AI-900:Microsoft Azure AI Fundamentals試験に向けて part5

#会話言語理解を使って言語モデルを作成する

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• この学習の目的・やること

  • 会話言語理解を理解する。
  • 意図や発話などの主要な機能について理解する。
  • 自然言語機械学習モデルを構築し、発行する。

• 会話言語を理解するために必要な３つの主な概念

  • 発話（Utterances）
    • ユーザーが言うこと
    • （例１）「ファンのスイッチを入れて」
    • （例２）「照明を点けて」
  • エンティティ（Entities）
    • 「発話」で参照される言葉・項目
    • （例１）「ファンのスイッチを入れて」の「ファン」
    • （例２）「照明を点けて」の「照明」
  • 意図（Intents）
    • 「発話」が意味する内容・目的・目標
    • （例１）「ファンのスイッチを入れて」　→　電源ON（対象デバイスは「ファン」）
    • （例２）「照明を点けて」　→　電源ON（対象デバイスは「照明」）

• 会話言語理解用のAzureリソース

  • Language Service（Language Understanding）
    • NLP（自然言語理解）機能を備えたアプリを構築可能なリソース
  • Cognitive Services
    • 会話言語理解やその他を含む一般的な共通サービス

• Language Serviceの作成で詰まったとこ

  • いくら探しても「Language Service」が出てこなかった
    • 結果、「日本語＋日本」の環境だと出てこないことが判明
    • 対処方は、以下のとおり設定画面でLanguageとRegionalをEnglishに変更すること
      

• 会話言語理解アプリの作成で詰まったとこ

  • 進んでいくと、アプリ作成時にエラーが出た
    • 結果、Pricing tierがFreeのままだとできないことが判明
    • 恐らく無料枠が残ってる人はFreeでもよい
    • 自分の場合はPricing tierをStandardに変更
      

• intentの作成

  • これはテキストどおりにやっていけば問題なし
  • トレーニングには少し時間がかかる
    

• トレーニング&モデルのテスト

  • turn the light offなどの言葉で意図したintentとentityが表示された
  • 

• Azure Command Cloud Shellの実行

  • AzureポータルからCloud Shellを実行

git clone https://github.com/MicrosoftLearning/AI-900-AIFundamentals ai-900
cd ai-900
code .

• VSCode(ブラウザ)の実行
  • エンドポイントとキーに、デプロイモデルから取得したものを貼り付け
  • うまくいけばソースから実行可能になる（switch offも同じようにできますね）

# ココ
$endpointUrl="YOUR_ENDPOINT"
$key = "YOUR_KEY"

• 完了
  • 無事終わってよかった（英語がちょいちょい面倒だけど）