüssel, Authentifizierungsschlüssel und den Endpunkt extrahieren . Das ist der Domainname für diese spezielle Anwendung, den Vision Service. Wir werden dieses spezielle Bild senden, das im Microsoft-Hub-Inhalt Das kannst du hier sehen. Ich zeige dir, wie dieses Bild aussieht? Wir wollen dieses Bild schicken. Und mit diesem Bild wollen wir die Vision-API aufrufen. Die APA ist dein Endpunktname, Slash Vision, V 3.2 Analyze, und wir wollen herausfinden, was wir mit den visuellen Merkmalen machen wollen, wir wollen die Objekte erkennen, wir wollen auch die Beschreibungen und Kategorien generieren auch die Beschreibungen und Kategorien So nennen wir die APA. Das ist im Grunde die API. Dies ist die Vision-API, die wir aufrufen. Darin versuchen wir, diese drei Dinge zu tun. Das versuchen wir zu tun. Wir versuchen, diese Header zu senden Dorthin senden wir diese Authentifizierungsschlüssel und überall hin Und wir konvertieren die Ergebnisse hier in das JSON-Format. Das versuchen wir in dieser Anwendung zu tun. Das heißt, programmatisch können wir auch die Bilder senden, indem wir die Vision APA aufrufen wir die Wenn Sie eine Anwendung erstellen, können Sie dies auch tun. Lassen Sie mich Ihnen nun zunächst das Bild zeigen, das zeigt, wie genau das Bild aussieht. Lass mich dir das Bild zeigen. In Ordnung. Das ist das Bild, das hier wiedergegeben wird. Das ist das Bild, an dem wir mit unserer Vision APA arbeiten werden . Um als Erstes die Vision-API aufrufen zu können, benötige ich die Schlüssel und den Endpunkt meiner Vision-Ressource, die ich in meinem Azure-Portal erstellt habe. Lassen Sie mich Sie zum Azure-Portal und die Informationen dort drüben extrahieren. Lassen Sie mich Sie zum Azure-Portal führen. In Ordnung. Ich bin im Azure-Portal und suche nach dieser Ressource , für die ich Test Vision 01 erstellt habe , weil ich die Schlüssel und den Endpunkt dieser speziellen Vision-Ressource benötige . Warten wir darauf. Jetzt können Sie dies auf der linken Seite im Bereich Ressourcenverwaltung sehen Sie können diese Schlüssel und den Endpunkt hier sehen. Ich würde also die Schlüssel und den Endpunkt für diese spezielle Quelle benötigen und den Endpunkt für diese spezielle Quelle Sie können also auf Schlüssel anzeigen klicken und es werden Ihnen die Authentifizierungsschlüssel hier angezeigt , und Sie müssen auch den Endpunkt kopieren Lassen Sie mich diese Schlüssel und den Endpunkt also in meine Powershell-basierte Anwendung kopieren . In Ordnung. Ich habe die Schlüssel und den Endpunkt-Abschnitt hierher kopiert , wie Sie sehen können. Jetzt kann ich diese spezielle Vision APA-Service nennen. Das heißt, hier ist alles als das aufgezeichnet , was ich senden möchte. Jetzt werde ich diese spezielle Anwendung ausführen. Ich bin in meinem AI 900-Ordner. Wenn ich das ausführen möchte, sage ich einen Anwendungsnamen, analysiere das Bild PS One und ich sende auch dieses spezielle Bild. Das ist die Datei „ Camera One P“ speichern. Das ist es, was ich verschicken möchte. Lassen Sie mich also auch diese Informationen senden. In Ordnung. Also dieses Bild wird in meinem Datenordner, Vision-Ordner und dann in diesem speziellen Bildnamen gespeichert . Lass es uns ausführen und moderieren. Es analysiert also das Bild. Und Sie können sehen, dass es das TA generiert hat, es hat auch die Objekte generiert. Das hat es getan. Lass es mich dir zeigen Wir hatten also nach diesem Bild gefragt , wie genau die Tags in diesem Bild sind. Wie Sie sehen können, gibt es eine Person, es gibt eine Frau, es gibt ein Geschäft, es gibt ein Geschäft, das sind alle Objekte auf diesem Bild, und es erkennt auch die Objekte, wie Sie sehen können, Handypersonenzimmer, das ist das Objekt auf diesem Bild, und wenn Sie nach oben scrollen. Sie wissen schon, es generiert auch einige Bildunterschriften zu dem Bild, eine Frau zeigt einem Kind ihr Handy Das hat die Bildunterschriften generiert , oder? So können Sie also die verschiedenen APAs nutzen, die es gibt. Es gibt verschiedene Endpunkte, denen Sie die APA aufrufen können, und Sie können diese andere APA auch programmatisch aufrufen, sodass Sie die Ergebnisse auch hier in den steuerungsbasierten Anwendungen anzeigen können Ergebnisse auch hier in den steuerungsbasierten Anwendungen anzeigen den Eine Sache ist Vision Studio. Der andere Ausweg sind APAs, die wir verwenden können, und es gibt noch eine weitere Möglichkeit, die als Software Development Kit bezeichnet wird Das heißt die Bibliotheken. Nehmen wir an, Sie möchten dieselbe Aufgabe über Python-Basisanwendungen erledigen . Wenn dort bestimmte Bibliotheken vorhanden sind, können Sie diese Bibliotheken verwenden und auch auf die Informationen zugreifen. Von dort aus müssen Sie die APA nicht anrufen. Python-basierte Anwendung, Sie können dies auch über Softwareentwicklungskits tun. Das ist das SDC. Das sind die Bibliotheken Ich hoffe, dieser Teil ist klar. Danke euch allen. 7. Was ist die Verarbeitung natürlicher Sprache und der Azure-KI-Sprachdienst: Jeder. Wir werden also über die Verarbeitung natürlicher Sprache sprechen, die auch als NLP bezeichnet wird Lassen Sie uns verstehen, was genau NLP ist. NLP ist also wieder ein Bereich der KI , der sich damit befasst, geschriebenen und gesprochenen Sprachen einen Sinn zu geschriebenen und gesprochenen Sprachen einen Sinn Nehmen wir an, Sie möchten , dass ein Textdokument vorhanden ist und Sie möchten herausfinden, in welcher Sprache das Dokument verfasst ist Sie können diese Art von Funktionalität auch in Azure verwenden. Das ist Ihre natürliche Sprachverarbeitung. Jetzt gibt es verschiedene Dienste für unterschiedliche Anwendungsfälle. Sie können zum Beispiel einen Sprachdienst in as your erstellen , der diese vielen Dinge erledigen kann. Sie können eine Spracherkennung durchführen, bei der ich sitze, wo Sie ein Textdokument bereitstellen können und es analysiert, in welcher Sprache die Daten geschrieben sind. Hier können Sie in Ihrem Sprachdienst auch eine so genannte Schlüsselwortextraktion verwenden . Angenommen, Sie versenden ein Textdokument und möchten einige der wichtigsten Ausdrücke oder die wichtigsten Erkenntnisse aus diesem bestimmten Dokument herauslesen einige der wichtigsten Ausdrücke oder die wichtigsten Erkenntnisse aus diesem bestimmten Dokument Dann können Sie die Extraktion von Schlüsselbegriffen verwenden. Sie können auch eine Stimmungsanalyse für ein Dokument durchführen. Nehmen wir an, Sie sind in den sozialen Medien präsent. Sie haben viele Informationen in einem Textdokument gesammelt und möchten analysieren, ob die Stimmungen positiv, neutral oder negativ sind Das können Sie mit Hilfe von Language Service tun, wo Sie eine Stimmungsanalyse durchführen möchten Es gibt auch etwas, das als verschiedene andere Dinge bezeichnet wird und das ist da Lassen Sie uns nun über einige der Funktionen sprechen. Wir haben über Spracherkennung gesprochen. So können Sie mit Hilfe dieses Sprachdienstes bestimmen, in welcher Sprache der Text geschrieben wird . So können Sie nun ein Dokument über die API bereitstellen oder Sie können das SDG verwenden Die Software Development Kits ebenfalls. Sie können dies auch von einer Python-basierten Anwendung aus tun. Entweder können Sie auch ins Sprachstudio gehen. Es gibt verschiedene Möglichkeiten , mit denen Sie diese Dokumente an Ihren Sprachdienst senden können . Nun, was wird das Ergebnis sein? So wird die Ausgabe kommen. Wir werden herausfinden, in welcher Sprache das Dokument im Grunde Englisch war. Sie erhalten auch diesen ISO-Namen für dieses Dokument. Zum Beispiel EN, das steht nur für Ihr Englisch, und Sie erhalten auch den Konfidenzwert, der angibt, wie sicher die KI vorhersagt, dass dieses bestimmte Dokument auf Englisch verfasst ist oder nicht In diesem Fall wäre der Wert 0-1. So kann man im Grunde die Sprachdiktion machen. Jetzt haben Sie auch eine Funktion namens Named Entity Recognition Nehmen wir an, Sie möchten einige der verschiedenen Kategorien testen. Nehmen wir an, ein Dokument, das Sie gerade übergeben, wo am Samstag Cho in bis Ln steht. Entitäten werden in Kategorien gruppiert. Es gibt einige sehr unterschiedliche Kategorien wenn es um die Erkennung von Entitäten mit diesem Namen geht Es kann eine Person erkennen, es kann einen Ort, ein Datum, eine Uhrzeit und andere Dinge erkennen . Derzeit werden Sie dieses Textdokument versenden und diesen Dienst nutzen, der als Name Entity Recognition bezeichnet wird . Auf diese Weise erhalten Sie im Grunde die Antwort. Es wird erkennen, dass es eine natürliche Entität gibt. Dort gibt es Ortsentitäten. Dort gibt es Tageseinheiten. Es hat also im Grunde einige eingebaute Entitäten, die innerhalb dieser benannten Entitätserkennung verfügbar sind innerhalb dieser benannten Entitätserkennung In der nächsten Demo werde ich also einen Sprachdienst erstellen und Ihnen zeigen, wie Sie das Sprachstudio für verschiedene Funktionen innerhalb dieses Sprachdienstes verwenden können das Sprachstudio für verschiedene Funktionen innerhalb dieses Sprachdienstes Ich hoffe also, dass dieser Teil klar ist. Danke euch allen. 