Test examen ai 900 #4

TEST BORRADO, QUIZÁS LE INTERESE: Examen AI 900 #4

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Título del Test:
Examen AI 900 #4

Descripción:
Preguntas que probablemente estarán en el examen AI 900

Autor:
Anonimo
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Fecha de Creación:
02/05/2024

Categoría: Otros

Número Preguntas: 50

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Temario:

haga coincidir los principios de la IA responsable con las descripciones apropiadas. Justicia Inclusividad Privacidad y seguridad Fiabilidad y seguridad.
Durante el proceso de Machine Learning, ¿cuándo se deben revisar las métricas de evaluación? Antes de entrenar un modelo. Después de limpiar los datos. Antes de elegir el tipo de modelo. Después de probar un modelo con los datos de validación.
Tiene un modelo de procesamiento de lenguaje natural (PLN) que se creó utilizando datos obtenidos sin permiso. ¿Qué principio de Microsoft para una IA responsable infringe esto? Confiabilidad y seguridad Privacidad y seguridad Inclusión Transparencia.
Garantizar que un sistema de IA no proporcione una predicción cuando campos importantes contienen valores inusuales o faltantes es... el principio de una IA responsable Inclusividad Una privacidad y seguridad Una fiabilidad y seguridad Transparencia.
haga coincidir los servicios con las descripciones apropiadas. Para responder, arrastre el servicio apropiado desde la columna de la izquierda hasta su descripción a la derecha. Cada servicio puede usarse una vez, más de una vez o nunca. Es posible que tengas que arrastrar la barra de división entre paneles o desplazarte para ver el contenido. Azure storage Azure Bot service Servicios de idiomas (Language service) Discurso (Speech).
¿Qué técnica de aprendizaje automático se puede utilizar para la detección de anomalías? Una técnica de aprendizaje automático que clasifica objetos según las imágenes proporcionadas por el usuario. Una técnica de aprendizaje automático que comprende el lenguaje hablado y escrito. Una técnica de aprendizaje automático que clasifica imágenes según su contenido. Una técnica de aprendizaje automático que analiza datos a lo largo del tiempo e identifica cambios inusuales.
Tiene un sistema de aprobación de préstamos basado en inteligencia artificial. Durante las pruebas, descubre que el sistema tiene un sesgo de género. ¿Qué principio de Al responsable viola esto? Responsabilidad Confiabilidad y seguridad Transparencia Justicia .
Estáis desarrollando un sistema para predecir los precios de los seguros para conductores en el Reino Unido. Es necesario minimizar el sesgo en el sistema. ¿Qué deberías hacer? Eliminar información sobre características protegidas de los datos antes del muestreo. Tomar una muestra de capacitación que sea representativa de la población del Reino Unido. Crear un conjunto de datos de capacitación que utilice datos de aseguradoras globales. Tome una muestra de entrenamiento completamente aleatoria.
El diseñador de aprendizaje automático de Azure le permite crear modelos de aprendizaje automático mediante ... Agregar y conectar módulos en un lienzo visual. Realizar automáticamente tareas comunes de preparación de datos. Seleccionar automáticamente un algoritmo para construir el modelo más preciso. Usando una experiencia de notebook con código primero.
Tienes un conjunto de datos. Debe crear un modelo de clasificación de Azure Machine Learning que identifique los productos defectuosos. ¿Qué deberías hacer primero? Cargue el conjunto de datos. Crear un modelo de agrupación. Dividir los datos en conjuntos de datos de entrenamiento y prueba. Crear un modelo de clasificación.
Se utiliza el diseñador de Azure Machine Learning para crear una canalización de modelo. ¿Qué debería crear antes de poder ejecutar la canalización? Un modelo registrado Un recurso informático Un cuaderno Jupyter.
haga coincidir la herramienta con la tarea de Azure Machine Learning. Para responder, arrastre la herramienta adecuada desde la columna de la izquierda a sus tareas a la derecha. Cada herramienta puede usarse una vez, más de una vez o ninguna. Aprendizaje automático automatizado Azure portal Diseñador de aprendizaje automático.
