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modulo 3 - parei na 25 / Flashcards

1
Q
  1. O que o serviço cognitivo de pesquisa visual computacional pode fazer?
A

Interprete uma imagem e sugira uma legenda apropriada.
Sugere tags relevantes que podem ser usadas para indexar uma imagem.
Categorize uma imagem.
Identifique objetos em uma imagem.
Detecte rostos e pessoas em uma imagem.
Reconheça celebridades e pontos de referência em uma imagem.
Leia o texto em uma imagem.

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2
Q
  1. Ao usar a pesquisa visual computacional, qual é a diferença entre pesquisa visual computacional e Serviços Cognitivos?
A

Pesquisa Visual Computacional: É uma Recurso específico para o serviço de pesquisa visual computacional. Use este tipo de recurso se você não pretende usar nenhum outro serviço cognitivo, ou se deseja rastrear a utilização e os custos de seu recurso de pesquisa visual computacional separadamente.
Serviços cognitivos: Inclui pesquisa visual computacional junto com muitos outros recursos: Text Analytics, Translator Text e outros. Use este tipo de recurso se você planeja usar vários serviços cognitivos e deseja simplificar a administração e o desenvolvimento.

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3
Q
  1. Se o cliente deseja usar os serviços de pesquisa visual computacional do que ele precisa?
A 
Uma chave usada para autenticar aplicativos clientes.
Um endpoint (ponto de extremidade) que fornece o endereço HTTP no qual seu recurso pode ser acessado.
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4
Q
  1. A pesquisa visual computacional pode descrever as imagens? Sim
A
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5
Q
  1. A pesquisa visual computacional detecta os objetos na imagem. Isso é verdade? Sim
A
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6
Q
  1. A pesquisa visual computacional detecta os objetos na imagem. Isso é verdade? Sim
A

A capacidade de detecção de objetos é semelhante à marcação, no sentido de que o serviço pode identificar objetos comuns. Mas em vez de marcar ou fornecer tags apenas para os objetos reconhecidos, esse serviço também pode retornar o que é conhecido como coordenadas em um objecto rectangle contendo (x, y, w, h) para delimitarmos os objetos através de uma caixa delimitadora.

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7
Q
  1. O pesquisa visual computacional pode detectar marcas na imagem ?Sim
A

O recurso fornece a capacidade de identificar marcas comerciais. O serviço possui um banco de dados existente de milhares de logotipos reconhecidos globalmente de marcas comerciais de produtos.

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8
Q
  1. Com a pesquisa visual computacional podemos categorizar as pessoas na imagem ? Sim
A
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9
Q
  1. Ao categorizar uma imagem, o serviço pesquisa visual computacional oferece suporte a dois modelos de domínio especializados. Quais são ?
A

Celebridades: O serviço inclui um modelo que foi treinado para identificar milhares de celebridades conhecidas do mundo dos esportes, entretenimento e negócios.

Locais Famosos: O serviço pode identificar Locais famosos, como o Taj Mahal , Estátua da Liberdade, Palácio de Versailles entre outros locais conhecidos pela humanidade.

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10
Q
  1. O serviço pesquisa visual computacional pode usar recursos de ________ para detectar texto impresso e oumanuscrito em imagens.
A

Reconhecimento Óptico de Caracteres (OCR)

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11
Q
  1. Se você deseja detectar imagens que contenham conteúdo adulto ou que representem cenas violentas e sangrentas. O serviço pesquisa visual computacional pode ajudar neste cenário? Sim
A

Conteúdo Moderado : Detecção de imagens que contêm conteúdo adulto ou retratam cenas violentas e sangrentas.

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12
Q
  1. Você deseja usar o serviço de pesquisa visual computacional para analisar imagens. Você também deseja usar o serviço Text Analytics para analisar texto. Você deseja que os desenvolvedores exijam apenas uma chave e um endpoint http(ponto de extremidade) para acessar todos os seus serviços. Que tipo de recurso você deve criar em sua assinatura do Azure?

