Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals (AI-900) 試験シラバスとして提供されているのが英語しか無かったので日本語版を作成しました。MSLearn だけでは不合格になると思うので、知識定着目的のチェックシートも併せてスライドに盛り込み。なお、公式サイトでの文言等が更新されている場合は公式サイトのものを参照してください。
Deep LearningのなかでもTransfer Learning(転移学習)を用いたオリジナル画像認識AIを、アプリケーションに組み込むためのAPI開発と実装方法を解説します。
MicrosoftのMicrosoft Cognitive Toolkit (CNTK)を使い、ソリューションを組み立てましょう。
Deep Learningの世界では理論と実装に大きな隔たりがありますが、丁寧に仕組みを追っていけばデータサイエンティストでなくてもAIの技術は使うことが出来ます。本セッションを通して、システムに人口知能APIを実装できるようになりましょう。
このチュートリアルではPythonでモデルをトレーニングし、C#でWebにそれをデプロイしていきます。
71. API の公開
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[Web Service input] の出力と [Score Model] の入力を繋ぎます。
テクニック的な補足を追加します。
Web API の出力を絞り込みたいときには
[Score Model] と [Web service output] の間に [Project Columns]
を追加しましょう。
Web API の出力を確認する方法はこの後解説しますので、
まずは API の出力を確認し、必要に応じて [Project Columns] を
追加してください。
72. API の公開
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[PUBLISH WEB SERVICE] をクリックします。
もし [PUBLISH WEB SERVICE] がグレーアウトしてい
る場合には、下記手順を行ってください。
1. [PUBLISH WEB SERVICE] 左隣の [RUN] ボタンを
クリックします。
2. この部分が地球儀のマークになっていることを
確認します。ビーカーのマークになっている場
合にはクリックして、地球儀のマークへ切り替
えてください。
地球儀のマーク : Web API 公開用のビュー
ビーカーのマーク : モデル構築用のビュー