モデル データ収集を有効にする必要があります。
参考文献:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/service/データ収集を有効にする方法

1 - 機械学習実験にデータをインポートします。
2 - データをトレーニング セットとテスト セットに分割します。
3 - モデルのハイパーパラメータ調整モジュールを使用して、最適な組み合わせを見つけます。
4 - モデルにスコアを付けます。
5 - モデルを評価します。
Explanation:
参考文献:
https://azure.microsoft.com/en-in/blog/experimentation-using-azure-machine-learning/
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/machine-learning-modules

Azure Media Services を使用すると、コンテンツのエンコードとパッケージ化、オンデマンドでのビデオのストリーミング、ライブ ブロードキャスト、Media Services v3 を使用したビデオの分析を行うことができます。
録画された動画や音声コンテンツを分析できます。例えば、顧客満足度の向上を図るために、音声をテキスト化し、検索インデックスやダッシュボードを構築できます。そして、よくある苦情、苦情の原因、その他の関連データに関するインテリジェンスを抽出できます。
参考文献:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/media-services/latest/media-services-overview ソリューション要件の分析 テストレット 2 概要 Contoso, Ltd. は、北米の顧客にサービスを提供するためにニューヨークにオフィスを構えており、ヨーロッパの顧客にサービスを提供するためにパリにオフィスを構えています。
既存の環境
インフラストラクチャー
各オフィスには、Active Directory サービスと、社内ユーザーが使用するいくつかの既製のソフトウェア ソリューションをホストする小規模なデータ センターがあります。
ネットワークには、contoso.com という単一のドメインを含む単一の Active Directory フォレストが含まれています。Azure Active Directory (Azure AD) Connect は、Azure への ID 管理を拡張するために使用されます。
同社はAzureサブスクリプションを保有しています。各オフィスは、サブスクリプションへのAzure ExpressRoute接続を確立しています。ニューヨークオフィスは、米国東部2のAzureリージョンでホストされている仮想ネットワークに接続しています。パリオフィスは、西ヨーロッパのAzureリージョンでホストされている仮想ネットワークに接続しています。
ニューヨーク オフィスには、開発とテストに使用される Azure Stack 開発キット (ASDK) が展開されています。
現在のビジネスモデル
Contoso社は、App Service Environment (ASE) でホストされているBookingsというWebアプリを運用しています。このASEは、米国東部2リージョンの仮想ネットワーク内にあります。Contoso社の従業員と顧客は、Bookingsを利用してホテルの部屋を予約しています。
データ環境
Bookings は、ニューヨーク オフィスの hotelDB という名前の Microsoft SQL Server データベースに接続します。
データベースには、Hotels、Rooms、RoomAvailabilityというテーブルの列を統合するvwAvailabilityというビューがあります。このデータベースには、過去20年間に収集されたデータが含まれています。
問題ステートメント
Contoso は、現在のビジネス モデルに関して次のような問題を認識しています。
* ヨーロッパのユーザーからは、Booking へのアクセスが遅く、空室を探す間電話で待たなければならないため顧客を失うと報告されています。
* ニューヨークのデータセンターで 24 時間以上障害が発生したため、Bookings が利用できなかったとユーザーから報告がありました。
要件
Contoso は、現在のビジネス モデルに関して次のような問題を認識しています。
* ヨーロッパのユーザーからは、Bookings へのアクセスが遅く、空室を探す間電話で待たなければならない顧客を失うという報告があります。
* ニューヨークのデータ センターで 24 時間以上停止が発生し、Bookings が利用できなかったとユーザーから報告がありました。
ビジネス目標
Contoso は、Butler というチャットボットと対話することで旅行パッケージを予約するための、可用性が高く信頼性の高いサービスを提供する Bookings アプリの新しいバージョンを提供したいと考えています。
Contoso は、すべての運用ワークロードをクラウドに移行する予定です。
技術要件
Contoso では、次の技術要件を特定しています。
* データ サイエンティストは、ASDK を使用して Butler をテストする必要があります。
* 可能な限り、ソリューションではコストを最小限に抑える必要があります。
* バトラーは、ユーザーが初めて接続するときに、名前で挨拶する必要があります。
* Butler は 1 日に最大 10,000 件のメッセージを処理できる必要があります。
* Butler は、基本的な発話に基づいてユーザーの意図を認識する必要があります。
* Azure Bot Service のすべての構成は、一元的にログに記録する必要があります。
* 可能な限り、ソリューションでは最小権限の原則を使用する必要があります。
* 内部ユーザーは、Microsoft Skype for Business を使用して Butler にアクセスできる必要があります。
* 新しい Bookings アプリは、ユーザーが Butler と対話できるユーザー インターフェイスを提供する必要があります。
* KeyManagers という名前の Azure AD グループ内のユーザーは、すべての Azure Cognitive Services のキーを管理できる必要があります。
* Butler は、ユーザーに部屋の予約、予約のキャンセル、既存の予約の表示機能を提供する必要があります。
* 単一のデータ センターまたは Azure リージョンに障害が発生した場合でも、新しい Bookings アプリは北米とヨーロッパのユーザーが利用できる必要があります。
* 継続的な改善のためには、サンプル発話を送信し、チャットボットの応答を実際の意図と比較することで Butler をテストできる必要があります。
* 移行後もデータ間の関係を維持する必要があります。