説明

ボックス1：はい
Azure Machine Learning Designerを使用すると、インタラクティブキャンバス上のデータセットとモジュールを視覚的に接続して、機械学習モデルを作成できます。
ボックス2：はい
デザイナを使用すると、モジュールを接続してパイプラインドラフトを作成できます。
デザイナでパイプラインを編集すると、進行状況がパイプラインドラフトとして保存されます。
ボックス3：いいえ
参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-designer

説明

ボックス1：はい
コンテンツモデレーターはMicrosoftCognitiveServicesの一部であり、企業が人間によるレビューを強化するテキスト、画像、およびビデオのマシン支援モデレーションを使用できるようにします。
テキストモデレーション機能には、訓練されたモデルを使用して、スラング、省略語、攻撃的、意図的にスペルミスのある単語など、虐待的、軽蔑的、または差別的な言語を特定する、新しい機械学習ベースのテキスト分類機能が含まれるようになりました。
ボックス2：いいえ
AzureのComputerVisionサービスを使用すると、画像を処理し、関心のある視覚機能に基づいて情報を返す高度なアルゴリズムにアクセスできます。たとえば、Computer Visionは、画像にアダルトコンテンツが含まれているかどうかを判断したり、特定のブランドやオブジェクトを検索したり、人間を検索したりできます。顔。
ボックス3：はい
自然言語処理（NLP）は、感情分析、トピック検出、言語検出、キーフレーズ抽出、ドキュメント分類などのタスクに使用されます。
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。
参照：
https://azure.microsoft.com/es-es/blog/machine-based-text-classification-on-content-moderator-public-preview
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/data-guide/technology-choices/natural-language-processing

説明
キーフレーズ抽出は、1つまたは複数のドキュメントのテキストを評価し、ドキュメントの主な論点を特定するという概念です。
キーフェーズ抽出は、TextAnalyticsの一部です。Text Analyticsサービスは、生のテキストに対して高度な自然言語処理を実行できるAzureCognitiveServicesオファリングの一部です。
https://docs.microsoft.com/en-us/learn/modules/analyze-text-with-text-analytics-service/2-get-started-azure