SynapseML 은 확장 가능한 기계 학습 파이프라인 빌드를 간소화하고 Azure Synapse Analytics와 통합하는 오픈 소스 라이브러리입니다. 텍스트 분석 및 컴퓨터 비전 작업을 처리합니다. Python, R, Scala, Java 및 .NET을 지원합니다.
Azure AI 서비스는 앱에 AI 기능을 추가하는 데 사용하는 API, SDK 및 서비스 모음입니다. Azure AI 서비스를 사용하면 보고, 듣고, 말하고, 이해하고, 이유를 파악할 수 있는 앱을 빌드할 수 있습니다. 여기에는 비전, 음성, 언어, 웹 검색 및 결정의 다섯 가지 기능이 포함됩니다. Fabric은 SynapseML을 사용하여 이러한 서비스에 대한 액세스를 제공합니다.
참고 항목
Fabric은 Azure AI 서비스와 통합되어 Azure OpenAI Service, Text Analytics 및 Azure AI Translator를 사용하여 데이터를 보강합니다. 이 통합은 공개 미리 보기로 제공됩니다. 패브릭의 AI 서비스에 대해 자세히 알아보세요.
Bring Your Own Key를 사용하여 Azure AI 서비스 사용
시각
- 설명: 사람이 읽을 수 있는 언어(Scala, Python)로 된 이미지에 대한 설명을 제공합니다.
- 분석(색, 이미지 유형, 얼굴, 성인 또는 외설 콘텐츠): 이미지의 시각적 기능(Scala, Python)을 분석합니다.
- OCR: 이미지에서 텍스트를 읽습니다. (Scala, Python)
- 텍스트 인식: 이미지에서 텍스트를 읽습니다. (Scala, Python)
- 썸네일: 이미지에서 사용자 지정 크기의 썸네일을 생성합니다. (Scala, Python)
- 도메인별 콘텐츠 인식: 도메인별 콘텐츠(유명인, 랜드마크)를 인식합니다. (Scala, Python)
- 태그: 입력 이미지와 관련된 단어 목록을 식별합니다. (Scala, Python)
- 검색: 이미지에서 인간 얼굴을 검색합니다. (Scala, Python)
- 확인: 두 얼굴이 같은 사람에 속하는지 또는 얼굴이 사람(Scala, Python)에 속하는지 확인합니다.
- 식별: 사용자 그룹에서 특정 쿼리 사람 얼굴과 가장 근접하게 일치하는 항목을 찾습니다. (Scala, Python)
- 유사한 얼굴 찾기: 얼굴 목록에서 쿼리 얼굴과 유사한 얼굴을 찾습니다. (Scala, Python)
- 그룹화: 얼굴 그룹을 유사성에 따라 분리된 그룹으로 나눕니다. (Scala, Python)
음성
- 음성 텍스트 변환: 오디오 스트림을 텍스트로 변환합니다. (Scala, Python)
- 대화 전사: 오디오 스트림을 식별된 스피커(Scala, Python)를 사용하여 라이브 대본으로 전사합니다.
- 텍스트 음성 변환: 텍스트를 실제 오디오(Scala, Python)로 변환합니다.
언어
- 언어 감지: 입력 텍스트의 언어를 감지합니다. (Scala, Python)
- 핵심 구 추출: 입력 텍스트에서 핵심 논점을 식별합니다. (Scala, Python)
- 명명된 엔터티 인식: 입력 텍스트에서 알려진 엔터티 및 일반 명명된 엔터티를 식별합니다. (Scala, Python)
- 감정 분석: 입력 텍스트의 감정을 나타내는 0과 1 사이의 점수를 반환합니다. (Scala, Python)
- 의료 항목 추출: 텍스트에서 의료 항목 및 관계를 추출합니다. (Scala, Python)
번역
- 번역: 텍스트를 번역합니다. (Scala, Python)
- 음역: 한 언어로 된 텍스트를 한 스크립트에서 다른 스크립트로 변환합니다. (Scala, Python)
- 검색: 텍스트 조각의 언어를 식별합니다. (Scala, Python)
- 문장 나누기: 텍스트 조각(Scala, Python)에서 문장 경계의 위치를 식별 합니다.
- Dictionary Lookup: 단어와 소수의 관용구에 대한 대체 번역을 제공합니다. (Scala, Python)
- 사전 예: 사전의 용어가 컨텍스트에서 어떻게 사용되는지 보여 주는 예를 제공합니다. (Scala, Python)
- 문서 번역: 문서 구조와 데이터 형식을 유지하면서 지원되는 모든 언어와 방언으로 문서를 번역합니다. (Scala, Python)
Azure AI 문서 인텔리전스
- 레이아웃 분석: 지정된 문서에서 텍스트 및 레이아웃 정보를 추출합니다. (Scala, Python)
- 영수증 분석: OCR(광학 인식) 및 영수증 모델을 사용하여 영수증에서 데이터를 검색하고 추출합니다. 이 기능을 사용하면 가맹점 이름, 가맹점 전화 번호, 거래 날짜, 트랜잭션 합계 등과 같은 영수증에서 구조화된 데이터를 쉽게 추출할 수 있습니다. (Scala, Python)
- 명함 분석: OCR(광학 인식) 및 명함 모델을 사용하여 명함에서 데이터를 검색하고 추출합니다. 이 기능을 사용하면 연락처 이름, 회사 이름, 전화 번호, 전자 메일 등과 같은 명함에서 구조화된 데이터를 쉽게 추출할 수 있습니다. (Scala, Python)
- 청구서 분석: OCR(광학 인식) 및 청구서 이해 딥 러닝 모델을 사용하여 청구서에서 데이터를 검색하고 추출합니다. 이 기능을 사용하면 고객, 공급업체, 청구서 ID, 송장 기한, 총 송장 금액, 세금 금액, 배송지, 청구, 품목 등과 같은 송장에서 구조화된 데이터를 쉽게 추출할 수 있습니다. (Scala, Python).
- ID 문서 분석: OCR(광학 인식) 및 ID 문서 모델을 통해 식별 문서에서 데이터를 검색하고 추출하여 이름, 성, 생년월일, 문서 번호 등과 같이 ID 문서에서 구조화된 데이터를 쉽게 추출할 수 있습니다. (Scala, Python)
- 사용자 지정 양식 분석: 일련의 대표적인 학습 양식에서 만들어진 모델을 기반으로 양식(PDF 및 이미지)에서 구조화된 데이터로 정보를 추출합니다. (Scala, Python)
- 사용자 지정 모델 가져오기: 사용자 지정 모델에 대한 자세한 정보를 가져옵니다. (Scala, Python)
- 사용자 지정 모델 나열: 모든 사용자 지정 모델에 대한 정보를 가져옵니다. (Scala, Python)
의사 결정
- 최신 지점의 변칙 상태: 이전 지점을 사용하여 모델을 생성하고 최신 지점이 변칙인지 판단합니다. (Scala, Python)
- 변칙 찾기: 전체 시리즈를 사용하여 모델을 생성하고 시리즈에서 변칙을 찾습니다. (Scala, Python)