최신 AI-900日本語 무료덤프 - Microsoft Azure AI Fundamentals (AI-900日本語版)
コンピュータビジョンを使用して実行できる2つのタスクは何ですか？それぞれの正解は完全な解決策を提示します。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。
정답: B,E
Azure MachineLearningを使用してトレーニングされたモデルの複数のバージョンを追跡する必要があります。あなたは何をするべきか？
정답: B
次の各ステートメントについて、ステートメントがtrueの場合は、[はい]を選択します。それ以外の場合は、[いいえ]を選択します。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。
정답:
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-gb/azure/cognitive-services/qnamaker/concepts/data-sources-and-content
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/luis/choose-natural-language-processing-service QnA maker conversational AI service and has nothing to do with SQL database You can easily create a user support bot solution on Microsoft Azure using a combination of two core technologies:
- QnA Maker. This cognitive service enables you to create and publish a knowledge base with built-in natural language processing capabilities.
- Azure Bot Service. This service provides a framework for developing, publishing, and managing bots on Azure.
https://docs.microsoft.com/en-us/learn/modules/build-faq-chatbot-qna-maker-azure-bot-service/2-get-started-qna-bot LUIS is used to understand user intent from utterances.
Creating a language understanding application with Language Understanding consists of two main tasks. First you must define entities, intents, and utterances with which to train the language model - referred to as authoring the model. Then you must publish the model so that client applications can use it for intent and entity prediction based on user input.
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/luis/choose-natural-language-processing-service
文を完成させるには、回答領域で適切なオプションを選択します。
정답:
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/data-guide/technology-choices/natural-language-processing
顔認識タスクを適切な質問に一致させます。
回答するには、適切なタスクを左側の列から右側の質問にドラッグします。各タスクは、1回使用することも、複数回使用することも、まったく使用しないこともできます。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。
回答するには、適切なタスクを左側の列から右側の質問にドラッグします。各タスクは、1回使用することも、複数回使用することも、まったく使用しないこともできます。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。
정답:
Reference:
https://azure.microsoft.com/en-us/services/cognitive-services/face/#features
AIワークロードのタイプを適切なシナリオに一致させます。
答えるには、適切なワークロードタイプを左側の列から右側のシナリオにドラッグします。各ワークロードタイプは、1回使用することも、複数回使用することも、まったく使用しないこともできます。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。
答えるには、適切なワークロードタイプを左側の列から右側のシナリオにドラッグします。各ワークロードタイプは、1回使用することも、複数回使用することも、まったく使用しないこともできます。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。
정답:
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/
医学研究プロジェクトでは、事前定義された脳出血タイプに分類された脳スキャン画像の匿名化された大規模なデータセットを使用します。
機械学習を使用して、画像を人がレビューする前に、画像内のさまざまな脳出血タイプの早期検出をサポートする必要があります。
これは、どのタイプの機械学習の例ですか？
機械学習を使用して、画像を人がレビューする前に、画像内のさまざまな脳出血タイプの早期検出をサポートする必要があります。
これは、どのタイプの機械学習の例ですか？
정답: A
설명: (DumpTOP 회원만 볼 수 있음)
従業員とその写真のリストを含むデータベースがあります。
従業員の新しい写真にタグを付けています。
次の各ステートメントについて、ステートメントが真の場合は[はい]を選択します。それ以外の場合は、[いいえ]を選択します。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。
従業員の新しい写真にタグを付けています。
次の各ステートメントについて、ステートメントが真の場合は[はい]を選択します。それ以外の場合は、[いいえ]を選択します。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。
정답:
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/face/overview
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/face/concepts/face-detection
次の各ステートメントについて、ステートメントがtrueの場合は、[はい]を選択します。それ以外の場合は、[いいえ]を選択します。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。
정답:
Azure Machine Learning Designerを使用して、推論パイプラインを公開します。
パイプラインを消費するために使用する必要がある2つのパラメーターはどれですか？それぞれの正解は、解決策の一部を示しています。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。
パイプラインを消費するために使用する必要がある2つのパラメーターはどれですか？それぞれの正解は、解決策の一部を示しています。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。
정답: B,C
설명: (DumpTOP 회원만 볼 수 있음)
電話、ソーシャル メディア、デジタル アシスタントを使用して、注文のステータスを問い合わせる機能を顧客に提供する必要があります。
何を使うべきでしょうか?
何を使うべきでしょうか?
정답: B
機械学習のタイプを適切なシナリオに一致させます。
答えるには、適切な機械学習タイプを左側の列から右側のシナリオにドラッグします。
各機械学習タイプは、1回使用することも、複数回使用することも、まったく使用しないこともできます。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。
答えるには、適切な機械学習タイプを左側の列から右側のシナリオにドラッグします。
各機械学習タイプは、1回使用することも、複数回使用することも、まったく使用しないこともできます。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。
정답:
特定の期間に発生したタクシーの旅に関する情報を含むデータセットがあります。
タクシーの旅の運賃を予測するには、モデルをトレーニングする必要があります。
機能として何を使用する必要がありますか？
タクシーの旅の運賃を予測するには、モデルをトレーニングする必要があります。
機能として何を使用する必要がありますか？
정답: B
설명: (DumpTOP 회원만 볼 수 있음)
ある地域の動物の個体数を予測する必要があります。
どの Azure Machine Learning タイプを使用する必要がありますか?
どの Azure Machine Learning タイプを使用する必要がありますか?
정답: B
質問に答えるスマートデバイス。「Contoso, Ltd.の株価はいくらですか?」はどの Al ワークロードの一例ですか?
정답: A