Microsoft練習問題 Flashcards

(87 cards)

1
Q

ナレッジ ベースの質問と回答を生成するために使用できる 3 つのソースは何ですか?

  • Web ページ
  • オーディオ ファイル
  • 既存の FAQ ドキュメント
  • イメージ ファイル
  • 手動で入力されたデータ

A
  • Web ページ
  • 既存の FAQ ドキュメント
  • 手動で入力されたデータ
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2
Q

[ ** ] は、プラグインを使用して、生成 AI モデルから一般的なタスクに関するヘルプを得る機能をエンド ユーザーに提供します。

  • コパイロット
  • Language Understanding ソリューション
  • 質問応答モデル
  • RESTful API サービス

A

コパイロット

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3
Q

責任ある生成 AI ソリューションのプロンプトと応答を抑制するために、どのレイヤーでコンテンツ フィルターを適用できますか?

  • メタプロンプトとグラウンディング
  • モデル
  • 安全システム
  • ユーザー エクスペリエンス

A

安全システム

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4
Q

[ ** ] は、自然言語入力に基づいて、自然言語、画像、コードなどの応答を返すことができます。

  • Computer Vision
  • ディープ ラーニング
  • 生成 AI
  • 機械学習
  • 強化学習

A

生成 AI

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5
Q

[ ** ] は、生成 AI モデルの応答の制約とスタイルを識別するために使用できます。

  • データのグラウンディング
  • 埋め込み
  • システム メッセージ
  • トークン化

A

システム メッセージ

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6
Q

NIST AI リスク管理フレームワークによると、責任ある生成 AI ソリューションを開発する際に考慮すべき最初のステージは何ですか?

  • 潜在的な損害を特定します。
  • 潜在的な損害の存在を測定します。
  • 潜在的な損害を軽減します。
  • ソリューションを操作します。

A

潜在的な損害を特定します。

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7
Q

GPT モデルの例である 2 つの機能はどれですか? 正しい解答はそれぞれ完全な解決策を示します。

  • 自然言語を作成します。
  • 言語の特定の方言を検出します。
  • ビデオからリアルタイムでクローズド キャプションを生成します。
  • 音声を合成します。
  • 自然言語を理解します。

A
  • 自然言語を作成します。
  • 自然言語処理を理解します。
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8
Q

あなたは、DALL-E を生成 AI モデルとして使用する画像処理ソリューションを開発する予定です。
DALL-E モデルでサポートされていない機能はどれですか?

  • 画像の説明
  • イメージの編集
  • 画像の生成
  • 画像のバリエーション

A

画像の説明

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9
Q

自然言語プロンプトに基づいて画像を生成するために使用される生成 AI モデルはどれですか?

  • DALL-E
  • 埋め込み
  • GPT-3.5
  • GPT-4
  • Whisper

A

DALL-E

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10
Q

ライブ プレゼンテーションのクローズド キャプション テキストを生成するために使用される自然言語処理 (NLP) ワークロードはどれですか?

  • Azure AI Speech
  • 会話型言語理解 (CLU)
  • 質問応答モデル
  • テキスト分析

A

Azure AI Speech

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11
Q

会話型人工知能 (AI) のプラットフォームを提供するサービスの種類はどれですか?

  • Azure AI Bot Service
  • Azure AI Document Intelligence
  • Azure AI Vision
  • Azure AI Translator

A

Azure AI Bot Service

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12
Q

チャット アプリケーションに統合し、テキスト形式でコンテンツを生成できる AI サービスはどれですか?

  • Azure AI Language
  • Azure AI Metrics Advisor
  • Azure AI Vision
  • Azure OpenAI

A

Azure OpenAI

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13
Q

自然言語処理 (NLP) の例である人工知能 (AI) ワークロード シナリオはどれですか?

  • ビジネス分析情報レポートからキー フレーズを抽出する
  • 横向きの画像内の物体を識別する
  • サインイン試行の失敗数の急激な増加の監視
  • 以前の購入に基づいて、顧客が製品を購入する可能性があるかどうかを予測する

A

ビジネス分析情報レポートからキー フレーズを抽出する

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14
Q

あなたは、従業員のドキュメント検索とインデックス作成サービスを改善するためのソリューションを検討しています。
画像などの、さまざまな種類のドキュメントでテキストを検索する人工知能 (AI) 検索ソリューションが必要です。
これはどの種類の AI ワークロードですか?

