AI-900日本語事前に試験練習テストで使おう（最新198問題)
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質問 # 45
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 # 46
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 # 47
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 # 48
製品の品質を予測するAzureMachineLearningモデルがあります。モデルには、50,000レコードを含むトレーニングデータセットがあります。データのサンプルを次の表に示します。
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。
正解：
解説：
Explanation
質問 # 49
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/computer-vision/concept-object-detection
質問 # 50
会社のプレスリリースをさまざまな言語で利用できるようにする必要があります。
どのサービスを使うべきですか？
- A. テキスト分析
- B. 言語理解（LUIS）
- C. スピーチ
- D. 翻訳者のテキスト
正解：D
解説：
Explanation
Translator is a cloud-based machine translation service you can use to translate text in near real-time through a simple REST API call. The service uses modern neural machine translation technology and offers statistical machine translation technology. Custom Translator is an extension of Translator, which allows you to build neural translation systems.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/translator/
質問 # 51
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？
- A. 回帰
- B. 分類
- C. クラスタリング
正解：B
解説：
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/learn/modules/create-classification-model-azure-machine-learning-designer/int
質問 # 52
責任あるAIの原則を適切な要件に一致させます。
答えるには、適切な原則を左側の列から右側の要件にドラッグします。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。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/cloud-adoption-framework/innovate/best-practices/trusted-ai
https://docs.microsoft.com/en-us/learn/modules/responsible-ai-principles/4-guiding-principles
質問 # 53
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。
Recency、Frequency、およびMonetary（RFM）値を使用して顧客ベースのセグメントを識別することは、___________の例です。
正解：
解説：
質問 # 54
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
Text Description automatically generated
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-label-data
質問 # 55
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 Speech recognition means Speech to Text. In the above example as a person speaks the words are converted into text of the same language. Hence Speech to Text also called Speech recognition is the right answer.
Speech recognition - the ability to detect and interpret spoken input.
Speech synthesis - the ability to generate spoken output.
https://docs.microsoft.com/en-us/learn/modules/recognize-synthesize-speech/1-introduction
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：
Explanation
Table Description automatically generated with medium confidence
Regression is a machine learning task that is used to predict the value of the label from a set of related features.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/dotnet/machine-learning/resources/tasks
質問 # 57
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 preparation
2 - model training
3 - model evaluation
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-ml-pipelines
質問 # 58
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/bot-service/bot-service-manage-channels?view=azure-bot-service-4.0 All 3 are correct as they are the different channels to connect with a bot Office 365 email - Enable a bot to communicate with users via Office 365 email.
Microsoft Teams - Configure a bot to communicate with users through Microsoft Teams.
Web Chat - Automatically configured for you when you create a bot with the Bot Framework Service.
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/bot-service/bot-service-manage-channels?view=azure-bot-service-4.0
質問 # 59
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
Graphical user interface, text, application Description automatically generated
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 # 60
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 # 61
分類モデルを評価するためにどのメトリックを使用できますか？
- A. 真陽性率
- B. 二乗平均平方根誤差（RMSE）
- C. 平均絶対誤差（MAE）
- D. 決定係数（R2）
正解：A
解説：
Explanation
What does a good model look like?
An ROC curve that approaches the top left corner with 100% true positive rate and 0% false positive rate will be the best model. A random model would display as a flat line from the bottom left to the top right corner.
Worse than random would dip below the y=x line.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-understand-automated-ml#classification
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/machine-learning/concept-designer
質問 # 63
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 # 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/dotnet/machine-learning/resources/tasks
質問 # 65
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
Graphical user interface, text, application, email Description automatically generated
質問 # 66
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 # 67
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