→ В этой статье мы поймем первую услугу, связанную с искусственным интеллектом (ИИ) и машинным обучением (МО), предоставляемую Microsoft Azure.
Что такое искусственный интеллект?
Теория и разработка компьютерных систем, способных нормально выполнять задачи, подобные человеческому интеллекту, такие как
- Визуальное восприятие,
- Распознавание речи,
- Принятие решений,
- Перевод между языками
Понимание типов ИИ:
Сильный искусственный интеллект (т.е. общий ИИ):
→ Интеллект человека = Интеллект машины
→ Прогнозы говорят, что через несколько десятилетий это станет невозможным
Узкий искусственный интеллект (или слабый ИИ):
→ На этом мы сейчас сосредоточимся.
→ ИИ выполняет определенные наборы задач, например. Самоуправляемые автомобили, Программы, которые могут обрабатывать изображение и определять, что находится на изображении.
Пример 1: Google Lens — обнаружение изображения ниже
→ Например, на этом изображении есть озеро, небо, небоскреб и т. д.
→ Мы также видим, что каждое из этих изображений детектируется с определенным уровнем достоверности, т.е. вода — 100% достоверность, озеро — 95% достоверность
→ Мы также видим некоторые сгенерированные описания.
например. Горизонт города с водой — достоверность 27%.
Например 2: Машинное обучение:
→ Это также пример узкого ИИ.
→ Основное внимание уделяется обучению на основе данных (пример).
→ Если мы хотим построить модель для прогнозирования по изображению. Подход, который мы выберем, заключается в использовании тысяч примеров с изображениями и тегами.
→ Миллионы примеров с предопределенными тегами, мы обучаем модель с помощью сервисов Azure.
→ Позже мы будем использовать ту же модель для предсказания того, что находится на изображении.
→ Этот подход называется машинным обучением, т. е. мы учимся на данных.
Когнитивные службы:
→ Цель Cognitive Service — облегчить жизнь разработчика.
→ Нам не нужно иметь опыт машинного обучения.
→ Эти сервисы представлены в виде простых API и веб-сервисов.
Компьютерное зрение — первая служба искусственного интеллекта Azure:
→ Это API на основе Vision.
→ Зрение — извлекайте интеллектуальные данные из изображений и видео.
Что такое Cognitive — служба компьютерного зрения Azure?
→ Мы предоставляем изображения, а служба компьютерного зрения Azure извлекает информацию из образа.
→ Например, мужчины в костюмах, очках, море, небо и даже такие достопримечательности, как Эйфелева башня.
Предпосылки:
→ Учетная запись Azure. Мы можем получить наш бесплатный аккаунт здесь.
→ Видеоконтент также поможет шаг за шагом в дополнение.
Демонстрация в реальном времени — API компьютерного зрения:
→ Откройте облачный портал Azure, нажав здесь.
→ Мы запачкаем руки, используя Computer Vision API.
→ Когнитивный сервис поиска
→ Теперь Cognitive Service имеет множество функций искусственного интеллекта, таких как
а. Видение:Компьютерное зрение, Клиентское видение, Face API.
б. Решение: Anamoly Detector, модератор контента, персонализатор
в. Azure OpenAI
д. Многоцелевой
→ Сегодня речь пойдет о сервисе First Vision — Computer Vision
→ Первое, что нам нужно знать:
Одна цель:
→ Речь, язык, видение, решение, Azure OpenAI,
→ Несколько сервисов используют несколько ключей API
Многоцелевой. Эта функция помогает нам добавлять в наше приложение несколько когнитивных сервисов.
→ Таким образом, чтобы использовать API компьютерного зрения, мы можем либо перейти к API компьютерного зрения
→ Несколько сервисов используют один ключ API
→ Итак, чтобы получить доступ к API компьютерного зрения, есть два способа:
а. Одноцелевой API
б. Многоцелевой API:
→ Мы выберем многоцелевой, так как один API может использовать несколько функций, например. Компьютерное зрение, Face API и т. д.
→ Нажмите кнопку «Создать».
→ Первый шаг — выбрать подписку
→ В настоящее время в 2023 году в основном существует три подписки — бесплатная пробная версия, оплата по мере использования и третья — студенческая подписка.
→ Итак, в моем случае подписка привязана к оплате по факту использования.
→ Нажмите «Создать новую группу ресурсов».
→ Мы можем написать любое имя группы ресурсов. Мы должны ввести любое имя на основе вашего набора инструментов, например, машинное обучение, ИИ или когнитивные услуги.
например. когнитивная служба-РГ
→ Далее пишем имя экземпляра Компьютера. Это должно быть уникальным
например. когнитивные услуги-счастливое обучение
→ Важно знать, что это имя будет отображаться в API.
→ Мы должны выбрать стандартный тарифный план Standard 0. Если мы используем бесплатный план, мы используем — Бесплатный план
→ Нажмите кнопку «Далее: сеть», приняв политику
→ В настоящее время мы игнорируем другие шаги по умолчанию и продолжаем нажимать кнопки «Далее».
→ Нажмите Далее: Теги
→ Нажмите «Далее»: просмотреть + создать
→ Мы перейдем к странице кнопки «Проверить + создать».
