セクション：Azureでの会話型AIワークロードの機能について説明する
Explanation:
自動抽出
FAQページ、サポートWebサイト、Excelファイル、SharePointドキュメント、製品マニュアル、ポリシーなど、半構造化されたコンテンツから質問と回答のペアを抽出します。
参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/qnamaker/concepts/content-types

参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/bot-service/bot-service-overview-introduction?view=azure-bot-service-4.0

セクション：Azureでの機械学習の基本原則を説明する
Explanation:
ラベルは、予測する列です。識別された機能は、ラベルを予測するためにモデルに与える入力です。
例：
提供されるデータセットには、次の列が含まれています。
vendor_id：タクシーベンダーのIDは機能です。
rate_code：タクシー旅行の料金タイプは機能です。
passenger_count：旅行中の乗客数は機能です。
trip_time_in_secs：旅行にかかった時間。旅行が完了する前に、旅行の運賃を予測する必要があります。その瞬間、あなたは旅行にどれくらいの時間がかかるかわかりません。したがって、トリップ時間は機能ではなく、この列をモデルから除外します。
trip_distance：旅行の距離は機能です。
payment_type：支払い方法（現金またはクレジットカード）は機能です。
fare_amount：支払われるタクシー料金の合計がラベルです。
参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/dotnet/machine-learning/tutorials/predict-prices

説明
グラフィカルユーザーインターフェイス、テキスト、アプリケーション、チャット、またはテキストメッセージ説明が自動的に生成されます

参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-ml-pipelines

参照：
https://docs.microsoft.com/en-gb/azure/cognitive-services/qnamaker/concepts/data-sources-and-content
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/luis/choose-natural-language-processing-service QnAメーカーの会話型AIサービスであり、SQLデータベースとは関係ありません。ユーザーを簡単に作成できます。 2つのコアテクノロジーの組み合わせを使用して、MicrosoftAzureでボットソリューションをサポートします。
-QnAメーカー。このコグニティブサービスを使用すると、自然言語処理機能が組み込まれたナレッジベースを作成して公開できます。
-Azureボットサービス。このサービスは、Azureでボットを開発、公開、および管理するためのフレームワークを提供します。
https://docs.microsoft.com/en-us/learn/modules/build-faq-chatbot-qna-maker-azure-bot-service/2-get-started-qna-bot LUISは、ユーザーの意図を理解するために使用されます発話から。
言語理解を使用した言語理解アプリケーションの作成は、2つの主要なタスクで構成されています。最初に、言語モデルをトレーニングするためのエンティティ、インテント、および発話を定義する必要があります。これは、モデルのオーサリングと呼ばれます。次に、モデルを公開して、クライアントアプリケーションがユーザー入力に基づくインテントおよびエンティティの予測にモデルを使用できるようにする必要があります。
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/luis/choose-natural-language-processing-service