AI-900 Exam Fragen - AI-900 Online Tests

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Microsoft AI-900 Exam Syllabus Topics:

SectionWeightObjectives
Topic 1: Features of Natural Language Processing (NLP) workloads on Azure15–20%- Describe capabilities of Azure Translator
- Identify types of NLP solutions
- Describe capabilities of Azure Speech
- Describe capabilities of Azure Language
Topic 2: Features of computer vision workloads on Azure15–20%- Describe capabilities of Azure Custom Vision
- Describe capabilities of Azure Computer Vision
- Identify types of computer vision solutions
- Describe capabilities of Azure Face
- Describe capabilities of Azure Form Recognizer
Topic 3: Features of generative AI workloads on Azure20–25%- Describe capabilities of Azure OpenAI Service
- Describe generative AI concepts
- Describe responsible AI practices for generative AI
- Describe use cases for generative AI
Topic 4: Fundamental principles of machine learning on Azure15–20%- Describe core concepts of machine learning
- Describe machine learning pipelines
- Describe capabilities of Azure Machine Learning
- Describe automated machine learning
Topic 5: Artificial Intelligence workloads and considerations15–20%- Describe considerations for developing AI solutions
- Describe responsible AI principles
- Identify types of AI workloads

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AI-900 Online Tests & AI-900 Deutsche

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Microsoft Azure AI Fundamentals AI-900 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q74-Q79):

74. Frage
To complete the sentence, select the appropriate option in the answer area.

Antwort:

Begründung:
Explanation

In the most basic sense, regression refers to prediction of a numeric target.
Linear regression attempts to establish a linear relationship between one or more independent variables and a numeric outcome, or dependent variable.
You use this module to define a linear regression method, and then train a model using a labeled dataset. The trained model can then be used to make predictions.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/algorithm-module-reference/linear-regression
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/machine-learning-initialize-m Regression is a form of machine learning that is used to predict a numeric label based on an item's features.
https://docs.microsoft.com/en-us/learn/modules/create-regression-model-azure-machine-learning-designer/introd


75. Frage
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.

Antwort:

Begründung:

Explanation

Box 1: A feature
Box 2: A label
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio/interpret-model-results


76. Frage
Match the principles of responsible AI to the appropriate descriptions.
To answer, drag the appropriate principle from the column on the left to its description on the right. Each principle may be used once, more than once, or not at all.
NOTE: Each correct match is worth one point.

Antwort:

Begründung:


77. Frage
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.

Antwort:

Begründung:

Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio/interpret-model-results


78. Frage
For a machine learning progress, how should you split data for training and evaluation?

Antwort: C

Begründung:
Section: Describe Artificial Intelligence workloads and considerations


79. Frage
......

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