최신 AI-100日本語 무료덤프 - Microsoft Designing and Implementing an Azure AI Solution (AI-100日本語版)
あなたは、医療日誌の写真の光学式文字認識を実行するアプリケーションを開発しています。検証済みのレコードセットに対してデータを検証するソリューションを推奨する必要があります。どのサービスを推奨事項に含める必要がありますか？
정답: C
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注：この質問は、同じシナリオを提示する一連の質問の一部です。シリーズの各質問には、記載された目標を達成する可能性のある独自のソリューションが含まれています。一部の質問セットには複数の正しい解決策がある場合もあれば、正しい解決策がない場合もあります。
質問に答えた後、その質問に戻ることはできません。その結果、これらの質問はレビュー画面に表示されません。
ストリーミングデータを生成するAzure IoT Edgeデバイスがあります。
デバイスでは、Azure Machine Learningモデルを使用してデータの異常を検出する必要があります。異常が検出されたら、デバイスは異常に関する情報をAzure IoT Hubストリームに追加する必要があります。
ソリューション：Azure Stream AnalyticsをIoT Edgeモジュールとしてデプロイします。
これは目標を達成していますか？
質問に答えた後、その質問に戻ることはできません。その結果、これらの質問はレビュー画面に表示されません。
ストリーミングデータを生成するAzure IoT Edgeデバイスがあります。
デバイスでは、Azure Machine Learningモデルを使用してデータの異常を検出する必要があります。異常が検出されたら、デバイスは異常に関する情報をAzure IoT Hubストリームに追加する必要があります。
ソリューション：Azure Stream AnalyticsをIoT Edgeモジュールとしてデプロイします。
これは目標を達成していますか？
정답: A
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GDPR規制に準拠する必要があるAzure Machine Learning実験があります。
実験のコンプライアンスを追跡し、実験に関するドキュメントを保存する必要があります。
何を使うべきですか？
実験のコンプライアンスを追跡し、実験に関するドキュメントを保存する必要があります。
何を使うべきですか？
정답: A
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コグニティブ検索を展開する必要があります。
Azure Searchサービスをプロビジョニングします。
次に何をすべきですか？
Azure Searchサービスをプロビジョニングします。
次に何をすべきですか？
정답: D
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会社は、音声テキスト変換を使用して会議の議事録を提供するモバイルアプリを開発する予定です。会議からの音声は、リアルタイムの文字起こしを提供するためにストリーミングされます。
会議の議事録ですべての参加者を識別できるように、各会議の参加者が実行する必要があるタスクを推奨する必要があります。
どのタスクをお勧めしますか？
会議の議事録ですべての参加者を識別できるように、各会議の参加者が実行する必要があるタスクを推奨する必要があります。
どのタスクをお勧めしますか？
정답: A
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注：この質問は、同じシナリオを提示する一連の質問の一部です。シリーズの各質問には、記載された目標を達成する可能性のある独自のソリューションが含まれています。一部の質問セットには複数の正しい解決策がある場合もあれば、正しい解決策がない場合もあります。
質問に答えた後、その質問に戻ることはできません。その結果、これらの質問はレビュー画面に表示されません。
Face APIを使用するApp1という名前のアプリがあります。
App1には複数のPersonGroupオブジェクトが含まれています。
Ben Smithという名前の個人のPersonGroupオブジェクトは、追加のエントリを受け入れることができないことがわかります。 Ben SmithのPersonGroupオブジェクトには10,000エントリが含まれています。
Ben SmithのPersonGroupオブジェクトに追加のエントリを追加できるようにする必要があります。ソリューションでは、すべてのエントリでBen Smithを識別できるようにする必要があります。
解決策：すべてのエントリをBen SmithのLargePersonGroupオブジェクトに移行します。
これは目標を達成していますか？
質問に答えた後、その質問に戻ることはできません。その結果、これらの質問はレビュー画面に表示されません。
Face APIを使用するApp1という名前のアプリがあります。
App1には複数のPersonGroupオブジェクトが含まれています。
Ben Smithという名前の個人のPersonGroupオブジェクトは、追加のエントリを受け入れることができないことがわかります。 Ben SmithのPersonGroupオブジェクトには10,000エントリが含まれています。
Ben SmithのPersonGroupオブジェクトに追加のエントリを追加できるようにする必要があります。ソリューションでは、すべてのエントリでBen Smithを識別できるようにする必要があります。
解決策：すべてのエントリをBen SmithのLargePersonGroupオブジェクトに移行します。
これは目標を達成していますか？
정답: A
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Azure Cosmos DBに保存されているデータのセンチメント分析を実行するアプリケーションをデプロイします。
最近、大量のデータをデータベースにロードしました。データはContosoという名前の顧客のものでした。株式会社
Contosoデータのクエリの完了が遅く、クエリによってアプリケーション全体が遅くなることがわかります。