  • セマンティック セグメンテーション
  • Computer Vision
  • 会話型 AI
  • データ マイニング

A

データ マイニング

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15
Q

Azure AI Vision サービスの一部である 2 つの人工知能 (AI) ワークロード機能はどれですか?

  • エンティティ認識
  • ような作業を
  • 光学式文字認識 (OCR)
  • 感情分析
  • 空間分析

A
  • 光学式文字認識 (OCR)
  • 空間分析
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16
Q

責任ある人工知能 (AI) の原則のうち、AI ベースのソリューションの限界についての認識を高めるのはどれですか?

  • 説明責任
  • プライバシーとセキュリティ
  • 信頼性と安全性
  • 透明性

A

透明性

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17
Q

責任ある人工知能 (AI) の原則のうち、AI ソリューションが性別や民族性に関係なく社会のあらゆる部分に利益をもたらすという目的を持つのはどれですか?

  • 説明責任
  • 包括性
  • プライバシーとセキュリティ
  • 信頼性と安全性

A

包括性

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18
Q

責任ある人工知能 (AI) の原則のうち、AI ソリューションの倫理的および法的基準を満たすガバナンスと組織の原則のフレームワークを定義するのはどれですか?

  • アカウンタビリティ(説明責任)
  • 公平性
  • 包括性
  • 透明性

A

アカウンタビリティ(説明責任)

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19
Q

責任ある人工知能 (AI) の原則のうち、ビジネス ローン承認の資格を満たす AI ソリューションを実装する場合、主要な役割を果たすのは、どれですか?

  • アカウンタビリティ(説明責任)
  • 公平性
  • 包括性
  • 安全性

A

公平性

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20
Q

項目に関連付けられた数値ラベルを、その項目の特徴量に基づいて予測する機械学習アルゴリズムの種類はどれですか?

  • 分類
  • クラスターリング
  • 回帰
  • 学習

A

回帰

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21
Q

定義済みのカテゴリのセットに項目を割り当てる機械学習アルゴリズムの種類はどれですか?

  • 分類
  • クラスターリング
  • 回帰
  • 学習

A

分類

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22
Q

トレーニングとラベル予測の検証に依存せずに、データセットをグループに分割する最適な方法を見つける機械学習アルゴリズムの種類はどれですか?

  • 分類
  • クラスターリング
  • 回帰
  • 教師あり

A

クラスターリング

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23
Q

ある電力会社は、顧客が自分のエネルギー使用量を監視し、今後 12 か月間の予測エネルギー使用量を表示するモバイル アプリを開発したいと考えています。 同社は、機械学習を使用して、顧客の以前のエネルギー使用データを使用して、将来のエネルギー使用量をある程度正確に予測したいと考えています。
これは、どの種類の機械学習ですか?

  • 分類
  • クラスターリング
  • 多クラス分類
  • 回帰

A

回帰

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24
Q

ある小売業者は、マーケティング チームが新製品発売の対象を絞ったマーケティング キャンペーンを作成できるように、似た属性を持つオンラインの買い物客をグループ化したいと考えています。
これは、どの種類の機械学習ですか?

