参照：
https://azure.microsoft.com/en-us/services/cognitive-services/form-recognizer/

セクション: Azure での自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について説明する説明:
大まかなエンティティ抽出: キー フレーズ抽出/大まかなエンティティ抽出: 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など、テキスト内の重要な概念を識別します。
参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/data-guide/technology-choices/natural-language-processing

説明
モデル説明能力。
ほとんどのビジネスは信頼に基づいて運営されており、ML の「ブラック ボックス」を開くことができれば、透明性と信頼を構築するのに役立ちます。ヘルスケアや銀行などの規制の厳しい業界では、規制とベスト プラクティスに準拠することが重要です。これの重要な側面の 1 つは、入力変数 (機能) とモデル出力の関係を理解することです。各特徴 (特徴の重要度) が予測値に与える影響の大きさと方向の両方を知ることは、モデルをよりよく理解し、説明するのに役立ちます。モデルの説明機能により、自動 ML 実行の一部として機能の重要性を理解できるようになります。
参照：
https://azure.microsoft.com/en-us/blog/new-automated-machine-learning-capabilities-in-azure-machine-learning

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

説明
B: Azure の Computer Vision サービスは、画像を処理し、関心のある視覚的特徴に基づいて情報を返す高度なアルゴリズムへのアクセスを開発者に提供します。または人間の顔を見つけます。
C: Computer Vision には、光学式文字認識 (OCR) 機能が含まれています。新しい Read API を使用して、画像やドキュメントから印刷されたテキストや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/home 画像内の顔の検出 - Face API Microsoft Azure は、顔の検出と分析に使用できる複数のコグニティブ サービスを提供します。 :
コンピュータ ビジョン。顔検出と、年齢の判定などの基本的な顔分析を提供します。
ビデオ内の顔を検出して識別するために使用できる Video Indexer。
Face: 顔を検出、認識、分析できる事前構築済みのアルゴリズムを提供します。
手書き文字認識 - Read API
Read API は、大量のテキストを含むスキャンされたドキュメントに適したオプションです。Read API には、適切な認識モデルを自動的に決定する機能もあります。