AI-100日本語 無料問題集「Microsoft Designing and Implementing an Azure AI Solution (AI-100日本語版)」
Azure Machine Learning Studioでイメージ分類モデルを作成します。
モデルをコンテナー化されたWebサービスとしてデプロイする必要があります。
どの4つのアクションを順番に実行する必要がありますか？回答するには、適切なアクションをアクションのリストから回答エリアに移動し、正しい順序に並べます。
モデルをコンテナー化されたWebサービスとしてデプロイする必要があります。
どの4つのアクションを順番に実行する必要がありますか？回答するには、適切なアクションをアクションのリストから回答エリアに移動し、正しい順序に並べます。
正解：
Explanation
The following diagram illustrates the complete deployment workflow:
The deployment workflow includes the following steps:
* Register the model in a registry hosted in your Azure Machine Learning Service workspace
* Register an image that pairs a model with a scoring script and dependencies in a portable container
* Deploy the image as a web service in the cloud or to edge devices
* Monitor and collect data
* Update a deployment to use a new image.
References:
https://docs.microsoft.com/bs-latn-ba/azure/machine-learning/service/concept-model-management-and-deploym
会社のヘルプデスクへの内部ユーザーチャットを処理するインテリジェントなボットを作成する予定です。ボットには次の要件があります。
*ユーザーの意味を解釈できる必要があります。
*ユーザーに対して複数のタスクを実行できる必要があります。
*既存のナレッジベースからの質問に答えられる必要がある
要件を満たすソリューションを推奨する必要があります。
各要件に対してどのソリューションを推奨する必要がありますか？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：それぞれの正しい選択は1ポイントの価値があります。
*ユーザーの意味を解釈できる必要があります。
*ユーザーに対して複数のタスクを実行できる必要があります。
*既存のナレッジベースからの質問に答えられる必要がある
要件を満たすソリューションを推奨する必要があります。
各要件に対してどのソリューションを推奨する必要がありますか？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：それぞれの正しい選択は1ポイントの価値があります。
正解：
Explanation
Box 1: The Language Understanding (LUIS) service
Language Understanding (LUIS) is a cloud-based API service that applies custom machine-learning intelligence to a user's conversational, natural language text to predict overall meaning, and pull out relevant, detailed information.
Box 2: Text Analytics API
The Text Analytics API is a cloud-based service that provides advanced natural language processing over raw text, and includes four main functions: sentiment analysis, key phrase extraction, named entity recognition, and language detection.
Box 3: The QnA Maker service
QnA Maker is a cloud-based Natural Language Processing (NLP) service that easily creates a natural conversational layer over your data. It can be used to find the most appropriate answer for any given natural language input, from your custom knowledge base (KB) of information.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/bot-service/bot-builder-tutorial-dispatch
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/qnamaker/overview/overview