Cognitive Services と機械学習Cognitive Services and machine learning

Cognitive Services は、一般的な問題を解決する機械学習機能を備えています。たとえば、テキストで感情 (センチメント) を分析したり、画像を分析して物や顔を認識したりすることができます。Cognitive Services provides machine learning capabilities to solve general problems such as analyzing text for emotional sentiment or analyzing images to recognize objects or faces. これらのサービスを使用するために、機械学習やデータ サイエンスに関する特別な知識は必要ありません。You don't need special machine learning or data science knowledge to use these services.

Cognitive Services はサービスの集合であり、それぞれが異なる一般化予測機能をサポートします。Cognitive Services is a group of services, each supporting different, generalized prediction capabilities. 適切なサービスを見つけやすくするために、サービスは複数のカテゴリに分類されています。The services are divided into different categories to help you find the right service.

サービス カテゴリService category 目的Purpose
DecisionDecision 情報に基づく、効率的な意思決定のためのレコメンデーションを提示するアプリを構築します。Build apps that surface recommendations for informed and efficient decision-making.
LanguageLanguage お使いのアプリが、構築済みスクリプトで自然言語を処理し、センチメントを評価し、ユーザーの求めるものを認識する方法を学習できるようにします。Allow your apps to process natural language with pre-built scripts, evaluate sentiment and learn how to recognize what users want.
SearchSearch お使いのアプリに Bing Search API を組み込み、1 つの API 呼び出しで何十億もの Web ページ、画像、動画、ニュースをくまなく調べる機能を実装します。Add Bing Search APIs to your apps and harness the ability to comb billions of webpages, images, videos, and news with a single API call.
SpeechSpeech 音声をテキストに変換し、テキストを自然な音声に変換します。Convert speech into text and text into natural-sounding speech. ある言語を別の言語に翻訳し、話者の認証と認識を可能にします。Translate from one language to another and enable speaker verification and recognition.
VisionVision 写真、動画、デジタル インク コンテンツの認識、識別、キャプションの追加、インデックスの作成、モデレートを行います。Recognize, identify, caption, index, and moderate your pictures, videos, and digital ink content.

Cognitive Services は次の場合に使用します。Use Cognitive Services when you:

  • 一般化されたソリューションを使用できる。Can use a generalized solution.
  • プログラミング REST API または SDK からソリューションにアクセスする。Access solution from a programming REST API or SDK.

次の場合は別の機械学習ソリューションを使用してください。Use another machine-learning solution when you:

  • アルゴリズムを選んで、特殊なデータをトレーニングする必要がある。Need to choose the algorithm and need to train on very specific data.

機械学習とはWhat is machine learning?

機械学習は、データとアルゴリズムを組み合わせて特定のニーズを解決するという概念です。Machine learning is a concept where you bring together data and an algorithm to solve a specific need. データとアルゴリズムがトレーニングされると、別のデータで再利用できるモデルが出力されます。Once the data and algorithm are trained, the output is a model that you can use again with different data. トレーニングされたモデルから、新しいデータに基づいた分析情報を得ることができます。The trained model provides insights based on the new data.

機械学習システムを構築するプロセスでは、機械学習やデータ サイエンスの知識がある程度必要になります。The process of building a machine learning system requires some knowledge of machine learning or data science.

機械学習は、Azure Machine Learning (AML) の製品とサービスを通じて提供されます。Machine learning is provided using Azure Machine Learning (AML) products and services.

Cognitive Services とはWhat is a Cognitive Service?

Cognitive Services は、機械学習ソリューションのコンポーネントであるデータ、アルゴリズム、トレーニング済みモデルの一部または全部を提供します。A Cognitive Service provides part or all of the components in a machine learning solution: data, algorithm, and trained model. これらのサービスは、データに関する一般的な知識が前提になりますが、機械学習やデータ サイエンスの経験は不要です。These services are meant to require general knowledge about your data without needing experience with machine learning or data science. これらのサービスでは REST API と言語ベースの SDK の両方を提供しています。These services provide both REST API(s) and language-based SDKs. そのため、これらのサービスを使用するにはプログラミング言語の知識が必要です。As a result, you need to have programming language knowledge to use the services.

Cognitive Services と Azure Machine Learning (AML) の類似点How are Cognitive Services and Azure Machine Learning (AML) similar?

