更新された2023年06月合格させるAI-900日本語試験リアル練習テスト問題
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質問 # 53
クライアントアプリケーションで使用されるサービスとして、Azure MachineLearningモデルをデプロイすることを計画しています。
モデルをデプロイする前に、どの3つのプロセスを順番に実行する必要がありますか？回答するには、適切なプロセスをプロセスのリストから回答領域に移動し、正しい順序で配置します。
正解：
解説：
1 - data prparation
2 - model training
3 - model evaluation
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-ml-pipelines
質問 # 54
Azure Machine Learning Designerのキャンバスにドラッグできる2つのコンポーネントはどれですか？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。
- A. モジュール
- B. 計算
- C. パイプライン
- D. データセット
正解：A、D
解説：
Explanation
You can drag-and-drop datasets and modules onto the canvas.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-designer
質問 # 55
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。
- A. モデル名
- B. RESTエンドポイント
- C. 認証キー
- D. トレーニングエンドポイント
正解：B、C
解説：
Explanation
https://docs.microsoft.com/en-in/learn/modules/create-regression-model-azure-machine-learning-designer/deploy
質問 # 56
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。
正解：
解説：
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/learn/modules/responsible-ai-principles/4-guiding-principles AI systems should perform reliably and safely. For example, consider an AI-based software system for an autonomous vehicle; or a machine learning model that diagnoses patient symptoms and recommends prescriptions. Unreliability in these kinds of system can result in substantial risk to human life.
https://docs.microsoft.com/en-us/learn/modules/get-started-ai-fundamentals/7-understand-responsible-ai
質問 # 57
Azure Machine Learning Designerのキャンバスにドラッグできる2つのコンポーネントはどれですか？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。
- A. モジュール
- B. 計算
- C. パイプライン
- D. データセット
正解：A、D
解説：
You can drag-and-drop datasets and modules onto the canvas.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-designer
質問 # 58
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。
正解：
解説：
Explanation
Privacy and security.
As AI becomes more prevalent, protecting privacy and securing important personal and business information is becoming more critical and complex. With AI, privacy and data security issues require especially close attention because access to data is essential for AI systems to make accurate and informed predictions and decisions about people. AI systems must comply with privacy laws that require transparency about the collection, use, and storage of data and mandate that consumers have appropriate controls to choose how their data is used. At Microsoft, we are continuing to research privacy and security breakthroughs (see next unit) and invest in robust compliance processes to ensure that data collected and used by our AI systems is handled responsibly.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/learn/modules/responsible-ai-principles/4-guiding-principles
質問 # 59
テキストとして保存されている保険金請求レポートがあります。
要約を生成するには、レポートから重要な用語を抽出する必要があります。
どのタイプのAlワークロードを使用する必要がありますか？
- A. 自然言語処理
- B. 異常検出
- C. 会話型アル
- D. コンピュータービジョン
正解：A
解説：
Key phrase extraction is the concept of evaluating the text of a document, or documents, and then identifying the main talking points of the document(s).
Key phase extraction is a part of Text Analytics. The Text Analytics service is a part of the Azure Cognitive Services offerings that can perform advanced natural language processing over raw text.
https://docs.microsoft.com/en-us/learn/modules/analyze-text-with-text-analytics-service/2-get-started-azure
質問 # 60
コンピュータビジョンの種類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。
正解：
解説：
Explanation
Box 1: Facial recognition
Face detection that perceives faces and attributes in an image; person identification that matches an individual in your private repository of up to 1 million people; perceived emotion recognition that detects a range of facial expressions like happiness, contempt, neutrality, and fear; and recognition and grouping of similar faces in images.
Box 2: OCR
Box 3: Objection detection
Object detection is similar to tagging, but the API returns the bounding box coordinates (in pixels) for each object found. For example, if an image contains a dog, cat and person, the Detect operation will list those objects together with their coordinates in the image. You can use this functionality to process the relationships between the objects in an image. It also lets you determine whether there are multiple instances of the same tag in an image.
The Detect API applies tags based on the objects or living things identified in the image. There is currently no formal relationship between the tagging taxonomy and the object detection taxonomy. At a conceptual level, the Detect API only finds objects and living things, while the Tag API can also include contextual terms like
"indoor", which can't be localized with bounding boxes.
Reference:
https://azure.microsoft.com/en-us/services/cognitive-services/face/
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/computer-vision/concept-object-detection
質問 # 61
責任あるAIに関するマイクロソフトの指導原則を適切な説明に一致させます。
答えるには、適切な原則を左側の列から右側の説明にドラッグします。各原則は、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。
正解：
解説：
Explanation
Box 1: Reliability and safety
To build trust, it's critical that AI systems operate reliably, safely, and consistently under normal circumstances and in unexpected conditions. These systems should be able to operate as they were originally designed, respond safely to unanticipated conditions, and resist harmful manipulation.