8. Demo Azure KI-Sprachdienst: Hallo, alle zusammen. Also werden wir eine kurze Demo unseres Sprachdienstes machen. Im Azure-Portal werden wir also zunächst diese Sprachressource erstellen. Lassen Sie mich Sie also zum Azure-Portal führen. In Ordnung. Also bin ich jetzt im ACR-Portal. Ich werde hier in der Option „ Suchressourcen “ nach dem Sprachdienst Ich klicke auf diese Suchoption und sage Sprache. Das ist der Service , der hier drüben angeboten wird. Also wähle ich diesen Sprachdienst und klicke auf Erstellen, und das kannst du sehen. Dieser Sprachdienst bietet Ihnen diese vielen Funktionen. Sie haben eine sogenannte Sit-TBT-Analyse, Schlüsselwortextraktion und vorgefertigte Antworten auf Fragen. Es gibt also verschiedene Funktionen. Sie haben auch einige benutzerdefinierte Funktionen, die hier verfügbar sind. Nehmen wir an, ich klicke auf Weiter, um die Ressourcen hier zu erstellen. Nehmen wir an, ich wähle den Namen meiner Ressourcengruppe aus. Der Name der Ressource ist, sagen wir, Sprache. Sprache 01 von syn Ich wähle ein S aus, sagen wir, dass sie bereits verwendet wird, wir verwenden einige Zufallszahlen Ich sage, dass ich mich an diese verantwortungsvollen Prinzipien halte, und ich fahre mit Next fort, und bei den Standardeinstellungen nehme ich Tlicon und dann create. Warten wir auf die Bestätigung. Ich habe hier geklickt, die Erstellungsoption erstellt und die Bereitstellung wurde gestartet Warten wir, bis die Bereitstellung abgeschlossen ist. Ordnung. Also wurde die Ressource eingesetzt. Ich werde hier auf diesen Abschnitt zur Bereitstellung klicken , um zu der Ressource zu gelangen. Warten wir auf diesen Abschnitt mit den Ressourcen hier drüben und schauen wir uns das an. Die Bereitstellung wurde abgeschlossen. Ich gehe zu dieser Sprachdienst-Ressource. Lass uns darauf warten. In Ordnung. Ich bin der Sprachdienst hier drüben. Wenn Sie es also programmgesteuert machen möchten, haben Sie die Schlüssel und den Endpunkt bereits hier auf der linken Seite unter dieser Ressourcenverwaltung, aber wir werden das Sprachstudio erkunden Wenn Sie es also nach unten scrollen, finden Sie dort etwas namens Erste Schritte mit Language Studio Lass uns darauf klicken. In Ordnung. Also ich bin jetzt das Portal, dieses Sprachstudio. Nun, der allererste Schritt ist, dass Sie sich hier anmelden müssen , damit Sie alle Funktionen sehen können , die dieses Sprachstudio bietet Also melde ich mich einfach hier mit meinen Zugangsdaten an. Und dann zeige ich Ihnen, wie Sie die Funktionen nutzen können , die in diesem speziellen Sprachstudio verfügbar sind . Lassen Sie mich zunächst bei diesem Sprachdienst anmelden. Warte darauf. In Ordnung. Also habe ich mich jetzt erfolgreich in meinem Sprachstudio angemeldet. Ich scrolle hier nach unten. Sie können die verschiedenen Funktionen sehen , die Sie mit diesem Sprachdienst nutzen können. Nehmen wir an, ich möchte Informationen extrahieren, oder nehmen wir an, Sie möchten die benannten Entitäten extrahieren. Sie möchten die Schlüsselphrasen extrahieren, oder sagen wir, Sie möchten auch die Sprachen erkennen. Wenn ich also nach oben scrolle und zu dieser Option für klassifizierten Text gehe, wenn Sie die Sprache erkennen möchten, können Sie das hier oder in der Stimmungsanalyse sehen Wenn Sie das möchten, können Sie die Funktion verwenden. Nehmen wir an, ich verwende diese Funktion zur Spracherkennung hier. Lass uns darauf warten. Sie können hier also jede Art von Text angeben. Es könnte also einige Zeit dauern. Vielleicht können Sie die Ergebnisse nicht mehr erhalten , wenn Sie den Service sofort bezahlen und versuchen, diesen Service zu testen. Es kann also einige Zeit dauern, also versuchen Sie, Ihren Text hier zu hinterlassen. Und nach einiger Zeit versuchen Sie einfach, diese Option „Ich bestätige“ zu verwenden diese Option „Ich , und zwar einfach von dort aus. Sie könnten sehen , dass es die Sprache erkennt , in der Ihr Text geschrieben ist. Das sind also eine Menge Dinge, die Sie in diesem Sprachstudio tun können , wo wir über einige der Testanalysefunktionen gesprochen haben , wie zum Beispiel, Sie können eine Schlüsselphrase extrahieren, Sie können eine Spracherkennung durchführen und es gibt auch andere Funktionen, die Sie in diesem Sprachstudio tun können Ich hoffe also, dass dieser Teil klar ist, wenn es um diesen Sprachdienst geht . Ich danke euch allen. 9. Demo-Textanalyse-API: Hilf allen. Wir werden eine kurze Demo zu diesem textanalytischen CPA machen eine kurze Demo zu diesem textanalytischen CPA Wir hatten bereits gesehen, dass wir das Sprachstudio verwenden können, wenn Sie beliebige Sprachen oder die Extraktion von Schlüsselwörtern, die Erkennung benannter Entitäten und die Funktionen, die wir auch innerhalb des Sprachstudios verwenden können, erkennen die Erkennung benannter Entitäten und die Funktionen, die wir auch innerhalb des Sprachstudios verwenden können innerhalb des Sprachstudios Aber was ist, wenn Sie es programmgesteuert machen möchten? Nehmen wir an, ich habe eine Powershell-basierte Anwendung und möchte diese Sprachdienste aufrufen Ich möchte einige Dokumente senden und muss herausfinden, in welcher Sprache der Text grundsätzlich geschrieben ist können Sie also eine sogenannte Zu diesem Zweck können Sie also eine sogenannte Test-Textanalyse-API verwenden. Lassen Sie mich Sie nun zum Visual Studio-Code führen, für den ich bereits einen Code habe, und ich möchte, dass Sie den Code durchgehen , in dem Sie die verschiedenen Textanalyse-API-Teile verwenden können . Lassen Sie mich nun zuerst zum Visual Sudio-Code übergehen . In Ordnung. Also das ist der Link. Lass mich dir zeigen, das sind die X-Dateien hier. Das ist das Drehbuch. Sie müssen zunächst Ihren wichtigsten Endpunkt angeben , der in Ihrer Sprachdienstressource enthalten ist. Sie müssen also zum Sprachdienst gehen und den Schlüssel als Endpunkt kopieren. Das, was wir versuchen, ist, den Textanalysedienst aufzurufen, um die Stimmungsaufnahme zu analysieren Wir haben bereits eine Datei namens review one dot txt, in der wir eine Art von Bewertungen geschrieben haben , die in der englischen Sprache selbst vorhanden Wenn ich jetzt nach unten scrolle, was wir versuchen zu tun. Wir senden dieses spezielle Textdokument, das ist das Dokument, das in der Bewertung mit einem Punkt als TXT enthalten ist, und wir versuchen, die APA anzurufen. Wie Sie sehen können, sind das zunächst der Schrägstrich für den Endpunktnamen, die APA-Textanalyse-Sprachen V 3.1 Das ist das Jahr. Denken Sie daran, dass dies aus sprachlichen Gründen unverändert bleibt. Wie bei der Erkennung von Sprache, welchen UL-Pfad werden Sie Sprachen verwenden. Aber nehmen wir an, ich möchte eine Stimmungsanalyse durchführen. Wenn Sie nach unten gehen, sagen wir dasselbe, was ich mit derselben API selbst mache Bis hierher ist die API dieselbe. Textanalyse V 3.1. Aber dieser UL-Pfad ist anders, denn hier möchte ich im Grunde die wichtigsten Phrasen finden, die wichtigsten, sagen wir die Gesprächsthemen in diesen speziellen Dokumenten. Dort kann ich diese Schlüsselphrasen verwenden. Ich scrolle nach unten, es gibt verschiedene APIs. Die URL-Teile sind da. Nehmen wir an, ich möchte diese Stimmungen analysieren , ob sie positiv, negativ oder neutral Ich kann die gleiche Struktur Test Analytics 3.1 bis hier verwenden , es ist ziemlich gleich Danach wird sich dieser Pfad ändern. Jetzt schicke ich diese Sentiment-API-Anfrage hierher. Diese API, diese Dinge werden als URL-Pfade bezeichnet. Sie müssen die URL-Pfade grundsätzlich ändern und Sie können Ihre Anfrage senden. Ich hoffe, wenn es um Sprachdienstleistungen geht, haben wir über die verschiedenen Dinge gesprochen, die es gibt. Zum einen können Sie die Sprachdienstressource und das Sprachstudio verwenden. Eines, über das wir gesprochen haben, wir können auch dieses Textanalyse-APA verwenden . Sie können auch etwas verwenden, das als SDCSe bezeichnet wird , also Python oder von der CHA-basierten Anwendung aus der CHA-basierten Anwendung da sind die Bibliotheken bereits vorhanden Hinter den Kulissen verwenden diese Bibliotheken ebenfalls nur APAs Aber sie sind eine einfache Version, kann man sagen. Diese Bibliotheken müssen Sie in Ihrer Python- oder CHA-basierten Anwendung verwenden , und Sie können diese Sprachdienstressource aufrufen und Ihre Dokumente zu Analysezwecken versenden. Also ich hoffe, dieser Teil ist klar, Leute. Danke euch allen. 