Necesita crear una solución de atención al cliente para ayudar a los clientes a acceder a la información. La solución debe admitir canales de correo electrónico, teléfono y chat en vivo. ¿Qué tipo de solución de Al debería utilizar? Aprendizaje automático Visión por computadora Chatbot Procesamiento del lenguaje natural (PNL).
haga coincidir los tipos de cargas de trabajo de IA con los escenarios apropiados. Para responder, arrastre el tipo de carga de trabajo apropiado desde la columna de la izquierda hasta su escenario a la derecha. Cada tipo de carga de trabajo se puede utilizar una vez, más de una vez o nunca. Detección de anomalías Visión por computador Aprendizaje automático (Agrupación) Procesamiento natural del lenguaje.
Predecir cuántos vehículos cruzarán un puente en un día determinado es un ejemplo de _______. Seleccione la respuesta que complete correctamente la oración. Regresión Traducción Clasificación Agrupación.
En un modelo de aprendizaje automático, los datos que se utilizan como entradas se denominan ________. Seleccione la respuesta que complete correctamente la oración. Conjunto de datos etiquetas Caracteristicas.
Seleccione la respuesta que complete correctamente la oración. El uso de valores de actualidad, frecuencia y monetarios (RFM) para identificar segmentos de una base de clientes es un ejemplo de ... Agrupación Regresión Clasificación Regularización.
planea implementar un modelo de Azure Machine Learning mediante el diseñador de Machine Learning. ¿Qué cuatro acciones deberías realizar en secuencia? Para responder, mueva las acciones apropiadas de la lista de acciones al área de respuestas y ordénelas en el orden correcto. Entrenar el modelo Divida los datos aleatoriamente en datos de entrenamiento y datos de validación evaluar el modelo con respecto al conjunto de datos original Evaluar el modelo frente al conjunto de datos de validación Ingerir y preparar un conjunto de datos.
Para cada una de las siguientes afirmaciones, seleccione Sí si la afirmación es verdadera. De lo contrario, seleccione No. Organizar documentos en grupos basados en diferentes estadísticas de uso es un ejemplo de agrupación. Agrupar pacientes similares según los síntomas y los resultados de las pruebas diagnósticas es un ejemplo de agrupación. Predecir si una persona desarrollará síntomas de alergia leves, moderados o graves basándose en el recuento de polen es un ejemplo de agrupación. .
Al construir un modelo de regresión, las etiquetas deben tener el tipo de datos de ... Booleano Fecha y hora Numerico Texto.
Debe crear un modelo de agrupación en clústeres y evaluarlo mediante el diseñador de Azure Machine Learning. ¿Qué deberías hacer? Divida el conjunto de datos original en un conjunto de datos para entrenamiento y un conjunto de datos para prueba. Utilice el conjunto de datos de prueba para la evaluación. Utilice el conjunto de datos original para capacitación y evaluación. Divida el conjunto de datos original en un conjunto de datos para características y un conjunto de datos para etiquetas. Utilice el conjunto de datos de características para la evaluación. Divida el conjunto de datos original en un conjunto de datos para entrenamiento y un conjunto de datos para prueba. Utilice el conjunto de datos de entrenamiento para la evaluación.
Tiene un conjunto de datos que contiene las columnas que se muestran en la siguiente tabla. Tiene un modelo de aprendizaje automático que predice el valor de ColumnE en función de las otras columnas numéricas. ¿Qué tipo de modelo es este? Análisis Agrupación Regresión.
Debe realizar un seguimiento de varias versiones de un modelo que se entrenó mediante Azure Machine Learning. ¿Qué deberías hacer? Explique el modelo. Registre el modelo. Registrar los datos del entrenamiento. Proporcionar un grupo de inferencia.
Debe identificar grupos de filas con valores numéricos similares en un conjunto de datos. ¿Qué tipo de aprendizaje automático debería utilizar? Agrupación Regresión Clasificación.