  • 分類
  • クラスターリング
  • 多クラス分類
  • 回帰

A

クラスターリング

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25
誤解を招く予測を避けるために、多重線形回帰モデルのどの前提を満たす必要がありますか? ## Footnote * 特徴は互いに依存しています。 * 特徴は互いに独立しています。 * ラベルは互いに依存しています。 * ラベルは互いに独立しています。
特徴は互いに依存しています。
26
ある会社では、機械学習を使用して、適切な住宅の属性に基づいて住宅価格を予測しています。 * 機械学習モデルの場合、どの属性がラベルですか? ## Footnote 家の築年数 床面積のサイズ ベッドルームの数 家の価格
家の価格
27
あなたは、Azure Machine Learning を使用して回帰モデルをトレーニングする必要があります。 Machine Learning スタジオで何を作成する必要がありますか? ## Footnote * ジョブ * ワークスペース * Azure コンテナー インスタンス * Azure Kubernetes Service (AKS) クラスター
ジョブ
28
あなたは、機械学習モデルをトレーニングするために、Azure Machine Learning デザイナーを使用する必要があります。 Machine Learning デザイナーで最初に何を行う必要がありますか? ## Footnote * データセットを追加する。 * トレーニング モジュールを追加する。 * パイプラインを作成します。 * サービスをデプロイする。
パイプラインを作成します。
29
あなたは、Azure Machine Learning デザイナーを使用して、新しくトレーニングされたモデルから予測サービスをデプロイする必要があります。 Machine Learning デザイナーで最初に何を行う必要がありますか? ## Footnote * データセットを追加する。 * トレーニング モジュールを追加する。 * 推論パイプラインを作成する。 * 推論クラスターを作成する。
推論パイプラインを作成する。
30
あなたは、Azure Machine Learning スタジオで自動機械学習 (自動 ML) を使用して、回帰モデルをトレーニングします。 最適なモデルの概要を確認します。 他のユーザーがインターネットから使用できるように、あなたはモデルを公開する必要があります。 次に何をする必要がありますか? ## Footnote * コンピューティング クラスターを作成します。 * モデルをエンドポイントにデプロイする。 * トレーニングおよび検証データセットにデータを分割する。 * デプロイされたサービスをテストする。
モデルをエンドポイントにデプロイする。
31
Azure Machine Learning デザイナーでモデルをトレーニングするための、教師なし機械学習アルゴリズム モジュールとは何ですか? ## Footnote * 分類 * K-Means クラスタリング * 線形回帰 * データの正規化
K-Means クラスタリング
32
出力の一部として境界の座標を提供する Computer Vision サービスはどれですか? ## Footnote * 画像解析 * 画像の分類 * 物体検出 * セマンティック セグメンテーション
物体検出
33
光学式文字認識 (OCR) を使用できるプロセスはどれですか? ## Footnote * 医療記録のデジタル化 * ノート PC のアクセスの制御の識別 * 画像内の野生動物の識別 * 音声テキスト変換の翻訳
医療記録のデジタル化
34
物体検出を使用できるプロセスはどれですか? ## Footnote * ニュース記事に関するセンチメントの分析 * 手書き原稿からテキストを抽出する * 従業員に安全な建物へのアクセスを許可する * フィールド内の家畜の追跡
フィールド内の家畜の追跡
35
交通情報の監視画像でさまざまな車両の種類を識別できるのはなぜですか? ## Footnote * 画像の分類 * 線形回帰 * 物体検出 * 光学式文字認識 (OCR)
物体検出
36
手書きの署名をスキャンできる出席システムに使用できる機能は何ですか? ## Footnote * 顔検出 * 画像の分類 * 物体検出 * 光学式文字認識 (OCR)
光学式文字認識 (OCR)
37
境界ボックス座標を返すのは、Azure AI Vision サービスのどの分析タスクですか? ## Footnote * 画像の分類 * 物体検出 * 光学式文字認識 (OCR) * タグを付ける
物体検出
38
Azure AI Vision サービスの画像記述タスクによって返される各フレーズに含まれる追加情報はどれですか? ## Footnote * 境界ボックス座標 * 信頼度スコア * endpoint * キー
信頼度スコア
39
Azure AI Document Intelligence サービスを使用して、国際パスポートや売上勘定書からの情報をスキャンできる事前構築済みの **2 つ**のモデルはどれですか? ## Footnote 1. 名刺モデル 1. 身分証明書モデル 1. 請求書モデル 1. 言語モデル 1. 領収書モデル
