https://docs.microsoft.com/en-us/azure/stream-analytics/stream-analytics-define-outputs

説明

説明
Computer Vision を使用すると、光学式文字認識 (OCR) を使用して画像内のテキストを検出し、認識された単語を機械で読み取り可能な文字ストリームに抽出できます。
参照：
https://azure.microsoft.com/en-us/services/cognitive-services/computer-vision/
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/content-moderator/image-moderation-api

Azure Video Indexer は、Azure Media Analytics、Azure Search、Cognitive Services（Face API、Microsoft Translator、Computer Vision API、Custom Speech Service など）を基盤とするクラウド アプリケーションです。Video Indexer のビデオおよびオーディオ モデルを使用して、ビデオから分析情報を抽出できます。
Face API を使用すると、最大 100 万人の顔のプライベート リポジトリを検索、識別、照合できます。
Face APIに感情認識機能が統合され、画像内の各顔について、怒り、軽蔑、嫌悪、恐怖、幸福、無表情、悲しみ、驚きといった一連の感情に対する信頼度を返します。これらの感情は、文化を超えて普遍的に、特定の表情で伝えられると理解されています。
Azure Speech Services の音声テキスト変換（Speech-to-Text）は、音声ストリームをリアルタイムでテキストに変換し、アプリケーション、ツール、デバイスで使用、表示、そしてコマンド入力として操作できるようにします。このサービスは、Microsoft が Cortana や Office 製品で使用しているのと同じ認識テクノロジを採用しており、翻訳機能や音声合成機能とシームレスに連携します。
誤った回答:
コンピューター ビジョンや QnA は必要ありません。
参考文献:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/media-services/video-indexer/video-indexer-overview
https://azure.microsoft.com/en-us/services/cognitive-services/face/
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/speech-service/音声テキスト変換

HDInsight を使用すると、さまざまなデバイスからリアルタイムで受信したストリーミング データを処理できます。
モノのインターネット（IoT）
HDInsight を使用すると、データから重要な洞察を抽出するアプリケーションを構築できます。また、Azure Machine Learning と連携して、ビジネスの将来のトレンドを予測することも可能です。
エンタープライズ規模のR分析ソフトウェアとApache HadoopおよびApache Sparkのパワーを組み合わせることで、Microsoft R Server for HDInsightは、必要なスケールとパフォーマンスを実現します。R Serverのマルチスレッド数学ライブラリと透過的な並列化により、オープンソースRと比較して最大1,000倍のデータ処理能力と最大50倍の高速化を実現し、より精度の高いモデルをトレーニングして、より優れた予測を実現します。
参考文献:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/hdinsight/hadoop/apache-hadoop-introduction