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

会話言語理解におけるNone intent(None意図)

下記のようなプロジェクトにとって重要ではない発話をNoneとして分類
- 挨拶
- はい/いいえの回答
- 質問に対する番号での回答など
会話言語理解のすべてのプロジェクトに既定のNone intentが含まれる
必須の意図であり、名前の変更や削除が不可
Noneと予測される必要がある発話がある場合は、トレーニングデータに同様の例を追加する必要がある
None intentに誤検知の例を追加することも検討する必要がある
- 例：フライト予約プロジェクトで「I want to buy a book」が「Book Flight(飛行機の予約)」意図と混同される可能性がある
  ⇒下記などをNoneトレーニング発話として追加することで、予測を「Book Flight」ではなくNone intentにすることができる
  - 「I want to buy a book」
  - 「I love reading books」
発話がNone intentとして予測できるのは下記の場合
- 上位のスコアリング意図のスコア < Noneスコアのしきい値
- 発話がNone intentに追加された例に似ている場合

Noneスコアのしきい値

任意のプロジェクトでしきい値を設定可能
0.0～1.0の10進スコア
しきい値スコアが高いほど、発話はトレーニングデータ内の例に似たものに強制的に設定される
テストセットのモデル評価時、Noneスコアのしきい値は適用されない

参考
- https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/ai-services/language-service/conversational-language-understanding/concepts/none-intent

次の試験対策のまとめ

AI-102試験対策のまとめ「Azure AI Visionにおける配色の検出」

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