説明

信頼性と安全性：信頼を築くには、AIシステムが通常の状況や予期しない状況で、信頼性、安全性、一貫性を備えて動作することが重要です。これらのシステムは、当初の設計どおりに動作し、予期しない状況に安全に対応し、有害な操作に耐えることができる必要があります。
参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/learn/modules/responsible-ai-principles/4-guiding-principlesAIシステムは確実かつ安全に機能する必要があります。たとえば、自動運転車用のAIベースのソフトウェアシステムについて考えてみます。または、患者の症状を診断し、処方箋を推奨する機械学習モデル。これらの種類のシステムの信頼性が低いと、人命に大きなリスクが生じる可能性があります。
https://docs.microsoft.com/en-us/learn/modules/get-started-ai-fundamentals/7-understand-responsible-ai

説明

ボックス1：はい
Azureボットサービスは、AzureCognitiveServicesの強力なAI機能と統合できます。
ボックス2：はい
Azureボットサービスは、会話形式で顧客とやり取りします。
ボックス3：いいえ
QnA Makerサービスは、質問と回答のセットではなく、ナレッジベースを作成します。
注：QnA Makerサービスとナレッジベースを使用して、ボットに質問と回答のサポートを追加できます。ナレッジベースを作成するときは、質問と回答をシードします。
参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/bot-service/bot-builder-tutorial-add-qna

説明
光学式文字認識（OCR）を使用すると、画像やドキュメントから印刷または手書きのテキストを抽出できます。
参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/computer-vision/overview-ocr

説明
自動的に生成されたテキストの説明

参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/data-science-process/create-features

Explanation:
ボックス1：感情分析
感情分析は、文章がポジティブ、ネガティブ、ニュートラルのいずれであるかを判断するプロセスです。
ボックス2：広範なエンティティの抽出
幅広いエンティティの抽出：キーフレーズの抽出を含むテキスト内の重要な概念の特定/幅広いエンティティの抽出：キーフレーズや人、場所、組織などの名前付きエンティティを含むテキスト内の重要な概念の特定。
ボックス3：エンティティの認識
名前付きエンティティの認識：テキスト内のエンティティを、人、場所、組織、日付/時刻、数量、パーセンテージ、通貨などとして識別および分類します。よく知られているエンティティも認識され、Web上の詳細情報にリンクされています。
参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/data-guide/technology-choices/natural-language-processing
https://azure.microsoft.com/en-us/services/cognitive-services/text-analytics