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QnA 메이커 서비스 및 Azure Bot 서비스를 사용하여 사용자 질문에 답변하는 봇을 만들 수 있습니다.참조:https://docs.microsoft.com/en-us/learn/modules/build-faq-chatbot-qna-maker-azure-bot-service/NEW 질문 83문장을 완성하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하세요. 참조:https://azure.microsoft.com/en-us/services/cognitive-services/form-recognizer/NEW 문제 84다음 그림과 같은 프로세스가 있는데, 그림에 표시된 AI 솔루션의 종류는? 감정 분석 솔루션 챗봇 기계 학습 모델 컴퓨터 비전 애플리케이션 새 문제 85Azure 인지 서비스를 적절한 Al 워크로드와 일치시키세요.답하려면 왼쪽 열에서 해당 서비스를 오른쪽 워크로드로 드래그하세요. 각 서비스는 한 번, 두 번 이상 또는 전혀 사용하지 않을 수 있습니다.참고: 일치하는 각 서비스는 1점씩 가치가 있습니다. 설명새 문제 86컴퓨터 비전을 사용하여 수행할 수 있는 두 가지 작업은 무엇입니까? 각 정답은 완전한 해결책을 제시합니다.참고: 정답을 선택할 때마다 1점의 가치가 있습니다. 주가를 예측합니다. 이미지에서 브랜드를 감지합니다. 이미지에서 색 구성표 감지하기 언어 간 텍스트 번역하기. 핵심 문구 추출하기. 섹션: Azure에서 컴퓨터 비전 워크로드의 기능 설명설명: Azure의 컴퓨터 비전 서비스를 사용하면 이미지를 처리하고 관심 있는 시각적 기능을 기반으로 정보를 반환하는 고급 알고리즘에 액세스할 수 있습니다. 예를 들어 컴퓨터 비전은 이미지에 성인용 콘텐츠가 포함되어 있는지 확인하고, 특정 브랜드나 물체를 찾거나, 사람의 얼굴을 찾을 수 있습니다.E: 컴퓨터 비전에는 광학 문자 인식(OCR) 기능이 포함되어 있습니다. 새로운 읽기 API를 사용하여 이미지와 문서에서 인쇄된 텍스트와 손글씨 텍스트를 추출할 수 있습니다. 최신 모델을 사용하며 다양한 표면과 배경의 텍스트에서 작동합니다. 여기에는 영수증, 포스터, 명함, 편지, 화이트보드 등이 포함됩니다. 참조: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/computer-vision/overviewNEW 질문 87분류 모델을 평가하는 데 사용할 수 있는 메트릭은 무엇입니까? 진양성률 평균 절대 오류(MAE) 결정 계수(R2) 평균 제곱 오차(RMSE) 좋은 모델은 어떤 모습인가요? 100%의 진양성률과 0%의 오양성률로 왼쪽 상단 모서리에 가까워지는 ROC 곡선이 가장 좋은 모델입니다. 무작위 모델은 왼쪽 아래에서 오른쪽 위 모서리까지 평평한 선으로 표시됩니다. 무작위보다 나쁠 경우 y=x 선 아래로 떨어집니다.참조: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-understand-automated-ml#classificationNEW 질문 88컴퓨터 비전 유형을 적절한 시나리오에 맞추십시오.답하려면 적절한 워크로드 유형을 왼쪽 열에서 오른쪽 시나리오로 드래그하십시오. 각 워크로드 유형은 한 번, 두 번 이상 또는 전혀 사용하지 않을 수 있습니다.참고: 올바른 선택은 각각 1점씩 가치가 있습니다. 설명상자 1: 얼굴 인식이미지에서 얼굴과 속성을 인식하는 얼굴 인식, 최대 100만 명의 개인 저장소에 있는 개인과 일치하는 개인 식별, 행복, 경멸, 중립, 공포 등 다양한 얼굴 표정을 감지하는 인식된 감정 인식, 이미지에서 유사한 얼굴 인식 및 그룹화.상자 2: OCR상자 3: 물체 감지물체 감지는 태깅과 유사하지만, API는 발견된 각 물체에 대한 경계 상자 좌표(픽셀 단위)를 반환합니다. 