実現方法はそれぞれのオファリングで異なりますが、どちらも人工知能 (AI) を業務の強化に応用するという最終目標があります。Both have the end-goal of applying artificial intelligence (AI) to enhance business operations, though how each provides this in the respective offerings is different.

一般に、対象ユーザーは異なります。Generally, the audiences are different:

  • Cognitive Services は機械学習の経験がない開発者を対象としています。Cognitive Services are for developers without machine-learning experience.
  • Azure Machine Learning はデータ サイエンティスト向けに特化されています。Azure Machine Learning is tailored for data scientists.

Cognitive Services と機械学習の違いHow is a Cognitive Service different from machine learning?

Cognitive Services では、ユーザーに対してトレーニング済みのモデルが提供されます。A Cognitive Service provides a trained model for you. これはデータとアルゴリズムを統合したもので、REST API や SDK から利用できます。This brings data and an algorithm together, available from a REST API(s) or SDK. シナリオによっては、このサービスを数分で実装できます。You can implement this service within minutes, depending on your scenario. Cognitive Services は、テキスト内のキー フレーズや画像内の項目識別といった一般的な問題を解決します。A Cognitive Service provides answers to general problems such as key phrases in text or item identification in images.

機械学習は、通常、適切に実装するために長時間を要するプロセスです。Machine learning is a process that generally requires a longer period of time to implement successfully. Cognitive Services と同等の機能を実現するために、この時間を費やしてデータの収集、クリーニング、変換、アルゴリズムの選択、モデルのトレーニング、およびデプロイが行われます。This time is spent on data collection, cleaning, transformation, algorithm selection, model training, and deployment to get to the same level of functionality provided by a Cognitive Service. 機械学習では、きわめて特殊な問題や具体的な問題を解決することが可能です。With machine learning, it is possible to provide answers to highly specialized and/or specific problems. 機械学習の問題では、データ サイエンスの専門知識だけでなく、検討中の問題の特定の主題とデータについて理解する必要があります。Machine learning problems require familiarity with the specific subject matter and data of the problem under consideration, as well as expertise in data science.

保有するデータの種類What kind of data do you have?

サービスの集合である Cognitive Services は、トレーニングされたモデルにカスタム データが不要な場合、一部必要である場合、または全部必要である場合があります。Cognitive Services, as a group of services, can require none, some, or all custom data for the trained model.

追加のトレーニング データが不要No additional training data required

完全にトレーニングされたモデルを提供するサービスは、"不透明のボックス" として扱われます。Services that provide a fully-trained model can be treated as a opaque box. その仕組みやトレーニングに使用されたデータを知る必要はありません。You don't need to know how they work or what data was used to train them. 完全にトレーニングされたモデルに自分のデータを取り込むことで予測が得られます。You bring your data to a fully trained model to get a prediction.

トレーニング データが一部または全部必要Some or all training data required

一部のサービスでは、自分のデータを取り込んでからモデルをトレーニングすることができます。Some services allow you to bring your own data, then train a model. これにより、サービスのデータとアルゴリズムに自分のデータを加えてモデルを拡張できます。This allows you to extend the model using the Service's data and algorithm with your own data. 出力はニーズに合ったものとなります。The output matches your needs. 自分のデータを取り込むときに、サービスに固有の方法でデータにタグを付ける必要がある場合があります。When you bring your own data, you may need to tag the data in a way specific to the service. たとえば、花を識別するようにモデルをトレーニングする場合は、花の画像のカタログを、各画像における花の位置と共に提供してモデルをトレーニングできます。For example, if you are training a model to identify flowers, you can provide a catalog of flower images along with the location of the flower in each image to train the model.

あるサービスは、独自のデータを強化するためにユーザーにデータの提供を "許可" します。A service may allow you to provide data to enhance its own data. あるサービスは、ユーザーにデータの提供を "要求" します。A service may require you to provide data.

リアルタイムまたはほぼリアルタイムのデータが必要Real-time or near real-time data required

サービスによっては、効果的なモデルを構築するために、リアルタイムまたはほぼリアルタイムのデータが必要になることがあります。A service may need real-time or near-real time data to build an effective model. こうしたサービスでは大量のモデル データが処理されます。These services process significant amounts of model data.