* 身分証明書モデル * 請求書モデル
40
データ抽出機能の一部として一般的なデータ フィールドの識別を含む Azure AI Document Intelligence の **2 つ**のモデルはどれですか? ## Footnote * 名刺モデル * 一般的なドキュメント モデル * 請求書モデル * レイアウト モデル * 読み取りモデル
* 名刺モデル * 請求書モデル
41
Azure AI Face サービスの Face Detect API を使用する場合、人の顔に眼鏡や帽子が含まれるかどうかを識別するのに役立つ機能はどれですか? ## Footnote * 顔の属性 * Face ID * 顔のランドマーク * 顔四角形
顔の属性
42
自然言語処理 (NLP) のコンテキストにおいて、テキスト内の用語の統計分析の最初のステップは何ですか? ## Footnote * ベクター化されたモデルの作成 * 各単語の出現回数をカウントする * 単語を数値特徴量としてエンコードする * ストップ ワードの削除
ストップ ワードの削除
43
サポートの質問データから問題を特定したり、言及されている人や製品を特定したりできるようにする **2 つ**の Azure AI サービス機能はどれですか? ## Footnote * Azure AI Bot Service * 会話型言語理解 * キー フレーズ抽出 * 固有表現認識 * Azure AI 音声サービス
* 会話型言語理解 * 固有表現認識
44
書かれた記事を分析して、分類のために人や場所などの情報と概念を抽出できるようにする Azure AI Service for Language 機能はどれですか? ## Footnote * Azure AI Content Moderator * ような作業を * 固有表現認識 * 個人を特定できる情報 (PII) の検出
固有表現認識
45
Azure AI Language サービスの言語検出機能によって返される **3 つ**の値はどれですか? ## Footnote * 境界ボックス座標 * ISO 6391 コード * 言語名 * スコア * ウィキペディアの URL
* ISO 6391 コード * 言語名 * スコア
46
音声テキスト変換 API で使用されるユニバーサル言語モデルは、どのシナリオで最適化されていますか?  2つ選べ ## Footnote * 音響 * 会話エクスペリエンスを生成 * ディクテーション * language * 発音
* 会話エクスペリエンスを生成 * ディクテーション
47
Azure AI 翻訳サービスでサポートされる翻訳の種類はどれですか? ## Footnote * 音声間チャット * 音声テキスト変換 * テキスト読み上げ * テキストテキスト変換
テキストテキスト変換
48
1 つのエンドポイントと認証キーを介して Azure AI 翻訳サービスと Azure AI 音声サービスの両方に直接アクセスできる Azure リソースはどれですか? ## Footnote * Azure AI Bot Service * Azure AI Services * Azure Machine Learning * Azure AI Language サービス
Azure AI Services
49
カスタム翻訳ツールでのみ使用できるのは、Azure AI 翻訳サービスのどの機能ですか? ## Footnote * ドキュメント翻訳 * 辞書を使用したモデル トレーニング * 話者認識 * テキスト翻訳
辞書を使用したモデル トレーニング
50
Azure AI Service for Language を使用する場合、テキストから抽出されたエンティティに関する詳細情報をオンラインで提供するには、何を使用する必要がありますか? ## Footnote * エンティティ リンク設定 * ような作業を * 固有表現認識 * テキスト翻訳
エンティティ リンク設定
51
画像内の個々のピクセルを、それらが表すオブジェクトに応じて分類する機能を提供する人工知能 (AI) ワークロードの種類はどれですか? ## Footnote * 画像解析 * 画像の分類 * 物体検出 * セマンティック セグメンテーション
セマンティック セグメンテーション
52
自然言語処理 (NLP) の例である 2 つの人工知能 (AI) ワークロード シナリオはどれですか?
* 製品レビューから異なる言語間のテキストを翻訳する * ソーシャル メディア データに対する感情分析を実行する
53
責任ある人工知能 (AI) の原則のうち、AI の制約と制限をユーザーが確実に理解できるように、AI システムの設計に適用されるのはどれですか? ## Footnote * 説明責任 * プライバシーとセキュリティ * 信頼性と安全性 * 透明性
透明性
54
