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Microsoft Azure AI Fundamentals認定試験としても知られるMicrosoft AI-900試験は、人工知能（AI）の習熟度とクラウドでのアプリケーションの習熟度を実証する素晴らしい方法です。この試験は、AIでのキャリアを追求することに興味がある人や、この分野で知識を紹介したい人向けに設計されています。この試験では、AI、機械学習、自然言語処理に関連する幅広いトピックをカバーしています。
| トピック | 出題範囲 |
|---|---|
| トピック 1 |
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| トピック 2 |
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| トピック 3 |
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| トピック 4 |
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| トピック 5 |
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一回だけでMicrosoftのAI-900試験に合格したい？ShikenPASSは君の欲求を満たすために存在するのです。ShikenPASSは君にとってベストな選択になります。ここには、私たちは君の需要に応じます。ShikenPASSのMicrosoftのAI-900問題集を購入したら、私たちは君のために、一年間無料で更新サービスを提供することができます。もし不合格になったら、私たちは全額返金することを保証します。
AI-900 試験は、機械学習、自然言語処理、コンピュータビジョン、認知サービスなど、様々な AI 技術をカバーしています。この試験は、Azure Machine Learning、Azure Cognitive Services、Azure Bot Service を含む Azure AI サービスに関する候補者の知識を評価します。また、AI のワークロードや Azure ツールとサービスを使用して AI ソリューションを作成および管理する方法についても評価されます。AI-900 試験に合格することは、候補者が AI の概念に基礎的な知識を持ち、Azure AI サービスを活用して知的なソリューションを構築する能力を持っていることを示します。
質問 # 287
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/cognitive-services/custom-vision-service/get-started-build-detector
質問 # 288
You need to use Azure Machine Learning designer to build a model that will predict automobile prices.
Which type of modules should you use to complete the model? To answer, drag the appropriate modules to the correct locations. Each module 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: Select Columns in Dataset
For Columns to be cleaned, choose the columns that contain the missing values you want to change. You can choose multiple columns, but you must use the same replacement method in all selected columns.
Example:
Box 2: Split data
Splitting data is a common task in machine learning. You will split your data into two separate datasets. One dataset will train the model and the other will test how well the model performed.
Box 3: Linear regression
Because you want to predict price, which is a number, you can use a regression algorithm. For this example, you use a linear regression model.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/tutorial-designer-automobile-price-train-score
質問 # 289
You have the following dataset.
You plan to use the dataset to train a model that will predict the house price categories of houses.
What are Household Income and House Price Category? To answer, select the appropriate option in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.
正解：
解説：
Box 1: A feature
Box 2: A label
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio/interpret-model-results
質問 # 290
To complete the sentence, select the appropriate option in the answer area.
正解：
解説：
Explanation:
The correct answer is "adding and connecting modules on a visual canvas." According to the Microsoft Azure AI Fundamentals (AI-900) Official Study Guide and the Microsoft Learn module "Explore automated machine learning in Azure Machine Learning," the Azure Machine Learning designer is a drag-and-drop, no-code environment that allows users to create, train, and deploy machine learning models visually. It is specifically designed for users who prefer an intuitive graphical interface rather than writing extensive code.
Microsoft Learn defines Azure Machine Learning designer as a tool that allows you to "build, test, and deploy machine learning models by dragging and connecting pre-built modules on a visual canvas." These modules can represent data inputs, transformations, training algorithms, and evaluation processes. By linking them together, users can create an end-to-end machine learning pipeline.
The designer simplifies the machine learning workflow by allowing data scientists, analysts, and even non- developers to:
* Import and prepare datasets visually.
* Choose and connect algorithm modules (e.g., classification, regression, clustering).
* Train and evaluate models interactively.
* Publish inference pipelines as web services for prediction.
Let's analyze the other options:
* Automatically performing common data preparation tasks - This describes Automated ML (AutoML), not the Designer.
* Automatically selecting an algorithm to build the most accurate model - Also a characteristic of AutoML, where the system tests multiple algorithms automatically.
* Using a code-first notebook experience - This describes the Azure Machine Learning notebooks environment, which uses Python and SDKs, not the Designer interface.
Therefore, based on the official AI-900 learning objectives and Microsoft Learn documentation, the Azure Machine Learning designer allows you to create models by adding and connecting modules on a visual canvas, providing a no-code, interactive experience ideal for users building custom machine learning workflows visually.
質問 # 291
You have a database that contains a list of employees and their photos.
You are tagging new photos of the employees.
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：
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/face/overview
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/face/concepts/face-detection
質問 # 292
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