クエリの完了にかかる時間を短縮する必要があります。ソリューションはコストを最小限に抑える必要があります。
目標を達成する最良の方法は何ですか？複数の回答を選択することで目標を達成できます。 BESTアンサーを選択してください。
最近、大量のデータをデータベースにロードしました。データはContosoという名前の顧客のものでした。株式会社
Contosoデータのクエリの完了が遅く、クエリによってアプリケーション全体が遅くなることがわかります。
クエリの完了にかかる時間を短縮する必要があります。ソリューションはコストを最小限に抑える必要があります。
目標を達成する最良の方法は何ですか？複数の回答を選択することで目標を達成できます。 BESTアンサーを選択してください。
정답: B
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リアルタイムで更新するFace APIソリューションがあります。ソリューションのパイロットは、小さなデータセットで正常に実行されます。
絶えず変化する大きなデータセットでソリューションを使用しようとすると、パフォーマンスが低下し、既存の顔を認識するのにかかる時間が遅くなります。
コストを増やさずに既存の顔を認識するのにかかる時間を短縮するには、変更を推奨する必要があります。
何をお勧めしますか？
絶えず変化する大きなデータセットでソリューションを使用しようとすると、パフォーマンスが低下し、既存の顔を認識するのにかかる時間が遅くなります。
コストを増やさずに既存の顔を認識するのにかかる時間を短縮するには、変更を推奨する必要があります。
何をお勧めしますか？
정답: D
会社のヘルプデスクへの内部ユーザーチャットを処理するインテリジェントなボットを作成する予定です。ボットには次の要件があります。
*ユーザーの意味を解釈できる必要があります。
*ユーザーに対して複数のタスクを実行できる必要があります。
*既存のナレッジベースからの質問に答えられる必要がある
要件を満たすソリューションを推奨する必要があります。
各要件に対してどのソリューションを推奨する必要がありますか？回答するには、回答領域で適切なオプションを選択します。
注：それぞれの正しい選択は1ポイントの価値があります。
*ユーザーの意味を解釈できる必要があります。
*ユーザーに対して複数のタスクを実行できる必要があります。
*既存のナレッジベースからの質問に答えられる必要がある
要件を満たすソリューションを推奨する必要があります。
各要件に対してどのソリューションを推奨する必要がありますか？回答するには、回答領域で適切なオプションを選択します。
注：それぞれの正しい選択は1ポイントの価値があります。
정답:
Explanation
Box 1: The Language Understanding (LUIS) service
Language Understanding (LUIS) is a cloud-based API service that applies custom machine-learning intelligence to a user's conversational, natural language text to predict overall meaning, and pull out relevant, detailed information.
Box 2: Text Analytics API
The Text Analytics API is a cloud-based service that provides advanced natural language processing over raw text, and includes four main functions: sentiment analysis, key phrase extraction, named entity recognition, and language detection.
Box 3: The QnA Maker service
QnA Maker is a cloud-based Natural Language Processing (NLP) service that easily creates a natural conversational layer over your data. It can be used to find the most appropriate answer for any given natural language input, from your custom knowledge base (KB) of information.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/bot-service/bot-builder-tutorial-dispatch
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/qnamaker/overview/overview
注：この質問は、同じシナリオを提示する一連の質問の一部です。シリーズの各質問には、記載された目標を達成する可能性のある独自のソリューションが含まれています。一部の質問セットには複数の正しい解決策がある場合もあれば、正しい解決策がない場合もあります。
質問に答えた後、その質問に戻ることはできません。その結果、これらの質問はレビュー画面に表示されません。
Azure Machine Learning StudioでいくつかのAIモデルを作成します。
モデルを実稼働環境にデプロイします。
モデルの計算パフォーマンスを監視する必要があります。
解決策：カスタムスコアリングスクリプトを作成します。
これは目標を達成していますか？
質問に答えた後、その質問に戻ることはできません。その結果、これらの質問はレビュー画面に表示されません。
Azure Machine Learning StudioでいくつかのAIモデルを作成します。
モデルを実稼働環境にデプロイします。
モデルの計算パフォーマンスを監視する必要があります。
解決策：カスタムスコアリングスクリプトを作成します。
これは目標を達成していますか？
정답: B
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