Azure Custom Vision 教學(一)要跟大家介紹來自 Microsoft 的 Azure Custom Vision 雲端服務，這項雲端服務主要目的是提供影像分類（Classification）、物件辨識（Object Detect）功能，並且提供完整的資料處理、模型訓練相關工具平台，使用者只需要將資料圖片上傳至雲端平台，並透過雲端平台輔助完成圖片標籤、模型訓練，最後將此模型發布，即可透過 Azure Custom Vision SDK、REST API 使用此模型，傳送圖片資料後 API 將會回傳辨識結果，使用上相當的方便！
一、建立 Azure 帳號
1. Azure 學生版
Azure 學生版提供 18 歲以上在學學生期限 12 個月 100 美金的 Azure 點數，不需要額外輸入信用卡就能註冊，點數用完帳戶會自動停用，若想繼續使用升級即可，建立時必須要使用學術帳號才能順利驗證身分喔！
2. 註冊帳號
首先到 Azure 官網取得 Azure 學生版帳戶，如下圖所示：
在這之前需要先登入 Microsoft 帳號，若沒有的話可先申請一組帳號，也可以使用 Github 帳號登入。
輸入手機號碼（台灣在比較上面）。
學生驗證：輸入學校電子郵件。
完成後我們進入 Azure Console 首頁，選擇「訂用帳戶」，會看到有一個「Azure for Students」，這樣就表示取得學生版成功摟~
二、在 Azure 服務上建立資源
1. 建立資源
接著我們回到首頁建立資源，選擇「建立資源」。
左側分類選擇「AI + 機器學習服務」，選擇「自訂視覺」服務。
2. 建立自訂視覺服務
(1) 建立選項：選擇兩者（訓練與預測）
(2) 專案詳細資料－訂用帳戶選擇之前申請到的 Azure for Students 帳戶，資源群組若沒有可以一併新建。
(3) 執行個體詳細資料－區域選擇日本（比較近感覺會快一些），輸入想要的名稱，此名稱也會是之後的網域名稱。
(4) 訓練資源－訓練定價層選擇「Standard S0」
(5) 預測資源－預測定價層選擇「Standard S0」
(6) 選擇下一步，網路安全性選擇「所有網路」，選擇下一步
(7) 標籤不用輸入
(8) 選擇下一步檢視設定，確定無誤後選擇「建立」
(9) 等待系統部屬，部屬完成後如下圖所示：
三、進入自訂視覺入口網站
可直接從網址進入，或按照以下方式，選擇資源群組內的自訂視覺資源。
(1) 選擇「自訂視覺入口網站」
(2) 自訂視覺入口網站如下圖所示：
四、建立專案
(1) 選擇「NEW PROJECT」建立新專案，輸入專案名稱、描述、選擇先前建立的資源，專案類型選擇影像分類（Classification），分類類型選擇「Multiclass」，Domain 選擇「General[A2]」。
(2) 專案建立完成如下圖所示：
五、小結
初次依照上述文章的步驟操作時，是不是覺得有點麻煩呢？其中有幾個小步驟大家要特別留意喔！(如果看一次無法理解，可以多看幾次(ﾉ>ω<)ﾉ)
希望大家透過上述文章的解說都能成功註冊帳號與建立專案，後續只要時常使用就能理解需要每個設定步驟的原因，下一篇文章「Azure Custom Vision 教學(二)」我們將會開始訓練影像分類模型，我們下次見～