10. Demo-Funktion zur Beantwortung von benutzerdefinierten Fragen (Sprachdienst): Hallo, alle zusammen. Deshalb möchte ich heute ein Temo zur Funktion zur Beantwortung von Fragen erstellen , das wieder nur in Ihrem Sprachdienst verfügbar nur in Ihrem Sprachdienst Aber lassen Sie uns zunächst verstehen, was genau diese Funktion zur Beantwortung von Fragen in Ihrem Sprachdienst Jetzt können Sie Ihre Fragen und die entsprechende Antwort eingeben , genau wie Sie es in der FAQ gesehen haben müssen Wenn Sie eine Website pflegen und dort noch einige FCS haben Hier können Sie die Hilfe dieser Funktion zur Beantwortung von Fragen des Sprachdienstes in Anspruch nehmen dieser Funktion zur Beantwortung von Fragen des Sprachdienstes Sie können auch Ihre eigene Frage und Antwort angeben oder aus einem FQ-Dokument extrahieren , falls dort bereits FQs vorhanden sind . Wenn Sie diese FAQs extrahieren möchten , können Sie das tun Sie können auch einige Pre-Chat-Funktionen verwenden die Antworten zu generieren Es ist, als ob Sie einen Chat-Bot erstellen möchten. Sie können das integrieren, Sie können diesen Chat-Bot erstellen und Sie können ihn in verschiedene Dienste integrieren, z. B. indem Sie ihn auch als Ihre Webanwendungen bereitstellen. Das können Sie tun. Sie können eine Art Funktion zur Beantwortung von Fragen , die im Sprachservice verfügbar ist. Ich gehe zu diesem SR-Portal, damit ich Ihnen die Demo zeigen kann, wie Sie das machen können. Lassen Sie mich Sie zum ZR-Portal bringen. In Ordnung. Ich bin im ZR-Portal und wir werden einen Sprachdienst einrichten. Ich gehe zu einem Dienst, der als Sprache bezeichnet wird , und ich werde ihn erstellen Lass uns hier auf Option D klicken. Jetzt sind alle Funktionen da, Sie können sehen, dass die Standardfunktionen da sind, aber wenn Sie die benutzerdefinierte Funktion möchten, was in unserem Fall die Funktion zur Beantwortung von Fragen dieses Sprachdienstes ist die Funktion zur Beantwortung von Fragen , dann müssen wir diese auswählen. Nehmen wir an, ich verwende auch diese Funktion zur Beantwortung von Fragen auch diese Funktion zur Beantwortung und klicke auf Weiter, um die Ressource zu erstellen. Hier gebe ich also alle Details wie Name, Region, Ressourcengruppe und Preisgestaltung und alles und klicke dann auf Erstellen. Ordnung. Lass uns verstehen. Ich habe diesen speziellen Sprachdienst erstellt und werde mich auf den Weg zu diesem Sprachstudio machen, das genauso ist, wie wir es zuvor gemacht haben, und werde mit Language Studio beginnen. Warten wir darauf. Jetzt wirst du diese Option auch hier sehen, Fragen und Konversationssprache hier verstehen, und wenn du nach unten scrollst, sagen wir, du möchtest ein Projekt erstellen auf dieser benutzerdefinierten Beantwortung von Fragen basiert. Lassen Sie mich zunächst dieses Projekt erstellen. Nehmen wir an, die Sprache, in der ich an all meinen Projekten teilnehmen werde , ist Englisch. Als Nächstes, sagen wir, mein Projekt heißt, sage ich einfach, dass es für Fragen und Antworten ist. Ich sage es als Q A, und F Q ist ungefähr so Die Beschreibung dient Fragen und Antworten. Ich habe sie für die Standardfunktion für Fragen und Antworten hier entwickelt . Wenn Sie möchten, können Sie auch die Standardantwort angeben , wenn keine Antwort zurückgegeben wird Nehmen wir an, ich bin mit nichts einverstanden und klicken Sie auf. Erstelle ein Projekt. Lass uns darauf warten. Jetzt ist unser Projekt abgeschlossen. Derzeit haben Sie keine Wissensdatenbank oder es sind keine FFQs vorhanden Aber wenn Sie eine Website haben, eine Datei oder einen Chat haben, können Sie Ihre Fragen grundsätzlich auch von hier aus angeben Aber nehmen wir an, ich möchte meine eigenen Fragen und Antworten stellen Ich werde hier auf der linken Seite auf diesen Abschnitt der DIT-Wissensdatenbank klicken hier auf der linken Seite auf diesen Abschnitt der und die Liste der Fragen und Antworten hier bereitstellen. Nehmen wir an, jemand wird mit meinem Chat chatten, wenn jemand nach, sagen wir, Zertifizierungen im Zusammenhang mit SA fragt. Ich möchte, Zertifizierungen im Zusammenhang mit dass die Antwort als KI 900 oder KI eins oder zwei gegeben wird, sagen wir, das ist es, was ich geben möchte Sagen wir, fertig. Sagen wir, das ist die eine Frage. Sie können diesen wissensbasierten Fragen auch einige weitere Fragen hinzufügen . Was sind die Zertifizierungen für Data Engineer und worauf basiert Ihr Unternehmen im Wesentlichen, sodass Sie eine Reihe von Fragen und Antworten bereitstellen können. Sobald Sie fertig sind, müssen Sie hier auf die Speicheroption klicken Das heißt, Sie versuchen, die Änderungen zu speichern. Nach dem Speichern werden die Änderungen gespeichert. Was wir versuchen werden, wir werden versuchen, es auszuprobieren. Lass uns darauf warten. Sie können sehen, dass die Änderungen gespeichert wurden. Wenn Sie es nun testen möchten, hier die Testfunktionen. Sie können darauf klicken und sagen wir, ich sage einfach, was alle Z wie Ihre KI-Zertifizierungen sind. Nehmen wir an, ich stelle diese einfache Ausgabe bereit, wie Sie sehen können, gibt sie mir wie KI 900 KI eins oder zwei. Aber hier drüben ist es in Ordnung. Ich möchte über eine weitere Sache sprechen, die als Follow-Requisiten bezeichnet wird Was ich möchte, ist, dass AI 900 als Link angegeben wird , damit ich auf eine andere AI 900-Microsoft-Zertifizierungsseite weitergeleitet werde andere AI 900-Microsoft-Zertifizierungsseite Und wenn ich auf diese KI ein oder zwei klicke, werde ich auf die Microsoft-Seite von AI one oder two weitergeleitet. Das wird also als Folge-Requisiten bezeichnet. Nehmen wir an, derzeit hier drüben, statt das hier, bearbeite ich diese Antwort und sage , dass dies die Zertifizierungen sind, und ich möchte Follow-up-Proms hinzufügen Ich werde erklären, was genau ein Follow-Proms ist. Aber nehmen wir an, ich sage das einfach, ich füge Follow-Proms hinzu. Das sage ich Wann immer ich die Antwort zeige, sage ich AI 900 und AI 900, gebe ich im Grunde den Microsoft-Link an, damit er zur Microsoft-Dokumentationsseite weitergeleitet wird. Lassen Sie mich die AI 900-Microsoft-Seite kopieren. Ich kopiere diesen Link ebenso wie die AI 900-Seite. Nehmen wir an, ich füge eine Aufforderung hinzu. Ich füge eine weitere Aufforderung hinzu. Und ich werde sagen, dass der Benutzer dieses Mal zu AI eins oder zwei weitergeleitet wird. Zertifizierung und hier drüben kopiere ich den einen oder anderen Link für die KI. In Ordnung. Ich kopiere das hier rüber und füge eine Eingabeaufforderung hinzu. Jetzt ist der nächste Schritt, es zu speichern. Sie müssen es nur speichern, sonst funktioniert es nicht. Also klicke ich auf Speichern. Lass uns darauf warten. Dieses Mal haben wir die Follow-up-Props hinzugefügt, die auch als Multi-Turn-Requisiten bezeichnet Lass uns darauf warten. In Ordnung. Das ist erledigt. Testen Sie es jetzt und stellen Sie dieselbe Frage wie Ihre KI-Zertifizierungen und Ihren Moderator und warten Sie darauf. Wie Sie sehen können, gibt es mir dieses Mal die Antworten in Form von Folgeaufforderungen Anstelle des Texttextes. Wenn ich jetzt auf diese spezielle Schaltfläche klicke , werde ich zu der Antwort weitergeleitet, hinter dieser KI steckt, wie Sie sie hier sehen können. Es bringt mich hierher zu dieser AI 900-Seite. Und wenn ich auf KI eins oder zwei klicke , werde ich zur Microsoft-Dokumentation KI eins oder zwei weitergeleitet. Dies wird auch als Follow-Prompts bezeichnet. Lassen Sie mich nun noch einmal die Folge-Requisiten erklären . In Ordnung. Das ist es, was wir über Follow-Prompts besprechen. Sie können Follow-Prompts hinzufügen, um die Multi-Tone-Exchanges zu definieren Das ist es, worüber wir sprechen, richtig. Nun, diese benutzerdefinierte Funktion zur Beantwortung von Fragen , über die wir in der Sprache gesprochen haben, wurde früher als Q&A-Maker bezeichnet, auch als Frage-und-Antwort-Generator Wenn Sie also im Rahmen der Zertifizierung einen Q&A-Maker erhalten , beziehen sie sich auf diese benutzerdefinierte Beantwortung von Fragen Also ich hoffe, dieser Teil ist klar, Leute. Danke euch allen. 