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Microsoft AI-900試験は、Microsoftが提供する入門レベルの認定試験であり、人工知能（AI）の基本的な概念とそのAzureプラットフォーム上での実装の理解力を検証するために行われます。この試験は、AI分野に新しく参入し、この分野の専門知識を示したい個人にとって最適です。
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Microsoft AI-900 認定は、AI 分野に興味を持ち、この分野でキャリアを構築したい人にとって貴重な資格です。AI 技術と Azure サービスの堅固な基盤を提供し、革新的なソリューションの開発やビジネス成長の推進に活用することができます。
AI-900試験では、AIとMLに関連する幅広いトピックをカバーしています。AIワークロードや考慮事項の理解、紺asの機械学習の基本原則、紺forのコンピュータービジョンワークロードの理解、自然言語処理の理解の理解など、幅広いトピックをカバーしています（NLPの特徴）Azureのワークロード、Azureでの会話型AIワークロードの特徴など、その他。
質問 # 152
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：
質問 # 153
To complete the sentence, select the appropriate option in the answer area.
正解：
解説：
質問 # 154
What is an example of a regression model in machine learning?
正解：D
解説：
rrect answer is C. Predicting the sale price of a house based on historical data, the size of the house, and the number of bedrooms.
In machine learning, regression is a supervised learning technique used to predict continuous numeric values.
Microsoft's AI-900 study guide defines regression models as those that estimate relationships between variables-predicting a continuous outcome variable from one or more input features.
In this case, the house sale price is a continuous numeric value, and inputs such as size, location, and number of bedrooms are the features. Common regression algorithms include linear regression, decision tree regression, and boosted regression.
Other options represent different ML workloads:
* A involves segmentation by categories (classification or clustering).
* B represents clustering, grouping similar items without predefined labels.
* D represents computer vision, counting animals in images rather than predicting a numeric value.
Hence, the verified answer is C. Regression.
質問 # 155
Select the answer that correctly completes the sentence
正解：
解説：
Explanation:
質問 # 156
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:
* "The Azure OpenAI GPT-3.5 Turbo model can transcribe speech to text." - NOThis statement is false.
The GPT-3.5 Turbo model is a text-based large language model (LLM) designed for natural language understanding and generation, such as answering questions, summarizing text, or writing content. It does not process or transcribe audio input. Speech-to-text capabilities belong to Azure AI Speech Services, specifically the Speech-to-Text API, not Azure OpenAI.
* "The Azure OpenAI DALL-E model generates images based on text prompts." - YESThis statement is true. The DALL-E model, available within Azure OpenAI Service, is a generative AI model that creates original images from natural language descriptions (text prompts). For example, given a prompt like "a futuristic city at sunset," DALL-E generates a unique, high-quality image representing that concept. This aligns with generative AI workloads in the AI-900 study guide, where DALL-E is specifically mentioned as an image-generation model.
* "The Azure OpenAI embeddings model can convert text into numerical vectors based on text similarities." - YESThis statement is also true. The embeddings model in Azure OpenAI converts text into multi-dimensional numeric vectors that represent semantic meaning. These embeddings enable tasks such as semantic search, recommendations, and text clustering by comparing similarity scores between vectors. Words or phrases with similar meanings have vectors close together in the embedding space.
In summary:
* GPT-3.5 Turbo # Text generation (not speech-to-text)
* DALL-E # Image generation from text prompts
* Embeddings # Convert text into numerical semantic representations
Correct selections: No, Yes, Yes.
質問 # 157
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AI-900受験記: https://www.jpshiken.com/AI-900_shiken.html
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