→ Нажмите кнопку «Создать». Это займет несколько секунд
→ Нажмите Перейти к ресурсу
→ Наконец-то мы создали наш первый ИИ-сервис — Компьютер
Использование компьютерного зрения:
→ Чтобы получить доступ к API, нам нужны конечная точка и ключи, такие как конфиденциальная информация для API.
→ Это можно найти в разделе «Ключи и конечные точки».
→ Получаем четыре важных — Ключ1, Ключ2, Регион и Конечная точка.
ПРИМЕЧАНИЕ:
Если мы чувствуем, что наши ключи скомпрометированы — нажмите Восстановить ключ1 и Восстановить ключ2, как показано на снимке экрана.
Как это использовать?
→ Теперь у нас есть конечные точки и ключи. Следующий вопрос заключается в том, как мы можем отправить изображение и получить сведения об изображении с помощью API компьютерного зрения.
→ Щелкните здесь, чтобы перейти на официальный сайт Microsoft генератора API.
→ Здесь мы ищем нашу службу машинного обучения — компьютер
→ Мы нажмем на последнюю службу компьютерного зрения
то есть API компьютерного зрения (v3.2) в настоящее время. Если мы увидим, что более поздняя версия выбрала эту.
→ Analyze Image — один из основных API, который выполняет большую часть работы
то есть категория, бренд, взрослый и т. д.
→ Первое, что нужно знать, это регион (т. е. местоположение), где создается API.
→ Нажмите «Обзор» в том месте, где мы находим например. Восток США
→ Это важно, потому что ответ нашего API будет быстрее, если мы будем получать из того же региона.
→ Теперь мы возвращаемся на страницу API. Мы выбрали местоположение на портале Azure, то есть восток США.
→ В названии выберите URL-адрес когнитивного сервиса.
→ В Wild Card мы вставим название созданного нами когнитивного сервиса.
Вставка ключа:
→ Скопируйте ключ из Keys and Endpoint.
→ Вставляем конечные точки и ключ в блокноте:
→ Вставляем ключ в Ocp-Apim-Subscription-Key ключ
→ Мы должны в основном добавить URL-адрес изображения. Любой URL-адрес из Интернета будет в порядке.
→ Скопируем Эйфелеву башню из интернета:
→ Нажатие URL-адреса:
→ Если мы вставляем URL-адрес и нажимаем кнопку «Отправить»
→ Мы получаем ответ с именованным ключом категории.
→ Отсюда можно узнать больше вариантов — есть ли на изображении известные лица, контент для взрослых, цвет и т. д.
→ Все будет разделено запятой без пробела
Конечная точка:
https://cognitive-services-happylearnings.cognitiveservices.azure.com/vision/v3.2/analyze?visualFeatures=Categories,Brands,Adult,Color,Description,Faces,ImageType,Objects,Tags&language=en&model-version=latest
Почтальон:
→ Создадим запрос в Postman:
URL-адрес:
curl --location --request POST 'https://cognitive-services-happylearnings.cognitiveservices.azure.com/vision/v3.2/analyze?visualFeatures=Categories,Brands,Adult,Color,Description,Faces,ImageType,Objects,Tags&language=en&model-version=latest' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header 'Ocp-Apim-Subscription-Key: 0cf42672331346b083c554a2330f022e' \
--data-raw '{"url":"https://i.natgeofe.com/k/c41b4f59-181c-4747-ad20-ef69987c8d59/eiffel-tower-night_3x4.jpg"}'
Конечная точка:
Тело:
{"url":"https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/5/5e/UBtowers.jpg"}
→ Заголовки:
Например 2: Создание изображения:
URL изображения:
https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/5/5e/UBtowers.jpg
URL-адрес:
curl --location --request POST 'https://cognitive-services-happylearnings.cognitiveservices.azure.com/vision/v3.2/analyze?visualFeatures=Categories,Brands,Adult,Color,Description,Faces,ImageType,Objects,Tags&language=en&model-version=latest' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header 'Ocp-Apim-Subscription-Key: 0cf42672331346b083c554a2330f022e' \
--data-raw '{"url":"https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/5/5e/UBtowers.jpg"}'
Пример 3: Получить API эскизов:
→ Мы выбрали наш регион, т.е. восток США
→ Вывод этого URL-адреса представляет собой миниатюру, поэтому он запрашивает размер изображения в качестве вывода.
→ Мы получаем изображение взамен. Вывод изображения двоичный, то есть какой-то файл.
→ Почтальон хорош в этом. Изображение обрабатывается
Видео:
Заключительные мысли:
В этой статье мы узнали о службе Azure Computer Vision. Это первая служба искусственного интеллекта Azure, которая помогает с частью Vision. Мы передаем URL-адрес изображения в качестве входных данных, и Computer Vision прогнозирует и извлекает информацию из изображения.
В следующих нескольких статьях мы рассмотрим искусственный интеллект и машинное обучение, связанные со службами Azure.
Спасибо, что дочитали до конца 🙌 . Если вам понравилась эта статья или вы узнали что-то новое, поддержите меня, нажав кнопку Поделиться ниже, чтобы охватить больше людей, и/или подпишитесь на Twitter и подпишитесь на Happy Learnings !! чтобы увидеть некоторые другие советы, статьи и вещи, о которых я узнаю и делюсь там.