11. Sprachverständnis ( Sprachservice ): Sag es allen. Heute werden wir über eine weitere Funktion des Sprachdienstes sprechen, nämlich das Verstehen von Konversationssprachen Nun haben wir bereits über eine benutzerdefinierte Frage und eine Antwort gesprochen , bei Sie die Antwort auf die statische Antwort erhalten, die in Ihrer Wissensdatenbank gespeichert ist Aber was ist, wenn Sie die Antwort auf der Grundlage der Benutzerabsicht wünschen? Dann verwenden wir eine sogenannte Funktion zum Verstehen von Konversationssprachen, die Sie in die Chat-Boards und andere EIPAS-Anwendungen integrieren können . Lass uns das jetzt Wenn es nun um dieses Sprachverständnismodell oder die Funktion geht , akzeptiert es die Eingabe in natürlicher Sprache von einem Benutzer. Nun, es gibt drei Komponenten wenn es um diese spezielle Funktion geht. Nun, was genau die Funktionen sind. Zum Beispiel sind die Merkmale Ihre Äußerung, Absicht und Entität, sehr wichtig In diesem Sprachverständnismodell gibt es drei Komponenten diesem Sprachverständnismodell , die Sie verstehen müssen Äußerung, Äußerung bedeutet als das, was der Benutzer sagen wird. Nehmen wir an, Sie bauen eine Hausautomationslösung auf. Nehmen wir an, ein Benutzer sagt, schalten Sie das Licht ein. Das ist die Äußerung des Benutzers. Wie der Benutzer sagen wird. Nun, der zweite Teil, darüber haben wir gesprochen. Die erste Komponente ist Äußerung, also das, was der Benutzer sagen kann Es könnte verschiedene Variationen geben. Der Benutzer kann auch sagen, schalten Sie das Gerät ein, schalten Sie das Gerät ein. Es gibt verschiedene Äußerungen. Nun, diese Äußerung ist okay. Aber was meinst du mit Absicht als dem , was ein Benutzer erreichen möchte Das ist das Ziel. Das ist die Absicht. Nun, in dieser Äußerung, schalten Sie das Licht ein, die Absicht des Benutzers ist es, das Gerät einzuschalten Das ist die Absicht des Benutzers. Das heißt, das Ziel der Äußerung des Benutzers, das ist die Absicht Aber jetzt könnte es viele Geräte geben, es könnte einen Lüfter geben, es könnte Licht geben Aber hier ist nicht klar, ob ein Benutzer das Licht einschalten möchte oder ob wir das Gerät einschalten lassen wollen? Nehmen wir an, der Benutzer sagt, mach das Licht an. Aber hier drüben ist die Absicht, das Gerät einzuschalten. Das sind die eingebauten Absichten, die da sind. Jetzt haben Sie eine Entität, die der Absicht Kontext hinzufügt. Dort wird, sagen wir, der Benutzer das Licht einschalten. Entität ist erfunden, aber speziell das Licht, von dem er sagt, dass Sie das Licht einschalten müssen Da haben wir über Entität gesprochen. Es funktioniert also mit drei verschiedenen Komponenten, deiner Äußerung, deiner Entität, und das ist die, die hier deine Absicht ist Das ist das Modell der Konversationssprache und des Verständnisses. Ich hoffe, dieser Teil ist klar, Leute. Danke euch allen. 12. Fragebeantworten vs. Sprachverständnis: Hallo, alle zusammen. Heute möchte ich Ihnen den Unterschied zwischen der Funktion zur Beantwortung von Fragen, die wir auf der CD besprochen haben, und der Funktion zum Sprachverstehen zeigen Funktion zur Beantwortung von Fragen, die wir auf der CD . Beide Funktionen sind jetzt im Sprachdienst verfügbar. Lass uns das verstehen. In der Funktion zur Beantwortung von Fragen erhalten Sie jetzt eine statische Antwort auf eine bekannte Frage. Sie haben eine Wissensdatenbank , die Sie entwickelt haben, und es gibt Fragen, die Sie gespeichert haben müssen. Wenn es jedoch um das Verstehen von Sprachen geht, gibt Ihre Antwort die wahrscheinlichste Absicht und die Referenzentität an. Ein Benutzer sagt beispielsweise, schalten Sie das Gerät ein oder schalten Sie das Licht ein. Absicht besteht darin, das Gerät einzuschalten, und die Entitäten könnten leicht sein. diesem Fall gibt die Antwort am wahrscheinlichsten die Absicht und die Referenzentitäten an . Bei der Beantwortung von Fragen wird nun wieder das natürliche Sprachverständnis verwendet , um die Frage einer Antwort in der Wissensdatenbank zuzuordnen. Aber wenn es um das Verstehen von Sprache geht, verwendet es in erster Linie das Sprachverstehen, das NLP, um die Äußerung als das zu interpretieren , was der Nutzer zu sagen versucht, das Ziel und den Kontext, und es fügt den Kontext zu dieser bestimmten Absicht hinzu , was als Sprachverständnis bezeichnet wird den Kontext zu dieser bestimmten Absicht hinzu , was als Sprachverständnis bezeichnet Ich hoffe also, dass der Unterschied zwischen diesen beiden Merkmalen klar ist. Danke euch allen. 13. Sprachservice: Jeder. Heute werden wir über Speed Service sprechen. Das ist ein weiteres Feature, oder man kann sagen, das hat der NLP-Workload In NLP können Sie drei verschiedene Dienste in Azure verwenden. Wir haben über Sprachdienste gesprochen. Wir haben auch über den Speed-Service gesprochen, wir haben über den Übersetzerservice gesprochen. werden wir uns kurz mit diesem Speed-Service befassen Rede werden wir uns kurz mit diesem Speed-Service befassen und herausfinden, was genau Sie tun können. Er kann also viele Aufgaben erledigen, aber die beiden wichtigen Aufgaben, die ein Sprachdienst erfüllen kann, sind Spracherkennung. Das heißt, Sie können Ihre Sprache in Text umwandeln. Wenn Sie eine Audiodatei haben und diese in ein Textformat konvertieren möchten. Das können Sie tun. Nehmen wir Sie hatten eine Besprechung und möchten die wichtigsten Erkenntnisse aus dieser Besprechung sehen . Sie möchten die Audiodatei des Treffens in ein Textformat konvertieren Audiodatei des Treffens in ein Textformat Das nennt man Spracherkennung. Wir können auch eine sogenannte Sprachsynthese durchführen , die nichts anderes ist als Text-to-Speech. Wenn Sie die hörbare Sprache aus Text erzeugen möchten, können Sie eine sogenannte Sprachsynthese durchführen Wenn es um Sprachdienste geht, gibt es eine wichtige Sache, die Sie tun können, um Ihre Audiodatei zu optimieren und zu verfeinern Nehmen wir an, Sie haben einen Text in Sprache umgewandelt. Aber die Audiodatei , die Sie haben, möchten Sie verfeinern. Vielleicht möchten Sie eine weibliche Version für diese Audiodatei, oder vielleicht möchten Sie den Ton dieser Audiodatei ändern. Nun zu diesen Dingen, wenn Sie im Grunde genommen die Feinabstimmung Ihrer Text- und Sprachausgabe vornehmen möchten , können Sie eine Sprache verwenden, die SSML genannt wird Sie können diese SSML-basierte Sprache verwenden der es sich um eine ExAML-basierte Sprache handelt , um Ihre Text-zu-Sprache-Ausgabe zu verfeinern , wenn Sie beispielsweise die Tonhöhe erhöhen möchten Sie möchten die Aussprache ändern . Sie möchten die Lautstärke Ihrer Rede erhöhen. Das kannst du tun. So sieht die Syntax von SSML aus Dies ist eine prüfungsbasierte Sprache. Nehmen wir an, ich will die Ausgabe, die Datei in einem älteren männlichen Erwachsenen. Damit kann ich die verschiedenen Attribute ändern. Es gibt ein Attribut namens Rolle, das ich verwenden kann. In SSML gibt es verschiedene Attribute. Ich kann auch den Ton meiner Rede ändern. Ich will es auf eine sehr ruhige Art und Weise. Ich kann ein Attribut verwenden, das als Stil bezeichnet wird. Wenn Sie Ihren Text an die Sprachausgabe anpassen möchten, können Sie eine sogenannte Sprachsynthese-Auszeichnungssprache verwenden eine sogenannte Sprachsynthese-Auszeichnungssprache Dies ist eine EXIML-basierte Sprache. Ich hoffe, dieser Teil ist klar, Leute. Ich danke euch allen. 14. Dokumentenintelligenz: Hallo, alle zusammen. Heute werde ich über diesen Service sprechen, der als Document Intelligence bezeichnet wird und auch als Ihre KI-Dokumentenintelligenz bezeichnet wird. Lasst uns das verstehen. Denn Ihre KI besteht darin, die Dokumentenintelligenz die Datenextraktion zu automatisieren. Sie haben beispielsweise ein Bild von einer Quittung, einer Rechnung oder einer Visitenkarte. Sie möchten Text daraus extrahieren. Das heißt, Sie möchten die Texte aus diesem bestimmten Dokument extrahieren , z. B. aus Quittung, Rechnung, Visitenkarte. Dann können wir den Dienst nutzen, der als Document Intelligence bezeichnet wird. Nun, das ist dem OCA, das wir im Rahmen des Computer-Vision-Dienstes untersucht haben, der optischen Zeichenerkennung, ziemlich ähnlich das wir im Rahmen des Computer-Vision-Dienstes untersucht haben, der optischen Zeichenerkennung, der optischen Zeichenerkennung Da es sich um optische Zeichenerkennung handelt, möchten Sie Text aus den Bildern extrahieren Das haben wir bereits bei Computer Vision gesehen . Aber in dieser speziellen Sache, wenn es um die OCR-Fähigkeit von Computer Vision geht , kann sie nur den Text lesen Hier können Sie sehen, dass es auch die verschiedenen Arten von strukturierten oder unstrukturierten Daten lesen kann die verschiedenen Arten von strukturierten oder unstrukturierten Daten Zum Beispiel ist es dieses spezielle Modell. Das ist Ihr Belegmodell. Es kann herausfinden, dass dies der Name des Händlers zum Zeitpunkt der Transaktion am höchsten Transaktionsdatum ist der Transaktion am höchsten Transaktionsdatum Es kann auch all diese Felder