はじめに

Azure AI Engineer Associate(AI-102)取得に向けた勉強でまとめた内容を本記事では投稿しています。
試験範囲の内容を私が勉強していく中で、
・忘れてしまっていた内容
・他の知識と絡めて理解した方が良い内容
・Microsoft Learnの読解に苦戦した内容
などをできるだけ分かりやすく簡潔にまとめることを意識しています。
Azureの勉強を一から始め、AI-102取得を目指している方の参考になれば幸いです。
※本記事の内容が必ず試験に出るわけではないこと、ご注意ください
※勉強しながら投稿しているため、追加で学んだことがあれば随時投稿内容を更新します。

試験対策のまとめ

Smart Labelerによる迅速なタグ付け

Smart Labeler機能を使用することで、画像に対する推奨タグを生成可能
⇒Custom Visionモデルのトレーニング時に、多数の画像に素早くタグ付けできる

SmartLabeler使用の制限事項

トレーニングを始めたばかりの新しいタグについての提案は得られない
⇒一度対象のタグを使ってトレーニングされている必要がある

Smart Labeler使用手順

すべてのトレーニング画像をCustom Visionプロジェクトにアップロード
データセットの一部にラベルを付け、タグごとに同じ数の画像を選択
※後で提案を必要とするタグをすべて使用すること
トレーニングプロセスを開始
トレーニング完了後、「Untagged」ビューに移動
左側ウィンドウの「Get suggested tags(推奨タグを取得)」を選択
表示されるポップアップウィンドウで、候補として表示する画像の数を設定
推奨タグを確認し、正しくないものは修正
トレーニングプロセスを再開
提案の品質に満足するまで、前の手順を繰り返す

参考
- https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/ai-services/custom-vision-service/suggested-tags

次の試験対策のまとめ

AI-102試験対策のまとめ「LUISにおけるエンティティの種類」

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