上一篇([30]Confusion Matrix - 用來衡量Classifier Model的方式 Precision和Recall)介紹了Confusion Matrix并且如何使用Precision和Recall這兩個指標來衡量一個Classifier Model的好壞。

這一篇又回到了Custom Vision。在Custom Vision Train好的Model是否能夠拿來離線和或者別的應用例如app裡面使用呢？

Custom Vision有提供匯出Model的功能，這篇將對這個部分介紹。

在上一篇([29]維護Custon Vision Model - 使用歷史查詢記錄做訓練以及如何版控)看完了如何用歷史的搜索結果來持續training Model(模型)并且透過iteration做到Model的測試訓練以及版控，不過上一篇也遺留了一個問題，怎麽看目前的Model是好還是壞？

這裡面就牽扯到了一些數學概念，因此在這一篇將介紹怎麽評判一個Classifier Model是好還是壞，透過Confusion Matrix以及Precision和Recall來瞭解一個Classifier Model的情況。

在上一篇([28]整合Custom Vision到chatbot - 拍照就可以識別價錢)把Custom Vision Training好的Model和Chatbot結合達到了拍照就可以辨識飲料價錢的功能。

這一篇來看看如何透過歷史查詢的圖片持續精進Model，讓他的準確度越來越高，并且透過Iteration做版控避免更糟糕的Model不小心上綫。

在上一篇([27]Custom Vision - 自己的Model自己Train 建立圖片的分類模型)瞭解了如何使用Custom Vision去train一個圖片的classifier模型，并且用了一些測試照片去測試模型的準確度。

是時候把這個功能整合到chatbot裡面了。這一篇將來實作整合進入chatbot的功能并且實現上篇提到的情景 - 透過拍照就可以知道這個飲料是多少錢。

上一篇([26]賦予chatbot OCR的能力 - 加入對發票的功能)介紹完了Computer Vision裡面的OCR服務整合到Bot Builder SDK的程式了之後，來看看另外一個和Vision有關的服務，Custom Vision。

在這一篇將介紹Custom Vision是一個什麽樣的服務，并且如何用Custom Vision來建立一個之後會用到的模型。

在上一篇([25]使用Computer Vision - 如何設定、看文件以及使用REST API測試)看完了如何建立Computer Vision的Key，瞭解如何看REST Api的文件并且用Postman做服務測試。

這一篇將把OCR的功能整合到chatbot裡面，看看實際開發起來是個什麽感覺。

在上一篇([24]圖像識別的服務 - Computer Vision概觀介紹)看完了Cognitive Service 裡面和 Vision 有關的服務，以及Computer Vision的一些簡單的功能介紹了之後，在這一篇將來看看實際上怎麽使用Computer Vision。

這篇將會先介紹如何建立Computer Vision需要的Key，再來用Postman呼叫OCR服務的REST API作爲測試。