Seleccione la respuesta que complete correctamente la oración. Un sistema bancario que predice si un préstamo será reparado es un ejemplo de... tipo de aprendizaje automático Regresión Clasificación Agrupación.
... Se pueden utilizar modelos para predecir el precio de venta de los artículos subastados. Agrupación Regresión Clasificación.
Un historiador puede utilizar ________ para digitalizar artículos periodísticos. Seleccione la respuesta que complete correctamente la oración. Detección de objetos Reconocimiento facial Clasificación de imágenes Reconocimiento óptico de caracteres (OCR).
para cada una de las siguientes afirmaciones, seleccione Sí si la afirmación es verdadera. De lo contrario, seleccione No. NOTA: Cada selección correcta vale un punto. La detección de objetos puede identificar la ubicación de un producto dañado en una imagen La detección de objetos puede identificar múltiples instancias de un producto dañado en una imagen. La detección de objetos puede identificar múltiples tipos de productos dañados en una imagen.
Necesita crear un modelo que etiquete una colección de sus fotografías digitales personales. ¿Qué servicio de Azure Cognitive Services debería utilizar? Reconocedor de formularios Visión personalizada Idioma Visión por computadora.
... se utiliza para identificar varios tipos de elementos en una imagen. Detección de objetos Descripción de la imagen Clasificación de imágenes Reconocimiento óptico de caracteres (OCR).
Identificar si un usuario de quiosco está molesto al monitorear una transmisión de video desde el quiosco es un ejemplo de ... Detección de rostro. Análisis facial. Reconocimiento facial. Reconocimiento óptico de caracteres (OCR).
haga coincidir Azure Cognitive Services con las acciones adecuadas. Para responder, arrastre el servicio apropiado desde la columna de la izquierda hasta su acción a la derecha. Cada servicio puede usarse una vez, más de una vez o nunca. Visión personalizada Rostro Reconocedor de formularios.
Una solución de inteligencia artificial que ayuda a los fotógrafos a tomar mejores fotografías de retratos al brindarles información sobre la exposición, el ruido y la oclusión es un ejemplo de tecnología facial .. Análisis. Detección. Reconocimiento.
Su empresa fabrica widgets. Tienes 1.000 fotografías digitales de los widgets. Debes identificar la ubicación de los widgets dentro de las fotos. ¿Qué deberías usar? Análisis espacial de visión por computadora Detección de objetos de visión personalizada Análisis de imágenes de visión por computadora Clasificación de visión personalizada.
Necesita convertir notas escritas a mano en texto digital. ¿Qué tipo de visión por computadora debería utilizar? Detección facial Reconocimiento óptico de caracteres (OCR) Clasificación de imágenes Detección de objetos.
... se utiliza para identificar varios tipos de elementos en una imagen Clasificación de imágenes Descripción de la imagen Detección de objetos Reconocimiento óptico de caracteres (OCR).
Necesita desarrollar una aplicación móvil para que los empleados escaneen y almacenen sus gastos mientras viajan. ¿Qué tipo de visión por computadora debería utilizar? Detección de rostros Clasificación de imágenes Detección de objetos Reconocimiento óptico de caracteres (OCR).
Puede utilizar el servicio... para entrenar un modelo de detección de objetos utilizando sus propias imágenes. Computer vision Custom Vision Form Recognizer Azure video analyzer for media.
Debe implementar una solución prediseñadas que identifique marcas conocidas en fotografías digitales. ¿Qué servicio de Azure Cognitive Services debería utilizar? Visión personalizada Reconocedor de formularios Face Visión por computadora.
El procesamiento del lenguaje natural se puede utilizar para __________. Seleccione la respuesta que complete correctamente la oración. Analizar el contenido del vídeo Generar discurso Clasificar los mensajes de correo electrónico como relacionados con el trabajo o personales. Clasificar imágenes.
