コース: Microsoft Azure AIの基礎知識：Azureでのワークロードと機械学習
Azure AI VisionとCustom VisionとFaceのリソースの作成
Azure AI Vision、Custom Vision、 および、Azure AI Face に アクセスするには、 マルチサービスリソースを使用するか、 単位サービスのリソースを作成するかを 決定する必要があります。 この選択は、コストを個別に追跡するか、 管理の容易さを優先するかによって 異なります。 マルチサービスのリソースを作成するには、 まず、Azure portal の検索バーで Azure AI Services と入力して 検索します。 サービスを選んでから、 「作成」ボタンを押します。 そして、次は、 リソースグループを選択します。 最寄りのロケーションを選択して、 今回は、Japan East を リージョンとして指定します。 リソース名を入力して、 価格レベルも選択します。 「確認と作成」ボタンを押し、 問題がなければ、「作成」ボタンを押して、 リソースをデプロイしましょう。 リソースのデプロイが完了してから、 「リソースに移動」ボタンを押し、 ここから、左側にある「リソース」管理を 展開し、 「キーとエンドポイント」を押します。 このリソースを使用し、 OpenAI、Speech、 Content Safety、Computer Vision、 Language などの エンドポイントとキーに アクセスができます。 「アクセス制御」のタブから ユーザーの権限を管理できます。 Azure の Marketplace から Computer Vision と Custom Vision の リソースにアクセスができます。 セットアッププロセスは、 Azure AI のマルチサービスのリソースと 似てます。 Custom Vision では、 予測のモデル、 トレーニングするモデル、 また、両方のデプロイが可能です。 これによって、 リソースの個別コスト管理ができます。 各サービスには、 それぞれのキーとエンドポイントが 別にあります。 Azure AI Face を使用するには、 Face API を作成する必要があります。 このサービスは、 Azure AI Services 経由で利用ができず、 Microsoft の責任ある AI 原則を 遵守するため、 より厳しいアクセス基準が設けられてます。 顔データは、より機密度が高いため、 アクセスは通常、 Microsoft マネージド顧客、 および、パートナーに限定されます。 このトピックについては、 本コースの「責任ある AI」セクションで 詳しく説明します。 Face API にアクセスを リクエストするため、 ここに表示されているフォームに 申請を申し込みください。 リソースのデプロイができましたので、 次のビデオでは、 Azure AI Vision を使って 何ができるのかを見てみましょう。
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