sehen. Es ist in der Lage, das zu analysieren. Das ist ein Händlername. Dies ist ein Transaktionsdatum. Das sind verschiedene Modelle, die es gibt. Wenn Sie bei einer Prüfung eine Frage bekommen , bieten Document Intelligence und Computer Vision auch OCA-Fähigkeit. Sie möchten verwenden, sagen wir, Sie möchten den Text aus den Rechnungen extrahieren. Ein Service, den Sie nutzen werden. Das wissen wir. Speziell für Quittungen , Rechnungen oder Visitenkarten können wir diesen Document Intelligence Service nutzen, um die Daten aus diesen Dokumenten zu extrahieren. Lassen Sie mich Sie nun zum AR-Portal führen , damit ich eine Ressource für den Document Intelligence Service erstellen kann eine Ressource für den Document Intelligence Service Anschließend zeige ich Ihnen eine kleine Demo, in der ich ein Rechnungsbild hochlade Lassen Sie mich Sie zuerst zum Portal führen. Ordnung. Ich bin im Portal. Ich suche nach Informationen über Dokumente. Das ist ein Dienst, der vor Kurzem verfügbar ist, aber falls er für Sie nicht verfügbar ist, können Sie Document Intelligence schreiben und ganz oben finden Sie diesen Dienst, Document Intelligence. Lassen Sie uns nun zunächst diesen Dienst erstellen. Die Erstellung ist genau wie bei den anderen Ressourcen Sie müssen Ihr Abonnement, Ihre Ressourcengruppe, Ihre Regionen und all diese Dinge angeben Ihr Abonnement, Ihre Ressourcengruppe, . Es ist ziemlich dasselbe. Nehmen wir an, ich gebe den Namen meiner Ressourcengruppe und sage, dass das für Document Intelligence, KI, etwas Ähnliches ist . Nehmen wir an, ich nehme diesmal das kostenlose Kontingent und klicke auf „Einfach überprüfen plus erstellen“. Lassen Sie uns darauf warten. Also klicke ich hier auf diesen Abschnitt zum Erstellen. Sobald dies abgeschlossen ist, sobald eine Ressource fertig ist oder die Bereitstellung der Ressource abgeschlossen ist, werden wir versuchen, ein Beispielbild hochzuladen , damit wir einige Details daraus extrahieren können. Warten wir, bis diese Ressource bereitgestellt wird. In Ordnung. Die Ressource ist fertig. Also klicke ich hier auf Gehe zum Ressourcenbereich . In Ordnung. Also gehe ich zu diesem Dokument Intelligence Studio. Sie müssen zu diesem Document Intelligence Sudio gehen , um die verschiedenen Modelle wie Ihr Rechnungsmodell, den Beleg und all diese Dinge zu verwenden die verschiedenen Modelle wie Ihr Rechnungsmodell, den Beleg und all diese Dinge Lass uns darauf warten. In Ordnung. Also ich bin im Document Intelligence Studio. Das können Sie sehen. Was Sie tun können, Sie können Tagebuchdokumente lesen. den vorgefertigten Modellen handelt es sich Rechnungen, speziell für Rechnungen , Dokumente und Krankenversicherungskarten Sie können das hier sehen. Verschiedene Dinge sind da. Nehmen wir an, ich möchte dieses Quittungsmodell ausprobieren. Also klicke ich hier auf dieses Quittungsmodell. Also wähle ich hier mein Abonnement und meine Ressourcengruppe aus, wo genau die Document Intelligence Services sind. Ich werde dasselbe auswählen. Die Ressource, die ich in meinem Abonnement erstellt habe , ist die, und lassen Sie uns auf Mit dieser Ressource fortfahren klicken. L Lass uns darauf warten. Jetzt gibt es Ihnen auch eine Art von Musterdokumenten, wo Sie das sehen können. Das ist die Quittung. Danke für die Bestellung, und wenn Sie etwas analysieren möchten, können Sie im Grunde dieses spezielle Ding zur Verfügung stellen und testen, ob das eine funktionierende Datei ist oder nicht. Aber wenn Sie dort Ihre eigenen Dateien haben, wenn Sie dort Ihre eigene Quittung haben die Sie analysieren möchten, können Sie auf diesen Link zur Browser-Datei klicken und dort können Sie auch Ihre eigene Datei angeben, oder? Nehmen wir an, ich möchte eine einfache Datei angeben , in der ich eine Datei habe. Ich habe eine Quittung. Ich möchte dir im Grunde diese Quittung zeigen. Das ist der Musterbeleg, den ich für diesen Document Intelligence Service verwenden werde. Das kannst du hier sehen. Das ist die angegebene Adresse, was genau die Bestellungen sind wie ein Apfel, eine Orange. Das ist die gesamte Textsumme , die hier angegeben ist. Dort werden wir dieses Bild verwenden , um etwas Text daraus zu extrahieren. Lassen Sie mich dieses spezielle Bild in mein Document Intelligence Studio hochladen . In Ordnung. Also habe ich mein Bild hochgeladen und du musst dir diesen Teil ansehen, wo du auswählst weil du hier im Grunde ein Quittungsmodell machst . Also sollte dieses Modell als Quittung ausgewählt werden. Sobald dies erledigt ist, können Sie eine Analyse dazu durchführen. Warten wir auf diese Analyse zu diesem speziellen Dokument. Ordnung. Die Ergebnisse sind hier. Wie Sie es hier sehen können, steht 123, diese Hauptstraße, sie hat sich wie eine Händleradresse organisiert, und Sie können sehen, dass 123 im Grunde eine Hausnummer ist. Das ist die Straße, und das ist die Hauptstraße und der Name des Händlers. kannst du hier sehen, North Wind Raders und die Telefonnummer unter Trutal identifizieren und Stimmt das? Das ist also ein wichtiger Dienst, bei dem Sie Ihre eigenen Belege haben und Sie diese Dokumentenintelligenz nutzen möchten, Sie möchten Text daraus extrahieren Mit Hilfe dieser Dokumentenintelligenz können Sie das ganz einfach tun dieser Dokumentenintelligenz Aber was ist, wenn wir sagen, Sie haben Ihre eigenen Rechnungen, die es in verschiedenen Formaten gibt, gibt es? Nehmen wir an, diese spezielle Dokumentenintelligenz ist nicht in der Lage, das auszuwählen. Sie können Ihre benutzerdefinierten Modelle auch in Document Intelligence trainieren . Hier können Sie ein Muster Ihrer Quittung hochladen. Sie können das angeben, das ist der Name des Händlers. Sie möchten die unterschiedliche Struktur für diese bestimmten Daten angeben . Das ist auch möglich. Hier drüben ist dies ein integrierter Dienst, bei dem Sie einfach Ihre Bilder hochladen und die wichtigen Daten vorab extrahieren können . Konkret handelt es sich auch hier wieder um die reine optische Korrekturerkennung durch OCR , aber hier ist der wichtige Teil, dass Sie extrahieren können Es gibt einige eingebaute Modelle, darunter Quittungen, Rechnungen, Visitenkarten, US-Textformulare und all diese Dinge Ich hoffe, dieser Teil ist klar, Leute. Ich danke euch allen. 15. Was ist generative KI: Hallo, alle zusammen. Heute werden wir also über native KI sprechen. Lass uns darüber sprechen. Bei nativer KI handelt es sich also um eine Kategorie von Funktionen innerhalb der KI-Lösung, die eine menschenähnliche Reaktion oder einen originellen Inhalt erzeugt. Es kann den Inhalt in einer Vielzahl von Formaten erstellen , z. B. in Ihrer natürlichen Sprache. Es kann Bilder erzeugen. Ich kann auch eine Codegenerierung durchführen. zum Beispiel die Generierung natürlicher Sprache, Beschreiben Sie zum Beispiel die Generierung natürlicher Sprache, wodurch der ursprüngliche Inhalt erstellt wird. Beispiel: Die Anwendung, von der Sie sicher schon einmal gehört haben Copilot oder CA GPT, wo Sie angeben, wonach Sie suchen, geben Sie die Eingabeaufforderungen suchen, geben Sie die Eingabeaufforderungen Nehmen wir an, können Sie eine Stellenbeschreibung für einen Manager oder Mitarbeiter im Bereich Schädlingsbekämpfung schreiben ? Sie erhalten die Antwort darauf, und das ist dem ursprünglichen Inhalt oder der menschenähnlichen Reaktion ziemlich ähnlich . Hier kann UE diese Fähigkeiten nutzen , die als asentive KI bezeichnet Die zweite ist nun Image Genation. Bei einigen anwendungsgenerativen KI-basierten Anwendungen können sie beispielsweise eine Antwort, eine menschliche Anfrage, entgegennehmen und ein entsprechendes Bild generieren Sie können zum Beispiel zu diesem Bing.com-Schrägstrich „Create“ gehen dort sagen, dass ich dieses bestimmte Bild auf der Grundlage dieses bestimmten Textes haben möchte dieses bestimmte Bild auf der Grundlage dieses bestimmten Sie geben den Text an und Sie erhalten ein Bild, das auf Ihrem Text basiert Sie können einen Regenbogen oder einen Wasserfall sehen, und es wird ein Bild für Sie generiert. Es kann auch eine sogenannte Codegenerierung durchführen , bei der Sie Codes entwerfen oder Ihren Softwareentwicklern helfen, ebenfalls Codes zu schreiben. Zum Beispiel kann ich die Anweisungen nach Belieben geben, den Python-Code schreiben, um zwei Zahlen zu multiplizieren, und er generiert einen Python-Code für mich. Dort können wir auch eine natürliche Sprachgenerierung, Bildspende und Codegenerierung Nun, wie funktionieren diese generativen KI-Anwendungen? Oder was genau verbirgt sich hinter den Kulissen? Hinter den Kulissen basieren diese generativen KI-basierten Anwendungen also diese generativen KI-basierten Anwendungen auf