AI-900日本語 無料問題集「Microsoft Azure AI Fundamentals (AI-900日本語版)」
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。
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：
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
サービスを適切な説明に一致させます。
回答するには、適切なサービスを左側の列から右側の説明にドラッグします。各サービスは、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
回答するには、適切なサービスを左側の列から右側の説明にドラッグします。各サービスは、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：
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。
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：
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-designer
Machine Learning デザイナーを使用して Azure Machine Learning モデルをデプロイする予定ですが、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、アクションのリストから適切なアクションを回答領域に移動し、正しい順序で並べます。
正解：
1 - Ingest and prepare a dataset.
2 - Split the data rendomly in training.. .
3 - Train the model.
4 - Evaluate the model against the validation dataset.
分類を使用してイベントを予測するモデルを開発しています。
次の展示に示すように、テストデータでスコアリングされたモデルの混同行列があります。
ドロップダウンメニューを使用して、図に示されている情報に基づいて各ステートメントを完了する回答の選択肢を選択します。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。
次の展示に示すように、テストデータでスコアリングされたモデルの混同行列があります。
ドロップダウンメニューを使用して、図に示されている情報に基づいて各ステートメントを完了する回答の選択肢を選択します。
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：
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio/evaluate-model-performance Finding TP is easy. It basically means the value where Predicted and True value is 1 and that is 11 in this case.
False Negative means where true value was 1 but predicted value was 0 and that is 1033 in this case The confusion matrix shows cases where both the predicted and actual values were 1 (known as true positives) at the top left, and cases where both the predicted and the actual values were 0 (true negatives) at the bottom right. The other cells show cases where the predicted and actual values differ (false positives and false negatives).
https://docs.microsoft.com/en-us/learn/modules/create-classification-model-azure-machine-learning-designer/evaluate-model