ある銀行は、住宅ローン申請の受け入れまたは拒否のプロセスをサポートする新しい人工知能 (AI) システムを開発しています。 偏った意思決定を避けるために、責任ある AI の公平性の原則の一部として考慮すべき **2 つ**の問題はどれですか? 各 ## Footnote * クレジット使用率 * 現在の給与 * 民族 * 性別 * 支払履歴
* 民族 * 性別
55
医療データを管理する AI システムを設計する際に、最も重要な **2 つ**の責任ある人工知能 (AI) の原則はどれですか? ## Footnote * 説明責任 * 公平性 * 包括性 * プライバシーとセキュリティ
* 説明責任 * プライバシーとセキュリティ
56
特徴の類似点に基づく機械学習アルゴリズム グループの観測の種類はどれですか? ## Footnote 分類 クラスタリング 回帰 教師なし
クラスターリング
57
あなたは、機械学習を使用して、人が糖尿病を発症する確率を年齢と体脂肪率に基づいて予測する予定です。 ## Footnote * 3 つの特徴 * 3 つのラベル * 2 つの特徴と 1 つのラベル * 2 つのラベルと 1 つの特徴
2 つの特徴と 1 つのラベル
58
回帰機械学習アルゴリズムでは、特徴量とラベルは検証データセットでどのように処理されますか?
特徴量は、ラベルの予測を生成するために使用されます。これは、実際のラベル値と比較されます。
59
回帰機械学習アルゴリズムで、検証データセットの特徴量とラベルの特性は何ですか? ## Footnote * 既知の特徴量とラベルの値 * 既知の特徴量と不明なラベルの値 * 不明な特徴量とラベルの値 * 不明な特徴量と既知のラベルの値
既知の特徴量とラベルの値
60
ある会社では、機械学習を使用して、天候に左右される電動スクーター レンタル サービスのさまざまな側面を予測しています。 これには、レンタル回数、平均走行距離、電動スクーターのバッテリーレベルへの影響の予測が含まれます。 機械学習モデルの場合、どの 2 つの属性が特徴量ですか?
気温 平日または週末
61
ある会社は、家の中の人の数、気温、時期に基づいて、家庭の水使用量を予測したいと考えています。 データ ラベルと特徴量に関して、このユース ケースのラベルは何ですか? ## Footnote * 家の中の人々の数 * 時期 * 水の使用 * 気温
水の使用
62
データセットを準備した後、および機械学習モデルをトレーニングする前に、何を行う必要がありますか? ## Footnote - 欠損データを消去する - データを正規化する - データをトレーニング データセットと検証データセットに分割する - データを要約する
トレーニングおよび検証データセットにデータを分割する
63
Azure Machine Learning デザイナーにあるのは、どの **3 つ**のデータ変換モジュールですか? ## Footnote * 見つからないデータのクリーンアップ * モデルの評価モデル * データの正規化 * データセット内の列の選択 * クラスタリングのトレーニング
- 見つからないデータのクリーンアップ - データの正規化 - データセット内の列の選択
64
最新の画像分類ソリューションの基盤となる人工知能 (AI) 手法はどれですか? ## Footnote * セマンティック セグメンテーション * ディープ ラーニング * 線形回帰 * 多重線形回帰
ディープ ラーニング
65
店舗の正面を写した写真から店舗の名前を抽出するには、どの人工知能 (AI) の手法を使用する必要がありますか?
光学式文字認識 (OCR)
66
写真に基づいて人の年齢を識別する機能を提供する Computer Vision ソリューションはどれですか? ## Footnote * 顔検出 * 画像の分類 * 物体検出 * セマンティック セグメンテーション
顔検出
67
画像を分類するときに Azure AI Vision でサポートされる 2 つの特殊なドメイン モデルはどれですか? ## Footnote * 著名人 * 画像の種類 * ランドマーク * 人物 * 人物グループ
* 著名人 * ランドマーク
68
X線画像でさまざまな種類の骨折を識別できるのはなぜですか?
画像の分類
69
画像の属性を要約したメタデータに画像を関連付ける Computer Vision の機能はどれですか? ## Footnote * 分類 * コンテンツの整理 * 画像タイプの検出 * タグ付け
タグ付け
70
Azure AI Face サービスを使用する場合、一対多または一対一の顔照合を実行するには、何を使用する必要がありますか? 2つ選べ ## Footnote * Custom Vision * 顔の属性 * 顔の識別 * 顔の検証 * 類似した顔を見つける
* 顔の識別 * 顔の検証
71
単語をカウントする前に正規化する自然言語処理 (NLP) 手法はどれですか? ## Footnote * 頻度分析 * N-grams (N-gram) * ステミング * ベクター化
ステミング
72
airplane (飛行機) などの単語よりも plant (植物) と flower (花) が互いに近いと見なされるように、単語に値を割り当てる自然言語処理 (NLP) 手法はどれですか? ## Footnote * 頻度分析 * N-grams (N-gram) * ステミング * ベクター化