großen Sprachmodellen. Keine Sorge, Sie müssen sich nicht eingehend damit befassen. werden Ihnen keine Fragen gestellt In der Prüfung zum LLM werden Ihnen keine Fragen gestellt, aber es ist gut, etwas über große Sprachmodelle zu wissen Große Sprachmodelle folgen nun grundsätzlich dieser Transformator-Modellarchitektur besteht nun aus drei Schritten Diese Architektur besteht nun aus drei Schritten. Einer ist die Kanisierung Nehmen wir an, Sie haben die Aussage wie hier. Ich habe einen Hund laut bei einer Katze parken hören. Jedes einzelne Wort erhält also einen eindeutigen Textwert oder eine Textnummer. Wie Sie sehen können, ist das Zeichen, das ich gehört habe, zwei, A ist drei. Nun, A wiederholt sich hier zweimal, aber es wird ein einziges Zeichen gegeben, Hund von fünf. Also jedes Wort, Zeichen, ist nichts anderes als ein Wort oder ein Teil davon. Und die Technik, Ihren Text in Token zu zerlegen , wird als Tokenisierung bezeichnet Das ist der erste Schritt in Ihren großen Sprachmodellen. Nun, was ist das? Nun, das sind nur Zahlen. Wie stellen wir eine Beziehung zwischen diesen Zahlen her? Hier haben wir eine zweite Methode, die als Einbettung bezeichnet wird ist jetzt diese spezielle Einbettung, wie Sie sehen können, dieses Skateboard , wir haben mehrere Array-Werte, mehrere Array-Werte Also stellen wir nach diesem ersten Schritt, der Tokenisierung, eine Beziehung zwischen diesen Tokens her , die als Einbettungen bezeichnet wird Hier stellen wir eine Beziehung zwischen Tokens her. Der dritte Schritt besteht nun darin , die Stärke der Beziehung zwischen Tokens und Aufmerksamkeit zu ermitteln, wie Gehörten und Hund mehr Gewicht zuzuweisen. Und stelle „Ich habe einen Hund gehört“ als Victor dar. So basieren diese generativen KI-Anwendungen also auf großen Sprachmodellen, LLM. Nun, was ist dann Open AI? Um Ihre generative KI-basierte Anwendung nutzen zu können, müssen Sie nun Ihre generative KI-basierte Anwendung nutzen zu können, einen Dienst namens ASR Open AI verwenden, wobei OpenI eine auf Microsoft Cloud basierende Lösung für die Bereitstellung dieser großen Sprachmodelle ist Microsoft Cloud basierende Lösung für Bereitstellung dieser großen Sprachmodelle Dort werden wir das als OpenA-Dienste verwenden. Wir werden also mehr über den OpenA-Dienst sprechen. Lass uns verstehen. Im ASR OpenA-Service gibt es also bereits vorab trainierte Modelle. Sie müssen diese LLM-Modelle nicht schreiben. Es gibt bereits trainierte Modelle. Sie können zum Beispiel vier GPT-Module für Ihre Generierung natürlicher Sprache verwenden vier GPT-Module für Ihre Generierung natürlicher Sprache Wenn Sie eine Anwendung wie CA GPT oder Copilot erstellen möchten , können Sie das CPT-Modell verwenden, dem die natürliche Sprache und der Code generiert und verstanden werden können natürliche Sprache und der Für die Codegenerierung oder für die Generierung natürlicher Sprache können Sie also oder für die Generierung natürlicher Sprache können Sie also das GPT-Viermodell verwenden Einbettungsmodell, das Sie verwenden können, wenn Sie Ihren Text in eine numerische Vektorform konvertieren möchten Ihren Text in eine numerische Vektorform konvertieren Sie können ein Modell namens Dal verwenden, mit dem die Bilder aus natürlicher Sprache abgeleitet werden können Diese LLA-Modelle sind also bereits in Ihrem Open AA-Dienst vorhanden. Sehr wichtig aus Sicht der Prüfung und auch , wofür Sie alle Modelle verwenden werden, sagen wir für die Generierung natürlicher Sprache. Sie können GPT verwenden. Es stellt sich die Frage , welches Modell Sie verwenden werden, wenn Sie die Bilder in natürlicher Sprache generieren möchten , Sie können ein Dally-Modell verwenden Also werden wir diesen Open AA-Dienst verwenden. Okay. Also werden wir in der nächsten Vorlesung mehr über Ihren Open AA-Service sprechen. Ich hoffe also, dieser Teil ist klar. Danke euch allen. 16. Azure Offene KI: Zahlen Sie einmal. Deshalb werden wir jetzt mehr über Ihren Open-A-Service erfahren. Nun, der Open-A-Service ist nicht für alle Kunden verfügbar. Sie müssen den Zugriff auf Ihren Open AA-Service beantragen. Nun, wie machen wir das? Jetzt können Sie dieses Formular verwenden, um Zugriff auf diesen AR Open EA-Dienst zu beantragen , oder Sie können zu dieser URL gehen, und dort wäre ein Microsoft-Formular. Nun, es ist nicht so, dass du den Zugang beantragen wirst und dir dann der Zugang gewährt wird. Nein. Zuallererst ist es für Unternehmen. Es ist nicht nur für Übungszwecke, Sie beantragen den Zugang und Sie erhalten ihn. Es ist für Unternehmen gedacht, die generative KI-basierte Anwendung entwickeln, und sie werden es sehen. , ob dein Unternehmen für diesen Open EA-Service berechtigt ist oder nicht. Nun, warum dieser Zugang beschränkt ist, nur weil einige der Prinzipien von Responsible EI gelten. Es gibt Leute, die diese Anwendung tatsächlich auch auf schädliche Weise nutzen können , und im Pground wird eine Menge Rechenleistung für diesen Open-AA-Dienst verbraucht Es wird also nicht jeder Zugang zu diesem OpenA-Dienst erhalten. Sie müssen zunächst das Formular ausfüllen. Nach einiger Zeit werden Sie darüber informiert, ob Sie Zugriff auf diesen Open AA-Dienst haben oder nicht. Es ist also nur für Unternehmen. Es ist nicht so, dass Sie Ihrer E-Mail-Adresse eine persönliche E-Mail-Adresse geben können Ihrer E-Mail-Adresse eine persönliche E-Mail-Adresse und der Zugriff wird gewährt, nein. Lassen Sie mich Sie nun zu diesem Formular und Ihnen zeigen, wie dieses Formular genau aussieht. Jetzt drücke ich einfach R im Browser und das ist die Seite , die geöffnet wurde Fordere den Zugriff auf den SR OpenA-Dienst an Wie Sie hier sehen können, müssen Sie Ihren Vornamen, Nachnamen, wie viele Abonnements Sie haben, Ihre ID, Ihren Firmennamen, Ihre E-Mail-Adresse und alles, was Sie hier angeben müssen, angeben Also alle Details, die Sie angeben müssen. Danach wirst du darüber informiert, ob du Zugriff auf diesen Open EA-Service hast oder nicht. Nur weil ein Teil des verantwortungsvollen KI-Prinzips und der Rechenleistung im Rudel verwendet wird, erhält nicht jeder Zugang zu diesem Open EA-Service, richtig Aber wir haben Zugriff auf Anleitungen zu diesem speziellen Open-AI-Service, wo ich euch eine kleine Demo zeigen möchte, wie ihr das GPT-Modell oder das D-Modell verwenden könnt wie genau dieses Open-AI-Studio aussieht Deshalb möchte ich Ihnen in der kommenden Vorlesung zeigen, wie genau wir den Open AA-Service erstellen können und was genau sich im Open AI-Studio befindet Ich danke euch allen. Ich hoffe, dieser Teil ist klar. 17. Demo Azure Offene KI: Hallo zusammen. Deshalb werden wir heute eine Demo auf Azure Open EA machen. Also, wie ich Ihnen schon sagte, Open EA ist nicht für alle Kunden verfügbar. Sie müssen den Zugriff auf diesen Service beantragen, und er ist nur für Unternehmen bestimmt, die die native KI-Basisanwendung erstellen. Ich habe also Zugriff auf diesen Open EA-Service, weil wir den Zugang zu Anleitungen bekommen haben, nur um einige Demos zu zeigen , damit Sie sehen können, wie das Open AA-Studio aussieht Lassen Sie mich Sie also zum SSR-Portal führen und Ihnen zeigen wie genau wir all die Dinge in diesem Open AA-Service tun können Ordnung. Also, ich bin im SCR-Portal und suche nach einem Dienst, sagen wir, Open AI Ich möchte einen Open-A-Service erstellen. Und lass uns darauf warten. In Ordnung. Also der Postdienst kommt als Open EI. Ich klicke auf ZO Open. In Ordnung. Also klicke ich hier auf Abschnitt erstellen. Ich möchte diesen Open-A-Service erstellen. Ordnung. Also werde ich hier eine Ressourcengruppe auswählen. Ich werde, sagen wir, eine offene KI-Liste auswählen , etwas acht und zwei. Ich wähle die Preisstufe nach der Anzahl der Anrufe, die getätigt werden können, Standard D Null. Bei der Entwicklung der anderen KI-Dienste ist alles ganz dasselbe . Ich nehme die Standardeinstellungen. Ich klicke auf vi plus create, und jetzt erstellen wir diesen Open AA-Service. Warte einfach darauf. In Ordnung. Also klicke ich auf Jetzt erstellen und warte, bis die Bereitstellung abgeschlossen ist. Ordnung. Die Ressource wurde bereitgestellt. Ich klicke hier auf G to Resource. Ich kann zu diesem Open AI Studio gehen. Ordnung. Jetzt funktioniert Open A Service? Denken Sie daran, dass dies nur in der Region Stine verfügbar ist. Easts ist eine der Regionen, in denen ich eingesetzt habe. Wenn Sie dies also in verschiedenen Regionen erstellen können, erhalten Sie möglicherweise keinen Zugriff auf diesen Open-A-Service, erhalten Sie möglicherweise keinen Zugriff auf da er nur für Fleckenregionen verfügbar ist nur für Fleckenregionen verfügbar Nehmen wir an, ich möchte einige