예를 들어 이미지에 개, 고양이, 사람이 포함된 경우 감지 작업은 이미지에 해당 개체의 좌표와 함께 해당 개체를 나열합니다. 이 기능을 사용하여 이미지에 있는 객체 간의 관계를 처리할 수 있습니다. 또한 이미지에 동일한 태그의 인스턴스가 여러 개 있는지 여부를 확인할 수 있으며, 감지 API는 이미지에서 식별된 물체 또는 생물을 기반으로 태그를 적용합니다. 현재 태그 분류와 객체 감지 분류 사이에는 공식적인 관계가 없습니다. 개념적 수준에서 감지 API는 물체와 생물만 찾는 반면, 태그 API는 경계 상자로 지역화할 수 없는 "실내"와 같은 문맥적 용어도 포함할 수 있습니다.참조: https://azure.microsoft.com/en-us/services/cognitive-services/face/https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/computer-vision/concept-object-detectionNEW 질문 89문장을 완성하려면 답 영역에서 적절한 옵션을 선택하세요.RFM(최근성, 빈도 및 화폐) 값을 사용하여 고객 기반의 세그먼트를 식별하는 예는___________ 아래보기설명:분류새 문제 90문장을 완성하려면 답 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오. 설명정보 추출을 자동화하여 비즈니스 프로세스를 가속화합니다. 양식 인식기는 고급 머신 러닝을 적용하여 문서에서 텍스트, 키/값 쌍, 표를 정확하게 추출합니다. 몇 개의 샘플만 있으면 온프레미스와 클라우드 모두에서 양식 인식기가 사용자의 문서에 맞게 이해도를 조정합니다.적은 시간과 비용으로 양식을 사용 가능한 데이터로 전환하여 정보를 컴파일하는 대신 정보에 더 집중할 수 있습니다.참조:https://azure.microsoft.com/en-us/services/cognitive-services/form-recognizer/NEW 질문 91 다음 각 문장에 대해 사실이면 예를 선택하십시오. 그렇지 않으면 아니요를 선택하십시오.참고: 정답을 선택할 때마다 1점의 가치가 있습니다. 설명상자 1: 예머신 러닝에서 데이터에 레이블을 지정한 경우, 이는 머신 러닝 모델이 예측하고자 하는 답인 대상을 표시하기 위해 데이터를 마크업 또는 주석 처리했음을 의미합니다.일반적으로 데이터 레이블 지정은 데이터 태그, 주석, 분류, 조정, 전사 또는 처리 등의 작업을 포함할 수 있습니다.상자 2: 아니오상자 3: 아니오정확도는 단순히 정확하게 분류된 인스턴스의 비율을 나타냅니다. 일반적으로 분류기를 평가할 때 가장 먼저 살펴보는 메트릭입니다. 그러나 테스트 데이터의 균형이 맞지 않거나(대부분의 인스턴스가 두 클래스 중 하나에 속하는 경우) 두 클래스 중 하나에 대한 성능에 더 관심이 있는 경우 정확도는 분류기의 효과를 제대로 파악하지 못합니다.참조:https://www.cloudfactory.com/data-labeling-guidehttps://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio/evaluate-model-performanceNEW 문제 92문장을 완성하려면 답 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오. 설명참조:https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/computer-vision/concept-object-detectionNEW 문제 93문장을 완성하려면 답 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오. 참조:https://docs.microsoft.com/en-us/learn/modules/responsible-ai-principles/4-guiding-principlesNEW 문제 94컴퓨터 비전 서비스를 사용하여 수행할 수 있는 두 가지 작업은 무엇입니까? 