無料で使えるAI-900日本語サンプル問題で100%カバー率のリアル試験問題（更新された283問あります) [Q70-Q94]

無料で使えるAI-900日本語サンプル問題で100%カバー率のリアル試験問題（更新された283問あります)

今すぐダウンロード！リアルMicrosoft AI-900日本語試験問題集テストエンジン試験問題

質問 # 70
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 # 71
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://azure.microsoft.com/en-us/services/cognitive-services/form-recognizer/

質問 # 72
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：

Explanation:

質問 # 73
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: accountability
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
https://docs.microsoft.com/en-us/learn/modules/responsible-ai-principles/4-guiding-principles

質問 # 74
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:

Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-label-data

質問 # 75
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 # 76
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/cognitive-services/Custom-Vision-Service/overview

質問 # 77
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

Reference:
https://azure.microsoft.com/en-gb/services/cognitive-services/speech-to-text/#features

質問 # 78
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 # 79
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：

Explanation

Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-designer-python
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-automated-ml

質問 # 80
次のデータセットがあります。

データセットを使用して、住宅の住宅価格カテゴリを予測するモデルをトレーニングすることを計画しています。
世帯収入と住宅価格のカテゴリとは何ですか？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：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/studio/interpret-model-results

質問 # 81
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

質問 # 82
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。

正解：

解説：

Reference:
https://azure.microsoft.com/en-us/services/cognitive-services/face/#features

質問 # 83
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：

Explanation

Box 1: Yes
In machine learning, if you have labeled data, that means your data is marked up, or annotated, to show the target, which is the answer you want your machine learning model to predict.
In general, data labeling can refer to tasks that include data tagging, annotation, classification, moderation, transcription, or processing.
Box 2: No
Box 3: No
Accuracy is simply the proportion of correctly classified instances. It is usually the first metric you look at when evaluating a classifier. However, when the test data is unbalanced (where most of the instances belong to one of the classes), or you are more interested in the performance on either one of the classes, accuracy doesn't really capture the effectiveness of a classifier.
Reference:
https://www.cloudfactory.com/data-labeling-guide
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio/evaluate-model-performance

質問 # 84
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 # 85
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：

質問 # 86
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：

Explanation:

Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-ml-pipelines

質問 # 87
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/architecture/data-science-process/create-features

質問 # 88
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 # 89
ツールをAzureMachineLearningタスクに一致させます。
答えるには、適切なツールを左側の列から右側のタスクにドラッグします。各ツールは、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。注：正しい一致はそれぞれ1ポイントの価値があります。

正解：

解説：
Explanation

質問 # 90
文を完成させるには、回答領域で適切な選択肢を選択してください。
コンピュータビジョン機能は次の場所に展開できます。

正解：

解説：
see the answer in below Explanation
Explanation:
Integrate a facial recognition feature into an app.

質問 # 91
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://machinelearningmastery.com/difference-test-validation-datasets/

質問 # 92
機械学習タスクを適切なシナリオに一致させます。
答えるには、適切なタスクを左側の列から右側のシナリオにドラッグします。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。

正解：

解説：

Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio/evaluate-model-performance
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-automated-ml