Modelle in diesem speziellen Open E-Studio erstellen . Ich möchte einige generative KI-Basisanwendungen erstellen. Also klicke ich auf Open A Studio. Gehen wir zu diesem Open A Sudio. Ordnung. So sieht das Open AI-Studio aus. Sie haben also das Modell, wie Sie auf der linken Seite sehen können, das die Bilder auf der Grundlage Ihres Textes generiert. Sie haben hier auch den Chat-Spielplatz, dem Sie eine Chat-ähnliche Funktionalität haben können. Sie haben eine Abschlussfunktion , mit der Sie sie testen können. Es gibt also eine Menge Dinge, die Sie tun können. Nehmen wir an, ich möchte hier eine Chat-Funktion einrichten. Nehmen wir an, ich möchte ein GPT-Modell erstellen dem ich mit einer bestimmten Anwendung chatten kann Es ist einer Copilot-basierten Anwendung, die ich zu erstellen versuche, ziemlich ähnlich Copilot-basierten Anwendung, die ich zu erstellen versuche, Also werde ich zuerst auf diesen Chat-Spielplatz hier drüben klicken zuerst auf diesen Chat-Spielplatz hier drüben Ordnung. Bevor Sie den Chart Playground verwenden können, müssen Sie ein Deployment erstellen. Also klicke ich darauf, um ein Deployment zu erstellen . Ich wähle das Modell aus. Also habe ich dir gesagt, dass es bereits vortrainierte generative KI-Modelle gibt. Nehmen wir an, ich möchte diesen GPT Four verwenden, weißt du, der GPT 40 ist ein neuestes Modell, das du verwenden kannst Nehmen wir an, ich entscheide mich für dieses Modell, bei dem GPT 35 bis 16 K steht . Und ich sage, mein Einsatzname ist, sagen wir, ich möchte eine Chat-basierte Anwendung machen Also sage ich Chat-basierte Anwendung 01, das ist der Name meiner Bereitstellung Und scrolle nach unten und lass uns es erstellen. Warten wir nun, bis diese Bereitstellung abgeschlossen ist. Und wir haben hier das GPT-Modell verwendet. Die vortrainierten Modelle sind also da. Also, das kannst du hier sehen. Es hat mir gegeben. Okay. Auf diese Weise testen Sie Ihren Assistenten beim Starten des Chats, ob Sie im Grunde genommen eine Aufforderung geben Bekommen Sie die Antwort oder nicht? Nun, was ich tun kann, hier drüben gibt es eine wichtige Sache. kannst du sagen. Systemnachricht, sehr, sehr wichtig. Und wenn Sie auf den Tooltip klicken, lautet die Systemmeldung, dass Sie dem Modell die Anweisung geben , wie es sich verhalten soll Nehmen wir an, Sie sind derzeit in den Systemnachrichten ein KI-Assistent, Sie sind derzeit in den Systemnachrichten ein KI-Assistent Menschen hilft , Informationen zu finden Darauf ist die Systemnachricht eingestellt, die angibt, wie Sie sich verhalten sollten, wenn ein Benutzer mit Ihnen interagiert. Nehmen wir an, ich möchte ändern, dass Sie ein KI-Assistent sind , der Leuten hilft , die SR-Kurse herauszufinden , wie, sagen wir, das ist der, den ich sage, dass Sie sich so verhalten sollten, und alle anderen, sagen wir, ich schreibe weitere Informationen, antworten Sie bitte mit einem Emerge und sagen Sie, Sie haben keine Ahnung davon. Das ist das, ich meine , mein KI-System. So solltest du dich verhalten. Das ist die Systemnachricht. Wenn Sie also auf diesen Tooltip klicken, finden Sie Anweisungen Mehr dazu findest du. Was genau sind Systemnachrichten. Sobald dies erledigt ist, können Sie auf Änderungen übernehmen hier auf Ihre Systemnachricht klicken . Ich sage, du aktualisierst deine Systemnachricht. Ja, klicken Sie auf Weiter und warten Sie darauf. Sobald es fertig ist, können Sie nach unten blättern und Ihre Abfrage vorher testen. Sie können Ihre Anfrage hier eingeben und erhalten im Grunde eine Antwort von Ihrem Assistenten. Ordnung. Testen Sie jetzt die Funktionalität. Sie müssen also einige Zeit warten, bis Sie die Systemnachricht aktualisiert haben. Nehmen wir an, ich habe 5 Minuten gewartet. Danach kann ich eine Frage stellen. Nehmen wir an, ich sage, jede Information über, sagen wir, Politik, ich sage das meinem Assistenten. Jetzt wird mir mein Assistent antworten. Es tut mir leid, aber ich habe keine Informationen über Politik. Nehmen wir an, ich sage das. Welche Informationen können Sie jetzt bereitstellen, warten wir darauf. Können Sie sich vorstellen, dass ich Informationen zu einer Vielzahl von Themen im Zusammenhang mit SR bereitstellen kann , oder? Weil wir die Systemmeldung eingestellt hatten , dass Sie den Leuten helfen, die ZR-Kurse herauszufinden weitere Informationen haben, antworten Sie bitte mit einer Meldung und sagen Sie, dass Sie keine Ahnung davon haben, oder? Hier können Sie also die Systemnachricht verwenden , so wie die EI sein sollte Es gibt auch verschiedene Modelle. Nehmen wir an, Sie möchten das Dal-Modell verwenden, bei dem Sie das Bild auf der Grundlage Ihres Textes generieren möchten Sie können dieses Dal-Modell auch verwenden Hier können Sie die verschiedenen Arten von generativen Modellen und generativen KI-Modellen als Ihren Open AI-Service verwenden die verschiedenen Arten von generativen Modellen . Ich hoffe, dieser Teil ist klar. Danke euch allen. 18. Überblick über verantwortungsvolle KI-Praktiken für Azure OpenAI-Modelle: Jeder. Wir werden also mit Sicherheit verantwortungsvolle KI-Praktiken anwenden . Offenes KI-Modell. Wann immer Sie einige der Open-AI-Modelle entwickeln, müssen Sie einige der Empfehlungen von Microsoft für verantwortungsvolle KI-Praktiken befolgen . Lassen Sie uns nun zunächst verstehen. vielen dieser Modelle handelt es sich um offene KI-Modelle, die ebenfalls nichts anderes die generativen KI-Modelle die inhaltliche Verbesserung , die Zusammenfassung der gemeinsamen Generierung und die Suche vorgenommen haben die Zusammenfassung der gemeinsamen Generierung und die Suche Aber mit diesen Verbesserungen gibt es definitiv einige Herausforderungen, wie zum Beispiel schädliche Inhalte, die Nutzer generieren können Sie können Privatsphäre haben. Sie können auch den Datenschutz haben, der auch da sein kann, einer der wichtigen Faktoren , der auch eine Herausforderung sein kann. Wie man diese Art von Risiko eindämmt Wir haben uns bereits an einige der Prinzipien der verantwortungsvollen KI gehalten , wo wir über Fairness, Datenschutz und Sicherheit, Zuverlässigkeit und Sicherheit und alles andere gesprochen haben Datenschutz und Sicherheit, Zuverlässigkeit und Sicherheit und alles In Übereinstimmung mit diesen Microsoft-Standards für verantwortungsvolle KI gibt es jedoch diesen Microsoft-Standards für verantwortungsvolle KI einige Empfehlungen, insbesondere für diese offenen KI-Modelle, und diese Empfehlungen sind in vier Stufen unterteilt Die erste ist Identifizieren. Das heißt, identifizieren Sie die potenziellen Schäden. Sie können beispielsweise den potenziellen Schaden, der sich aus Ihrem KI-System ergeben könnte, durch iterative Stresstests oder Analysen identifizieren aus Ihrem KI-System ergeben könnte, durch iterative Stresstests oder Analysen Sie entwickeln beispielsweise eine Anwendung, die auf einer Diagrammtafel basiert Sie müssen also verstehen, ob Ihre Anwendung Inhalte generiert , die beleidigend oder diskriminierend sind Sie müssen diese potenziellen Schäden identifizieren. Das ist die erste Phase. Das wird Identifizierungsphase genannt. Also die Generierung von Inhalten, die zu illegalem oder unethischem Verhalten ermutigen Sie müssen diese Art von Risiko identifizieren. Das ist die erste Phase. Nun, die zweite ist das Maß. Messen bedeutet, dass Sie die Häufigkeit und den Schweregrad dieser Schäden messen und den Schweregrad dieser Schäden Sie können vielleicht auch manuelle oder automatisierte Tests durchführen, um festzustellen, ob es sich um einen auch manuelle oder automatisierte Tests durchführen, um festzustellen, ob Schweregrad oder um schädliche Inhalte handelt oder nicht Sie können Ihre Daten auch in irgendeiner Weise testen. Jetzt mildern. Mindern bedeutet, dass Sie diese Schäden auf mehreren Ebenen Ihrer Lösung beseitigen In R Open AI können Sie beispielsweise auch einen Inhaltsfilter verwenden, bei dem es etwas gibt, das als bezeichnet wird. Es gibt verschiedene Kategorien, in denen Sie den Inhalt nach bestimmten Faktoren filtern können den Inhalt nach bestimmten Faktoren filtern Sie können also einen der Server, die dort sind, als Ihre Open AI verwenden , die als Inhaltsfilter bezeichnet werden. Operieren Sie jetzt. Jetzt werden die letzten Phasen ausgeführt, in denen Sie einen Bereitstellungs - und Bereitschaftsplan ausführen . Sie können beispielsweise einen Plan zur Reaktion auf Vorfälle erstellen , der festlegt , wie lange es dauern wird unvorhergesehene Vorfälle zu reagieren Sie können auch einen Rollback-Plan erstellen , in dem die Schritte zur Wiederherstellung des vorherigen Status im Falle eines Vorfalls definiert zur Wiederherstellung