각 정답은 완전한 해결책을 제시합니다.참고: 정답을 선택할 때마다 1점의 가치가 있습니다. 사용자 지정 이미지 분류 모델을 훈련합니다. 이미지에서 얼굴을 감지합니다. 손으로 쓴 텍스트를 인식합니다. 이미지의 텍스트를 언어 간에 번역한다. 설명B: Azure의 컴퓨터 비전 서비스를 통해 개발자는 이미지를 처리하고 관심 있는 시각적 기능을 기반으로 정보를 반환하는 고급 알고리즘에 액세스할 수 있습니다. 예를 들어 컴퓨터 비전은 이미지에 성인용 콘텐츠가 포함되어 있는지 확인하거나, 특정 브랜드나 물체를 찾거나, 사람의 얼굴을 찾을 수 있습니다.C: 컴퓨터 비전에는 광학 문자 인식(OCR) 기능이 포함되어 있습니다. 새로운 읽기 API를 사용하여 이미지와 문서에서 인쇄 및 필기 텍스트를 추출할 수 있습니다.참조: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/computer-vision/home 이미지에서 얼굴 감지 - 얼굴 API Microsoft Azure는 얼굴 감지 및 분석에 사용할 수 있는 여러 인지 서비스를 제공하며, 여기에는 얼굴 감지 및 나이 확인과 같은 기본적인 얼굴 분석을 제공하는 Computer Vision이 포함됩니다.비디오 인덱서 - 비디오에서 얼굴을 감지하고 식별하는 데 사용할 수 있습니다.얼굴 - 얼굴을 감지, 인식 및 분석할 수 있는 사전 구축된 알고리즘을 제공합니다.손으로 쓴 텍스트 인식 - 읽기 API이것은 텍스트가 많은 스캔 문서에 더 적합한 옵션입니다. 또한 Read API는 적절한 인식 모델을 자동으로 결정하는 기능도 있습니다새로운 문제 95문장을 완성하려면 답 영역에서 적절한 옵션을 선택하세요. 설명신뢰성과 안전성: 신뢰를 구축하려면 AI 시스템이 정상적인 상황과 예상치 못한 조건에서 안정적이고 안전하며 일관되게 작동하는 것이 중요합니다. 이러한 시스템은 원래 설계된 대로 작동하고, 예상치 못한 조건에 안전하게 대응하며, 유해한 조작에 저항할 수 있어야 합니다.참조:https://docs.microsoft.com/en-us/learn/modules/responsible-ai-principles/4-guiding-principlesNEW 질문 96고객 지원 시스템을 위한 웹 기반 AI 솔루션을 개발해야 합니다. 사용자는 최적의 리소스나 답변을 안내하는 웹 앱과 상호 작용할 수 있어야 하는데, 어떤 서비스를 사용해야 하나요? 커스텀 비전 QnA 메이커 번역기 텍스트 Face 설명QnA 메이커는 기존 데이터 위에 대화형 질문과 답변 레이어를 만들 수 있는 클라우드 기반 API 서비스입니다. 이를 사용하여 FAQ, 매뉴얼, 문서 등 반구조화된 콘텐츠에서 질문과 답변을 추출하여 지식창고를 구축할 수 있습니다. 지식창고에 있는 Q&A에서 최적의 답변을 자동으로 추출하여 사용자의 질문에 답변하세요. 지식창고는 사용자 행동을 지속적으로 학습하므로 더욱 스마트해집니다.참조: https://azure.microsoft.com/en-us/services/cognitive-services/qna-maker/NEW 질문 97이미지를 컴퓨터 비전 API로 전송하고 전시회에 표시된 주석이 달린 이미지를 다시 받았는데 어떤 유형의 컴퓨터 비전이 사용되었나요? 물체 감지 시맨틱 분할 광학 문자 인식(OCR) 이미지 분류 설명 객체 감지는 태깅과 비슷하지만, API는 발견된 각 객체에 대한 경계 상자 좌표(픽셀 단위)를 반환합니다. 예를 들어 이미지에 개, 고양이, 사람이 포함된 경우 감지 작업은 이미지에 해당 개체의 좌표와 함께 해당 개체를 나열합니다. 이 기능을 사용하여 이미지에 있는 객체 간의 관계를 처리할 수 있습니다. 또한 이미지에 동일한 태그의 인스턴스가 여러 개 있는지 여부를 확인할 수 있으며, 감지 API는 이미지에서 식별된 물체 또는 생물을 기반으로 태그를 적용합니다. 현재 태그 분류와 객체 감지 분류 사이에는 공식적인 관계가 없습니다. 개념적 수준