ある製造業のDX推進担当者が、Azure AI Custom Vision を使ったプロジェクトを計画している。Azure AI Custom Vision について正確に説明しているものを2つ選択してください。
- A. モデルの訓練にはGPUクラスターを自分で構成する必要があり、コンピューティングリソースの管理が必要である
- B. Custom Vision では画像分類プロジェクト（多クラス・多ラベル）と物体検出プロジェクトの2種類のプロジェクトタイプを作成できる
- C. Custom Vision は Azureポータルのみから利用でき、プログラムからのAPIアクセスはできない
- D. Custom Vision で訓練した物体検出モデルは最大2クラスまでしかサポートしない
- E. 訓練済みモデルはREST APIとしてのホスティングのほか、TensorFlow・CoreML・ONNX・Dockerなどのフォーマットでエクスポートしてエッジデバイスやオフライン環境で実行できる
解答と解説を見る
正解: B, E
Bは正確で、Custom Visionは「画像分類（多クラス：1画像1ラベル、または多ラベル：1画像複数ラベル）」と「物体検出（バウンディングボックス付き）」の2プロジェクトタイプを提供する。Eも正確で、訓練済みモデルはTensorFlow・CoreML・ONNX・Dockerfileなどのフォーマットでエクスポートでき、IoTデバイスやオフライン環境での推論（エッジ展開）が可能である。Aはコンピューティングリソースを自己管理する必要はなく、Custom Visionはマネージドサービスとして訓練インフラを抽象化しているため誤り。Dの物体検出の2クラス制限は存在せず、多数のクラスをサポートする。CはプログラムからのTraining APIおよびPrediction APIによるアクセスが可能であり誤りである。
📚 関連サービスの解説: Azure AI Vision