ベクター化
73
不明な言語名に対する自然言語処理 (NLP) の Azure AI Language 検出サービスによって返される信頼度スコアはいくつですか?
(NaN)
74
自然言語処理 (NLP) の音声合成のうち、各単語に音声を割り当てることができるように、テキストを個々の単語に分割するのはどの部分ですか?
トークン化 (tokenization)
75
オンライン ユーザー レビューを分析して、製品に対するユーザーの意見が肯定的であるか否定的であるかを識別するために使用できる Azure AI Service for Language 機能はどれですか? ## Footnote * ような作業を * 言語検出 * 固有表現認識 * 感情分析
感情分析
76
Azure AI 音声サービスの要素である 3 つの機能はどれですか? 正しい解答はそれぞれ完全な解決策を示しています。
* 言語識別 * 話者認識 * 音声アシスタント
77
大量のデータを検索可能にするという主な目的がある人工知能 (AI) ワークロードの種類はどれですか? ## Footnote * 画像解析 * ナレッジ マイニング * 物体検出 * セマンティック セグメンテーション
ナレッジ マイニング
78
テキスト内の識別された用語のあいまいさをなくすために外部 Web サイトへのリンクを返す機能が含まれているのは、Azure AI Language サービスのどの機能ですか? ## Footnote * エンティティ認識 * ような作業を * 言語検出 * 感情分析
エンティティ認識
79
Azure AI Language サービスの要素である  **3つ** の機能はどれですか? 正しい解答はそれぞれ完全な解決策を示しています。 ## Footnote * Azure AI Vision * Azure AI Content Moderator * Entity Linking * 個人を特定できる情報 (PII) の検出 * センチメント分析
- Entity Linking - 個人を特定できる情報 (PII) の検出 - センチメント分析
80
あなたは、年齢と体脂肪率に基づいて人が糖尿病を発症する確率を表す数値を特定する必要があります。 どの種類の機械学習モデルを使用する必要がありますか? ## Footnote * 階層クラスタリング * 線形回帰 * ロジスティック回帰 * 多重線形回帰
ロジスティック回帰 | ※確率予測の回帰
81
特定の地理的な場所の降水量を予測することは、どの機械学習の種類の例ですか? ## Footnote * 分類 * クラスターリング * featurization(特徴づけ) * 回帰
回帰
82
ある会社は、新しい製品の発売のために、ソーシャル メディア プラットフォームでオンライン マーケティング キャンペーンを展開します。 この会社は、機械学習を使用して、キャンペーンに応じて投稿を行った Twitter プラットフォーム上のユーザーのセンチメントを測定したいと考えています。 これは、どの種類の機械学習ですか? ## Footnote * 分類 * クラスターリング * データの変換 * 回帰
分類
83
あなたは、自動機械学習 (自動 ML) モデルを作成する必要があります。 Azure Machine Learning スタジオで最初に作成する必要があるリソースはどれですか? ## Footnote * データセット * ワークスペース * Azure コンテナー インスタンス * Azure Kubernetes Service (AKS) クラスター
データセット
84
Azure AI Vision サービスを使用すると不要になる機械学習プロセスの 3 つの部分はどれですか? 解答には、正しいそれぞれの回答が必要です。 ## Footnote * Azure リソースのプロビジョニング * モデルの選択 * モデルの評価 * 推論 * モデルのトレーニング
* モデルの選択 * モデルの評価 * モデルのトレーニング
85
画像分類モデルのトレーニングに使用できるサービスはどれですか? ## Footnote * Azure AI Vision * Azure AI Custom Vision * Azure AI Face * Azure AI Language
Azure AI Custom Vision
86
生成 AI モデルの画像生成機能の例である **3 つ**の機能はどれですか? ## Footnote * 静的な画像のアニメーション * 画像のバリエーションを作成する * 画像の編集 * 画像から RGB 値を抽出する * 新しい画像の作成
* 画像のバリエーションを作成する * 画像の編集 * 新しい画像の作成
87
[回答の選択肢] では、テキストのソースを検索、分類、比較して類似性を確認できます。 ## Footnote * データの接地 * 埋め込み * 機械学習 * システム メッセージ
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