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AI-900復習資料 & AI-900模擬トレーリング
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Microsoft Azure AI Fundamentals 認定 AI-900 試験問題 (Q75-Q80):
質問 # 75
You plan to use Azure Cognitive Services to develop a voice controlled personal assistant app.
Match the Azure Cognitive Services to the appropriate tasks.
To answer, drag the appropriate service from the column on the left to its description on the right Each service may be used once, more than once, or not at all.
NOTE: Each correct selection is worth one point.
正解：
解説：
Explanation:
質問 # 76
For each of the following statements, select Yes if the statement is true. Otherwise, select No.
NOTE: Each correct selection is worth one point.
正解：
解説：
Explanation:
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-designer-python
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-automated-ml
質問 # 77
You need to scan the news for articles about your customers and alert employees when there is a negative article. Positive articles must be added to a press book.
Which natural language processing tasks should you use to complete the process? To answer, drag the appropriate tasks to the correct locations. Each task may be used once, more than once, or not at all. You may need to drag the split bar between panes or scroll to view content.
NOTE: Each correct selection is worth one point.
正解：
解説：
Explanation:
Diagram Description automatically generated
Box 1: Entity recognition
the Named Entity Recognition module in Machine Learning Studio (classic), to identify the names of things, such as people, companies, or locations in a column of text.
Named entity recognition is an important area of research in machine learning and natural language processing (NLP), because it can be used to answer many real-world questions, such as:
Which companies were mentioned in a news article?
Does a tweet contain the name of a person? Does the tweet also provide his current location?
Were specified products mentioned in complaints or reviews?
Box 2: Sentiment Analysis
The Text Analytics API's Sentiment Analysis feature provides two ways for detecting positive and negative sentiment. If you send a Sentiment Analysis request, the API will return sentiment labels (such as "negative",
"neutral" and "positive") and confidence scores at the sentence and document-level.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/named-entity-recognition
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/text-analytics/how-tos/text-analytics-how-to-sentimen
質問 # 78
To complete the sentence, select the appropriate option in the answer area.
正解：
解説：
Explanation:
Accelerate your business processes by automating information extraction. Form Recognizer applies advanced machine learning to accurately extract text, key/value pairs, and tables from documents. With just a few samples, Form Recognizer tailors its understanding to your documents, both on-premises and in the cloud.
Turn forms into usable data at a fraction of the time and cost, so you can focus more time acting on the information rather than compiling it.
Reference:
https://azure.microsoft.com/en-us/services/cognitive-services/form-recognizer/
質問 # 79
Match the types of natural languages processing workloads to the appropriate scenarios.
To answer, drag the appropriate workload type from the column on the left to its scenario on the right. Each workload type may be used once, more than once, or not at all.
NOTE: Each correct selection is worth one point.
正解：
解説：
Reference:
https://azure.microsoft.com/en-us/services/cognitive-services/text-analytics
質問 # 80
......
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