参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-designer-python
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-automated-ml

良いモデルとはどのようなものでしょうか?
真陽性率 100%、偽陽性率 0% で左上隅に近づく ROC 曲線が最適なモデルになります。ランダムなモデルは、左下隅から右上隅まで平らな線として表示されます。ランダムよりも悪い場合は、y=x ラインを下回る可能性があります。
参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-under-automated-ml#classification

説明
ボックス 1: エンティティの認識
固有表現認識を使用して、人、場所、組織、日付/時刻、パーセンテージなど、テキスト内の幅広いエンティティを分類します。一方: - キー フレーズ抽出を使用して、各レコードの主題を最もよく表す関連フレーズのリストを取得します。
ボックス 2: 感情分析
感情分析は、文章が肯定的、否定的、または中立的であるかを判断するプロセスです。
ボックス 3: 翻訳
Microsoft の Translator テキスト API の使用
Microsoft のこの多用途 API は、次の目的で使用できます。
テキストをある言語から別の言語に翻訳します。
テキストをあるスクリプトから別のスクリプトに音訳します。
入力テキストの言語を検出します。
特定のテキストに対する別の翻訳を見つけます。
文の長さを決めます。
参照：
https://azure.microsoft.com/en-us/services/cognitive-services/text-analytics

説明

参照：
https://docs.microsoft.com/en-gb/azure/cognitive-services/text-analytics/overview
https://azure.microsoft.com/en-gb/services/cognitive-services/speech-services/ Speech サービスを使用して通話をテキストに書き起こすことができます - はい、Speech to Text API を使用してこれを実現できます
https://docs.microsoft.com/en-us/learn/modules/recognize-synthesize-speech/1-introduction 音声サービスを使用して、通話の音声を別の言語に翻訳できます - はい、音声を使用できますこれを実現するための翻訳サービス Speech サービスには、次のアプリケーション プログラミング インターフェイス (API) が含まれています。
Speech-to-text - 音声ソースからテキスト形式に音声を転写するために使用されます。
テキスト読み上げ - テキスト ソースから音声を生成するために使用されます。
音声翻訳 - ある言語の音声をテキストまたは別の言語の音声に翻訳するために使用されます。
https://docs.microsoft.com/en-us/learn/modules/translate-text-with-translation-service/2-get-started-azure テキスト分析サービスを使用して、通話記録から主要なエンティティを抽出できます -はい Text Analytics API はこれを実現するのに役立ちます
https://docs.microsoft.com/en-us/learn/modules/analyze-text-with-text-analytics-service/2-get-started-azure