Box 2: Fairness
Fairness: AI systems should treat everyone fairly and avoid affecting similarly situated groups of people in different ways. For example, when AI systems provide guidance on medical treatment, loan applications, or employment, they should make the same recommendations to everyone with similar symptoms, financial circumstances, or professional qualifications.
We believe that mitigating bias starts with people understanding the implications and limitations of AI predictions and recommendations. Ultimately, people should supplement AI decisions with sound human judgment and be held accountable for consequential decisions that affect others.
Box 3: Privacy and security
As AI becomes more prevalent, protecting privacy and securing important personal and business information is becoming more critical and complex. With AI, privacy and data security issues require especially close attention because access to data is essential for AI systems to make accurate and informed predictions and decisions about people. AI systems must comply with privacy laws that require transparency about the collection, use, and storage of data and mandate that consumers have appropriate controls to choose how their data is used Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/learn/modules/responsible-ai-principles/4-guiding-principles
質問 # 62
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。
正解：
解説：
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/reference-architectures/ai/conversational-bot
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/bot-service/bot-builder-webchat-overview?view=azure-bot-service-4.0
質問 # 63
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。
正解：
解説：
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/custom-vision-service/home custom vision - This is a type of computer vision service which helps in building/training models using user provided data Creating an object detection solution with Custom Vision consists of three main tasks. First you must use upload and tag images, then you can train the model, and finally you must publish the model so that client applications can use it to generate predictions.
https://docs.microsoft.com/en-us/learn/modules/detect-objects-images-custom-vision/2-object-detection-azure
質問 # 64
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。
正解：
解説：
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/algorithm-module-reference/linear-regression
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/machine-learning-initialize-model-clustering Regression is a form of machine learning that is used to predict a numeric label based on an item's features.
https://docs.microsoft.com/en-us/learn/modules/create-regression-model-azure-machine-learning-designer/introduction
質問 # 65
異常検出に使用できる機械学習手法はどれですか?
- A. ユーザーが提供した画像に基づいてオブジェクトを分類する機械学習手法。
- B. 書き言葉と話し言葉を理解する機械学習技術。
- C. データを経時的に分析し、異常な変化を識別する機械学習手法。
- D. 画像を内容に基づいて分類する機械学習技術。
正解：C
質問 # 66
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。
正解：
解説：
Explanation
Reliability and safety: To build trust, it's critical that AI systems operate reliably, safely, and consistently under normal circumstances and in unexpected conditions. These systems should be able to operate as they were originally designed, respond safely to unanticipated conditions, and resist harmful manipulation.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/learn/modules/responsible-ai-principles/4-guiding-principles
質問 # 67
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。
正解：
解説：
Explanation
Natural language processing (NLP) is used for tasks such as sentiment analysis, topic detection, language detection, key phrase extraction, and document categorization.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/data-guide/technology-choices/natural-language-processing
質問 # 68
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。
正解：
解説：
質問 # 69
文を正しく完成させる答えを選択してください。
正解：
解説：
質問 # 70
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。
正解：
解説：
質問 # 71
自動車の価格を予測するモデルを構築するには、Azure MachineLearningデザイナーを使用する必要があります。
モデルを完成させるためにどのタイプのモジュールを使用する必要がありますか？答えるには、適切なモジュールを正しい場所にドラッグします。各モジュールは、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。コンテンツを表示するには、ペイン間で分割バーをドラッグするか、スクロールする必要がある場合があります。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。
正解：
解説：
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/tutorial-designer-automobile-price-train-score
質問 # 72
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。
正解：
解説：
Explanation
With Microsoft's Conversational AI tools developers can build, connect, deploy, and manage intelligent bots that naturally interact with their users on a website, app, Cortana, Microsoft Teams, Skype, Facebook Messenger, Slack, and more.
Reference:
https://azure.microsoft.com/en-in/blog/microsoft-conversational-ai-tools-enable-developers-to-build-connect-and
質問 # 73
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。
- A. 画像内のブランドを検出します。
- B. 言語間でテキストを翻訳します。
- C. キーフレーズを抽出します。
- D. 株価を予測します。
- E. 画像の配色を検出する
正解：A、C
解説：
Explanation
B: Azure's Computer Vision service gives you access to advanced algorithms that process images and return information based on the visual features you're interested in. For example, Computer Vision can determine whether an image contains adult content, find specific brands or objects, or find human faces.
E: Computer Vision includes Optical Character Recognition (OCR) capabilities. You can use the new Read API to extract printed and handwritten text from images and documents. It uses the latest models and works with text on a variety of surfaces and backgrounds. These include receipts, posters, business cards, letters, and whiteboards. The two OCR APIs support extracting printed text in several languages.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/computer-vision/overview
質問 # 74
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