データ モデルに関するサービスの要件Service requirements for the data model

次のデータは、各サービスが許可または要求するデータの種類でサービスを分類したものです。The following data categorizes each service by which kind of data it allows or requires.

Cognitive ServiceCognitive Service トレーニング データが不要No training data required ユーザーがトレーニング データを一部または全部提供You provide some or all training data リアルタイムまたはほぼリアルタイムでデータを収集Real-time or near real-time data collection
Anomaly DetectorAnomaly Detector xx xx xx
Bing SearchBing Search xx
Computer VisionComputer Vision xx
Content ModeratorContent Moderator xx xx
Custom VisionCustom Vision xx
FaceFace xx xx
Form RecognizerForm Recognizer xx
Immersive ReaderImmersive Reader xx
Ink RecognizerInk Recognizer xx xx
Language Understanding (LUIS)Language Understanding (LUIS) xx
PersonalizerPersonalizer ○*x* ○*x* xx
QnA MakerQnA Maker xx
Speaker RecognizerSpeaker Recognizer xx
Speech のテキスト読み上げ (TTS)Speech Text-to-speech (TTS) xx xx
Speech の音声テキスト変換 (STT)Speech Speech-to-text (STT) xx xx
音声翻訳Speech Translation xx
Text AnalyticsText Analytics xx
TranslatorTranslator xx
Translator - Custom TranslatorTranslator - custom translator xx

*Personalizer は、(リアルタイムで動作するため) サービスが収集したトレーニング データだけでユーザーのポリシーとデータを評価します。*Personalizer only needs training data collected by the service (as it operates in real-time) to evaluate your policy and data. Personalizer の事前トレーニングやバッチ トレーニングには、大量の履歴データセットが必要ありません。Personalizer does not need large historical datasets for up-front or batch training.

Cognitive Services を使用できる場所Where can you use Cognitive Services?

このサービスは、REST API または SDK 呼び出しを行うことができるアプリケーションで使用されます。The services are used in any application that can make REST API(s) or SDK calls. たとえば、Web サイト、ボット、仮想現実や複合現実、デスクトップ アプリケーション、モバイル アプリケーションなどです。Examples of applications include web sites, bots, virtual or mixed reality, desktop and mobile applications.

Azure Cognitive Search は独立したクラウド検索サービスであり、必要に応じて Cognitive Services を使用して、イメージと自然言語の処理をインデックス作成ワークロードに追加します。Azure Cognitive Search is a separate cloud search service that optionally uses Cognitive Services to add image and natural language processing to indexing workloads. Cognitive Services は、個々の API をラップする組み込みのスキルを通じて Azure Cognitive Search で公開されます。Cognitive Services is exposed in Azure Cognitive Search through built-in skills that wrap individual APIs. チュートリアルには無料のリソースを使用できますが、ボリュームが大きい場合は課金対象のリソースを作成して接続するようにしてください。You can use a free resource for walkthroughs, but plan on creating and attaching a billable resource for larger volumes.

Cognitive Services の用途How can you use Cognitive Services?

各サービスからユーザーのデータに関する情報が提供されます。Each service provides information about your data. サービスを組み合わせて複数のソリューションを連結できます。たとえば、音声 (オーディオ) をテキストに変換し、そのテキストを多数の言語に翻訳し、翻訳された言語でナレッジベースから回答を得ることができます。You can combine services together to chain solutions such as converting speech (audio) to text, translating the text into many languages, then using the translated languages to get answers from a knowledge base. Cognitive Services は、インテリジェントなソリューションを独自に作成するために使用できるほか、従来の機械学習プロジェクトと組み合わせてモデルを補完したり、開発プロセスを高速化したりすることもできます。While Cognitive Services can be used to create intelligent solutions on their own, they can also be combined with traditional machine learning projects to supplement models or accelerate the development process.

他の機械学習ツールにモデルをエクスポートできる Cognitive Services:Cognitive Services that provide exported models for other machine learning tools:

Cognitive ServiceCognitive Service モデル情報Model information
Custom VisionCustom Vision Tensorflow for Android、CoreML for iOS11、ONNX for Windows ML に対してエクスポートExport for Tensorflow for Android, CoreML for iOS11, ONNX for Windows ML

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