des vorherigen Status sind . Dort werden Sie auch diesen Betriebsplan entwickeln. Nun haben wir in Open A über Inhaltsfilter gesprochen. Was genau diese Inhaltsfilter sind. Jetzt werden Inhaltsfilter auf die Eingabeaufforderung oder die Vervollständigung angewendet , um zu verhindern, dass schädliche oder anstößige Formulierungen entstehen. Das ist deine offene KI. Sie basiert auf den vier Kategorien. Erstens können Sie das auch auf Hassbasis tun. Jetzt können Sie auch sexuelle Inhalte einschränken, sodass Sie keine sexuellen Inhalte generieren möchten. Sie haben verschiedene Kategorien, die es gibt. Die eine ist Gewalt, die Gewalt beschreibt, befürwortet oder verherrlicht Sie können sich auch selbst verletzen, also eine Sprache, die Selbstverletzung beschreibt oder dazu ermutigt Sie können die Einschränkung auf der Grundlage dieser Kategorien erstellen. Jetzt werden Filter immer auf diese Kategorien angewendet, und sie haben auch einen sogenannten Schweregradwert wie sicher oder niedrig, mittel, hoch, um zu bestimmen, welche spezifischen Sprachtypen von den Filtern abgefangen und verhindert werden Darin können Sie die Inhaltsfilter als Ihre offene KI verwenden als Ihre offene Ich hoffe also, dass dieser Teil klar ist, wenn es um die Prinzipien der verantwortungsvollen KI geht, insbesondere im Zusammenhang mit dem Open AI-Service. Ich danke euch allen. 19. Was ist Machine Learning: Hallo zusammen. Heute werden wir über maschinelles Lernen sprechen, die Grundlagen des maschinellen Lernens Lassen Sie uns verstehen, was genau maschinelles Lernen ist. Die Grundidee des maschinellen Lernens besteht also darin, die Daten aus den vergangenen Beobachtungen zu verwenden die Daten aus den vergangenen Beobachtungen , damit wir etwas vorhersagen können. Nehmen wir an, wir haben Daten, die sich darauf beziehen, sagen wir, ob es morgen regnen wird oder nicht, basierend auf Merkmalen wie Windgeschwindigkeit, Temperatur und all diesen Dingen. Da sagen wir etwas voraus auf den Beobachtungen der Vergangenheit basiert, oder? Das bedeutet, dass maschinelles Lernen vollständig auf Mathematik basiert und beginnt. Nehmen wir das Beispiel an, nehmen wir an, es gibt dort eine Eisdiele oder es gibt eine Geschichte Sie können anhand der historischen Verkaufs - und Wetteraufzeichnungen vorhersagen wie viele Eissorten sie an einem bestimmten Tag verkaufen werden , oder anhand der Wettervorhersage Da sagen wir etwas voraus. Nun, das ist eigentlich ein Prozess des maschinellen Lernens, bei dem Sie sehen können, dass die verschiedenen Werte da sind, was auch als Merkmale bezeichnet wird, und wir wollen etwas vorhersagen, das als Y bezeichnet wird. Sehr, sehr wichtige Dinge auch aus der Prüfungsperspektive, Merkmale, was genau als Merkmale bezeichnet wird Die Merkmale sind die beobachteten Eigenschaften, genau wie die Dinge, die beobachtet wurden Das heißt, wir wollen auf diese Weise Daten trainieren, also die Daten, die vorhergesagt wurden. Das wird als Feature bezeichnet. In diesem Beispiel können Sie sehen, dass x1x bis x drei, das sind die Funktionen Das bedeutet die beobachteten Attribute. In ähnlicher Weise wollen wir das Etikett vorhersagen. Das wird hier als y bezeichnet. Das ist Y. Lassen Sie uns das anhand eines Beispiels verstehen. Das Gleiche, was wir besprochen haben, als es um das Verkaufsszenario für Eiscreme ging. Unser Ziel war es, ein Modell so zu trainieren , dass wir den Verkauf von Eiscreme vorhersagen können. Die Wettermessungen für den Tag, zum Beispiel Temperatur, Niederschlag, Windgeschwindigkeit usw., wären die Merkmale. Das heißt, dies sind im Grunde die Attribute, die wir konfiguriert haben und die wir beobachtet haben. Das nennt man die Funktionen. Wie viele Eissorten an jedem Tag verkauft werden, das wäre ein Etikett was wir vorhersagen wollen, das wollen wir vorhersagen. Wie viele Eissorten werden verkauft werden können? Das ist im Grunde dein Label, das heißt I. Ein sehr wichtiges Merkmal ist, dass du sagen kannst, dass ein Input und ein Label ein sogenannter Output ist , den wir vorhersagen wollen. Das ist eine wichtige Prüfungsfrage. Sie können Ihnen eine Tabelle geben, in der sie Sie fragen können , was genau die Merkmale sind und was genau die Bezeichnungen sind. Das könnte eine der Fragen sein , die Sie in der Prüfung erwarten können. Ich hoffe, dieser Teil ist klar, wenn es um maschinelles Lernen geht. Danke euch allen. 20. Arten des maschinellen Lernens: Jeder. Heute werden wir also über Arten des maschinellen Lernens sprechen. Lassen Sie uns dieses spezielle Diagramm verstehen. Es gibt also hauptsächlich zwei Arten von maschinellem Lernen. Einer ist Ihr überwachtes maschinelles Lernen und einer ist Ihr unbeaufsichtigtes maschinelles Ihrem überwachten maschinellen Lernen haben Sie also Regression und Klassifikation, und bei Ihrem unbeaufsichtigten maschinellen Lernen haben wir etwas, das Clustering genannt wird, und das ist auch aus der Prüfungsperspektive sehr, sehr wichtig Lassen Sie uns zunächst etwas über Regression erfahren . Nun zur Regression, wir hatten bereits Diskussionen bei denen es um sogenannte Funktionen geht Das bedeutet, dass wir Attribute definiert haben und wir etwas vorhersagen wollen, das als Etikett bezeichnet wird, das ist das Regressionsmodell, bei dem Sie zum Beispiel die Anzahl der an einem bestimmten Tag verkauften Eiscreme auf der Grundlage von Temperatur, Niederschlag und Windgeschwindigkeit sehen möchten einem bestimmten Tag verkauften Eiscreme auf Grundlage von Temperatur, Niederschlag und Windgeschwindigkeit Diese Temperatur, Regen und Windfläche sind nichts anderes als Merkmale, und die Anzahl der an einem bestimmten Tag verkauften Eiscremes ist unser Etikett als das, was wir vorhersagen wollen Das nennt man Regression. Nun, was ist diese Klassifizierung? Wenn es um die Klassifizierung geht, gibt es zwei Arten der Klassifizierung. Eine ist binär. Binär ist sehr einfach. Es gibt Ihnen nur eine wahre, falsch positive negative Vorhersage für eine einzelne Klasse. Zum Beispiel wird ein Patient aufgrund verschiedener Faktoren an Diabetes erkranken. Zum Beispiel wird es ja oder nein passieren, wenn Sie wahr oder falsch angeben. Zum Beispiel wird es heute regnen, ja oder nein. Das wird hier als Klassifikationsmodell bezeichnet. Was bedeutet nun dieses Clustering? Clusterbildung bedeutet, dass Sie ähnliche Blumen nach ihrer Größe gruppieren . Nehmen wir an , Sie gruppieren beispielsweise gruppieren Eines der Beispiele ist, dass Sie diese ähnlichen Blumen nach ihrer Größe, der Anzahl der Blätter und der Anzahl der Blütenblätter gruppieren diese ähnlichen Blumen nach ihrer Größe, der Anzahl der der Anzahl der Blütenblätter Das ist der Punkt, an dem das als Clustering bezeichnet wird. Das heißt, wir gruppieren die ähnlichen Elemente. Und das ist aus Sicht der Prüfung sehr wichtig , da Sie danach beurteilt werden, was genau Regression ist, Klassifikation ist Clustering Klassifikation ist Clustering Also ich hoffe, dieser Teil ist klar, Leute. Danke euch allen. 21. Frage zu Funktionen (Variablen) und Label (1): Hillary eins. Wir besprechen eine Frage zu diesem Teil des maschinellen Lernens, in dem wir eine Diskussion über dieses Label und die Funktionen geführt haben. Features werden jetzt auch als variable Skier bezeichnet, also die Eingabevariablen, richtig? Lassen Sie uns nun diese Frage verstehen. Das heißt, Sie haben ein Modell für maschinelles Lernen, das die Produktqualität vorhersagt Das heißt, wir wollen das vorhersagen. Wir wollen im Grunde die Qualität vorhersagen. Das ist also der Datensatz, der hier angegeben wird, und wir müssen analysieren, was ein Merkmal ist und was hier eigentlich ein Label ist. Also Feature, wir wissen das, es ist nichts anderes als die Eingabe oder Variablen, und das Label ist das, was wir vorhersagen wollen. Masse ist also ein Merkmal. Ja, das ist ein Merkmal, weil wir diesen Datensatz hier angegeben haben, und Qualität, das heißt, Qualitätstest ist ein Etikett, nein. Das wollen wir vorhersagen. In dieser Frage können Sie sehen, dass Sie die Produktqualität vorhersagen möchten. Das heißt, das ist ein Etikett. Das ist auch gleich hier drüben. kannst du sehen. Das ist ja. Der erste ist auch ja. Masse ist ein Merkmal , weil es sich um eine Eingabevariable handelt. Qualität ist das, was wir vorhersagen wollen. Das ist ja, und Temperatur ist ein Etikett. Nein. Temperatur ist kein Etikett, weil wir das nicht vorhersagen wollen. Das ist im Grunde ein Feature. Das ist eine Eingabevariable. Temperatur ist hier eigentlich kein Etikett, sondern ein Merkmal. Die Antwort wäre, ja, ja. Ich hoffe also, dieser Teil ist klar, Leute. Danke euch allen.