Planea desarrollar un bot que permitirá a los usuarios consultar una base de conocimientos mediante el procesamiento del lenguaje natural. ¿Qué dos servicios debería incluir en la solución? Cada respuesta correcta presenta parte de la solución. NOTA: Cada selección correcta vale un punto. Servicio de idiomas Servicio de bot de Azure Reconocedor de formularios Detector de anomalías.
para cada una de las siguientes afirmaciones, seleccione Sí si la afirmación es verdadera. De lo contrario, seleccione No. La siguiente llamada de servicio aceptará texto en inglés como entrada y texto en italiano y francés como salida. /traducir?from=it&to=fr&to=en La siguiente llamada de servicio aceptará texto en inglés como entrada y texto en italiano y francés como salida. /traducir?from=it&to=fr&to=en El servicio de traducción se puede utilizar para traducir documentos del inglés al francés.
¿Una aplicación que analiza publicaciones en redes sociales para identificar su tono es un ejemplo de qué tipo de carga de trabajo de procesamiento del lenguaje natural (PNL)? Análisis de sentimiento Reconocimiento de voz Extracción de frases clave Reconocimiento de entidad.
Está creando un chatbot que utilizará el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para realizar las siguientes acciones en función de la entrada de texto de un usuario. • Aceptar pedidos de clientes. • Recuperar documentos de soporte. • Recuperar actualizaciones del estado del pedido. ¿Qué tipo de PNL debería utilizar? Análisis de sentimiento Reconocimiento de entidad nombrada Traducción Modelado del lenguaje.
Tienes un sitio web que incluye reseñas de clientes. Debe almacenar las reseñas en inglés y presentarlas a los usuarios en sus respectivos idiomas reconociendo la ubicación geográfica de cada usuario. ¿Qué tipo de carga de trabajo de procesamiento del lenguaje natural debería utilizar? Extracción de frases clave Reconocimiento de voz Modelado del lenguaje Traducción .
Para cada una de las siguientes afirmaciones, seleccione Sí si la afirmación es verdadera. De lo contrario, seleccione No. Los chatbots pueden admitir la entrada de voz Se requiere un chatbot independiente para cada canal de comunicación. Los chatbots gestionan los flujos de conversaciones mediante el uso de una combinación de lenguaje natural y respuestas de opciones restringidas.
para cada una de las siguientes afirmaciones, seleccione Sí si la afirmación es verdadera. De lo contrario, seleccione No. Un bot que responde a consultas de usuarios internos es un ejemplo de una carga de trabajo de procesamiento de lenguaje natural. Una aplicación móvil que muestra imágenes relacionadas con un término de búsqueda ingresado es un ejemplo de una carga de trabajo de procesamiento de lenguaje natural. Un formulario web utilizado para enviar una solicitud para restablecer una contraseña es un ejemplo de una carga de trabajo de procesamiento de lenguaje natural.
Tiene una solución que analiza las publicaciones de las redes sociales para extraer las menciones de los nombres de las ciudades y los nombres de las ciudades que se discuten con más frecuencia. ¿Qué tipo de carga de trabajo de procesamiento del lenguaje natural (NLP) utiliza la solución? Reconocimiento de voz Análisis de sentimiento Extracción de frases clave Reconocimiento de entidad.
Para cada una de las siguientes afirmaciones, seleccione Sí si la afirmación es verdadera. De lo contrario, seleccione No. Puede utilizar la respuesta a preguntas del servicio de idiomas para consultar una base de datos SQL de Azure. Debe utilizar la respuesta a preguntas del servicio lingüístico cuando desee que una base de conocimientos proporcione la misma respuesta a diferentes usuarios que envían preguntas similares. La respuesta a preguntas del servicio lingüístico puede determinar la intención de la expresión de un usuario.
Está desarrollando una solución que utiliza el servicio de idiomas. Es necesario identificar los principales puntos de conversación en una colección de documentos. ¿Qué tipo de procesamiento del lenguaje natural debería utilizar? Detección de idioma Análisis de sentimiento Reconocimiento de entidad Extracción de frases clave.

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