Explanation:

Azure Custom Vision は、独自の画像分類器を構築、デプロイ、改善できるコグニティブ サービスです。画像分類子は、視覚的特徴に応じて画像にラベル (クラスを表す) を適用する AI サービスです。Computer Vision サービスとは異なり、Custom Vision では適用するラベルを指定できます。
注: Custom Vision サービスは、機械学習アルゴリズムを使用して画像にラベルを適用します。開発者は、問題の特徴を備えた画像と、それを備えていない画像のグループを提出する必要があります。送信時に画像に自分でラベルを付けます。次に、アルゴリズムはこのデータに基づいてトレーニングされ、同じ画像でテストすることで独自の精度を計算します。アルゴリズムがトレーニングされたら、テスト、再トレーニングを行い、最終的にはアプリのニーズに応じて新しい画像を分類するために使用できます。オフラインで使用するためにモデル自体をエクスポートすることもできます。
参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/custom-vision-service/home カスタム ビジョン - これは、ユーザーが提供したデータを使用したモデルの構築/トレーニングに役立つコンピューター ビジョン サービスの一種です。 Custom Vision を使用した物体検出ソリューションは、3 つの主要なタスクで構成されます。まず、画像のアップロードとタグ付けを使用する必要があります。次に、モデルをトレーニングします。最後に、クライアント アプリケーションが予測を生成するためにモデルを使用できるように、モデルを公開する必要があります。
https://docs.microsoft.com/en-us/learn/modules/detect-objects-images-custom-vision/2-object-detection-azure

説明
グラフィカル ユーザー インターフェイス、テキスト、アプリケーションの説明が自動生成される

参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/custom-vision-service/get-started-build-detector

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