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Microsoft Azure AI Fundamentals AI-900 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q132-Q137):
132. Frage
You need to make the press releases of your company available in a range of languages.
Which service should you use?
- A. Speech
- B. Translator Text
- C. Text Analytics
- D. Language Understanding (LUIS)
Antwort: B
Begründung:
Section: Describe features of Natural Language Processing (NLP) workloads on Azure 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/
133. Frage
Match the Azure Cognitive Services service to the appropriate actions.
To answer, drag the appropriate service from the column on the left to its action on the right. Each service may he used once, more than once, or not at all.
NOTE: Each correct match is worth one point.
Antwort:
Begründung:
Explanation
134. Frage
You need to create a training dataset and validation dataset from an existing dataset.
Which module in the Azure Machine Learning designer should you use?
- A. Add Rows
- B. Select Columns in Dataset
- C. Join Data
- D. Split Data
Antwort: D
Begründung:
A common way of evaluating a model is to divide the data into a training and test set by using Split Data, and then validate the model on the training data.
Use the Split Data module to divide a dataset into two distinct sets.
The studio currently supports training/validation data splits
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-configure-cross-validation-data-splits2
135. Frage
Which metric can you use to evaluate a classification model?
- A. mean absolute error (MAE)
- B. root mean squared error (RMSE)
- C. true positive rate
- D. coefficient of determination (R2)
Antwort: C
Begründung:
Section: Describe fundamental principles of machine learning on Azure
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
136. Frage
You have the Predicted vs. True chart shown in the following exhibit.
Which type of model is the chart used to evaluate?
- A. classification
- B. clustering
- C. regression
Antwort: C
Begründung:
Explanation
What is a Predicted vs. True chart?
Predicted vs. True shows the relationship between a predicted value and its correlating true value for a regression problem. This graph can be used to measure performance of a model as the closer to the y=x line the predicted values are, the better the accuracy of a predictive model.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-understand-automated-m
137. Frage
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