AI-102試験対策のまとめ「LUISアプリにおけるアクティブラーニング」

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

LUISアプリにおけるアクティブラーニング

アクティブラーニング

• 正しく予測するためにエンドポイントの発話を見直すプロセス
  1. エンドポイントに送信されたクエリをキャプチャし、不明なユーザー発話が選択される
  2. 選択された発話を確認して意図を選択し、実際の発話に対するエンティティをマーク
  3. アプリをトレーニングして公開
  4. LUISでの発話識別の正確さが向上

アクティブラーニングの有効化

• ユーザークエリをログに記録する必要がある
  ⇒予測エンドポイントクエリにlog=trueを追加
• LUISポータルを使用する場合は、クエリパラメーターの変更から「Save logs」をOnにする

• 参考
  • https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/ai-services/luis/how-to/improve-application

次の試験対策のまとめ

• AI-102試験対策のまとめ「Text Analytics for healthコンテナの検証」

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