Serviços Cognitivos

A
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13
Q
  1. Você deseja usar o serviço de pesquisa visual computacional para identificar a localização de itens individuais em uma imagem. Qual dos seguintes recursos você deve recuperar?
A

Objetos

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14
Q
  1. Você deseja usar o serviço de pesquisa visual computacional para analisar imagens de locais e identificar edifícios conhecidos? O que você deveria fazer?
A

Recupere as categorias da imagem, especificando o domínio dos locais

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15
Q
  1. _______ é uma técnica de Machine Learning no qual o objeto que está sendo classificado é uma imagem, pode ser uma fotografia.
A

Classificação de imagem

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16
Q
  1. Quais são os usos da classificação de imagens?
A

dentificação do produto: realização de pesquisas visuais de produtos específicos em pesquisas online ou mesmo na loja usando um dispositivo móvel.
Investigação de desastres : Avaliando a infraestrutura principal para esforços de preparação de grandes desastres. Por exemplo, imagens de vigilância aérea podem mostrar pontes e classificá-las. Qualquer coisa classificada como uma ponte poderia então ser marcada para preparação e investigação de emergência.
Diagnóstico médico: A avaliação de imagens de dispositivos de raio-X ou ressonância magnética pode classificar rapidamente problemas específicos encontrados como tumores cancerígenos ou muitas outras condições médicas relacionadas ao diagnóstico por imagem médica.

17
Q
  1. Quais são os recursos disponíveis para Visão Personalizada no Azure?
A

Visão Personalizada: É um recurso de treinamento ou predição.

18
Q
  1. O processo de treinamento do modelo é um processo iterativo no qual o serviço Visão Personalizada treina repetidamente o modelo usando alguns dos dados, mas retém alguns para avaliar o modelo. Quais são as métricas de avaliação?
A

Precisão: qual porcentagem das previsões de classe feitas pelo modelo estavam corretas? Por exemplo, se o modelo previu que 10 imagens são laranjas, das quais oito eram realmente laranjas, então a precisão é 0,8 (80%). Lembre-se: que porcentagem de previsões de classe o modelo identificou corretamente? Por exemplo, se houver 10 imagens de maçãs e o modelo encontrou 7 delas, o recall é 0,7 (70%). Precisão média (AP): Uma métrica geral que leva em consideração a precisão e o recall).

19
Q

Depois de publicar o modelo em seu recurso de previsão. Para usar seu modelo, quais informações os desenvolvedores irão precisar ?

ID do projeto: o ID exclusivo do projeto de Visão Personalizada q

A

ID do projeto: o ID exclusivo do projeto de Visão Personalizada que você criou para treinar o modelo.
Nome do modelo: o nome que você atribuiu ao modelo durante a publicação.
Endpoint (ponto de extremidade) de predição: Endereços HTTP do recurso de predição para o qual foi publicado o modelo (não o recurso de treinamento).
Chave de predição: a chave de autenticação para o recurso de predição para o qual você publicou o modelo (não o recurso de treinamento).

20
Q
  1. Você planeja usar o serviço Visão Personalizada para treinar um modelo de classificação de imagem. Você deseja criar um recurso que só pode ser usado para treinamento de modelo, e não para previsão. Que tipo de recurso você deve criar em sua assinatura do Azure?
A

Visão Personalizada

21
Q
  1. Você está treinando um modelo de classificação de imagens que atinge métricas de avaliação insatisfatórias. Como você pode melhorar isso?
A

Basta adicionar mais imagens ao conjunto de treinamento.

22
Q
  1. Você publicou um modelo de classificação de imagem. Quais informações você deve fornecer aos desenvolvedores que desejam usá-las?
A

ID do projeto
Nome do modelo
Chave (Secret Key)
Endpoint

23
Q
  1. _______ é uma forma de pesquisa visual computacional baseada em Machine Learning em que um modelo é treinado para reconhecer tipos individuais de objeto em uma imagem e identificar sua localização na imagem.
A

Detecção de objetos

24
Q
  1. Qual é a diferença entre detecção de objetos e classificação de imagens?
A

A classificação de imagens é uma forma de pesquisa visual computacional baseada em Machine Learning em que um modelo é treinado para categorizar imagens com base em padrões homogêneos que elas contêm.
A detecção de objetos vai além disso, para classificar objetos individuais na imagem e retornar as coordenadas de um caixa delimitadora que indica a localização do objeto.

25
Q
  1. Quais são cenários para uso da detecção de objetos?
A

Avaliação da segurança de um edifício procurando extintores de incêndio ou outro equipamento de emergência.
Criação de software para carros autônomos ou veículos com recursos de assistência na faixa.
Imagens médicas, como ressonância magnética ou raios-x, que podem detectar objetos conhecidos para diagnóstico médico.
Softwares para criar barreiras de segurança do trabalho validando equipamentos de EPI ou até mesmo uso de mascaras

26
Q
  1. Quais são as principais considerações que devemos ter ao colocar imagens para serem treinadas para detecção de objetos, garantindo que você tenha imagens suficientes dos objetos?
A

Sempre de preferência, de vários ângulos;

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