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

Azure AI Faceサービスの顔検出モデルの指定

Faceサービスでは機械学習モデルを使用して、画像内の人間の顔に対して操作を実行
⇒使用する顔検出モデルのバージョンは指定可能

顔検出モデルの相違点

	detection_01	detection_02	detection_03
リリース時期	初期	2019年5月	2021年2月
選択肢	デフォルト	オプション	オプション
小さい顔/横顔/不鮮明な顔での精度	最適化されていない	精度は向上	さらに精度向上 (より小さい顔や回転した顔の向きなど)
検出呼び出しで指定されている場合に返す顔の属性	主な顔の属性 (頭部姿勢/年齢/感情など)	返さない	マスクと頭部姿勢の各属性
検出呼び出しで顔のランドマークが指定されている場合	顔のランドマークを返す	返さない	顔のランドマークを返す

参考
- https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/ai-services/computer-vision/how-to/specify-detection-model

次の試験対策のまとめ

AI-102試験対策のまとめ「Azure AI Visionによる不適切な画像の検出」

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