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Microsoft AI-900 시험은 일반적으로 Microsoft Azure AI 기초로 알려져 있으며, 인공 지능(AI) 및 기계 학습(ML)과 관련 Microsoft Azure 개념에 대한 지식이 있는 기초 수준의 IT 전문가에게 적합합니다. 이 시험은 Microsoft Certified 자격을 얻기 위해 통과해야 하는 유일한 시험입니다: Azure AI 기초 자격증을 취득하려면 이 시험을 통과해야 합니다.

Q27. 데이터 분할 모듈이 포함된 Azure 머신 러닝 파이프라인이 있습니다. 데이터 분할 모듈은 훈련 모델 모듈과 점수 모델 모듈로 출력합니다. 데이터 분할 모듈의 기능은 무엇인가요?

모델에 포함되어야 하는 열 선택하기

교육 및 검증 데이터 세트 생성

누락된 데이터가 있는 레코드 전환

숫자 변수가 일관된 숫자 범위 내에 있도록 스케일링하기

Q28. "나중에 다시 전화해줘"와 같은 사용자 입력의 의미를 해석하는 데 사용할 수 있는 AI 서비스는 무엇인가요?

번역기 텍스트

텍스트 분석

연설

언어 이해(LUIS)

설명
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/luis/what-is-luis

Q29. 문장을 완성하려면 답 영역에서 적절한 옵션을 선택합니다.

설명:
가장 기본적인 의미에서 회귀는 숫자 목표를 예측하는 것을 말합니다.
선형 회귀는 하나 이상의 독립 변수와 숫자 결과 또는 종속 변수 사이의 선형 관계를 설정하려고 시도합니다.
이 모듈을 사용하여 선형 회귀 방법을 정의한 다음 레이블이 지정된 데이터 세트를 사용하여 모델을 학습시킵니다. 그런 다음 학습된 모델을 사용하여 예측을 수행할 수 있습니다.
오답:
분류는 데이터를 사용하여 항목 또는 데이터 행의 범주, 유형 또는 클래스를 결정하는 머신 러닝 방법입니다.
머신 러닝에서 클러스터링은 데이터 포인트를 유사한 클러스터로 그룹화하는 방법입니다. 세분화라고도 합니다.
수년에 걸쳐 많은 클러스터링 알고리즘이 개발되었습니다. 거의 모든 클러스터링 알고리즘은 개별 항목의 기능을 사용하여 유사한 항목을 찾습니다. 예를 들어, 인구통계학적으로 비슷한 사람들을 찾기 위해 클러스터링을 적용할 수 있습니다. 텍스트 분석과 함께 클러스터링을 사용하여 비슷한 주제나 정서를 가진 문장을 그룹화할 수도 있습니다.
참조:
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- 모델 클러스터링

Q30. 문장을 완성하려면 답 영역에서 적절한 옵션을 선택합니다.

설명

머신 러닝에서 데이터에 레이블을 지정했다는 것은 머신 러닝 모델이 예측하고자 하는 답을 표시하기 위해 데이터에 마크업 또는 주석을 달았다는 의미입니다.
일반적으로 데이터 라벨링은 데이터 태그 지정, 주석 달기, 분류, 조정, 전사 또는 처리 등의 작업을 의미할 수 있습니다.
참조:
https://www.cloudfactory.com/data-labeling-guide

Q31. 자연어 처리를 사용하여 Microsoft 뉴스 스토리의 텍스트를 처리합니다.
다음 그림과 같은 출력이 표시됩니다.

어떤 유형의 자연어 처리가 수행되었나요?

엔티티 인식

핵심 문구 추출

감정 분석

번역

https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/text-analytics/overview

Q32. 문장을 완성하려면 답 영역에서 적절한 옵션을 선택합니다.

설명:
자연어 처리(NLP)는 감성 분석, 토픽 감지, 언어 감지, 핵심 문구 추출, 문서 분류 등의 작업에 사용됩니다.
참조:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/data-guide/technology-choices/natural-language- 처리

Q33. 문장을 완성하려면 답 영역에서 적절한 옵션을 선택합니다.
RFM(최근, 빈도 및 금액) 값을 사용하여 고객 기반 세그먼트를 식별하는 예는___________.

아래 설명을 참조하세요:
분류

Q34. 문장을 완성하려면 답 영역에서 적절한 옵션을 선택합니다.

설명
그래픽 사용자 인터페이스, 표 설명 자동 생성

참조:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cloud-adoption-framework/innovate/best-practices/trusted-ai

Q35. 문장을 완성하려면 답 영역에서 적절한 옵션을 선택합니다.

Q36. 클라이언트 애플리케이션에서 사용할 서비스로서 Azure 머신 러닝 모델을 배포할 계획입니다.
모델을 배포하기 전에 순서대로 수행해야 하는 세 가지 프로세스는 무엇입니까? 답하려면 프로세스 목록에서 적절한 프로세스를 답 영역으로 이동하고 올바른 순서로 정렬하세요.

설명
그래픽 사용자 인터페이스, 텍스트, 애플리케이션, 채팅 또는 문자 메시지 설명 자동 생성

참조:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-ml-pipelines

Q37. 스캔한 문서에서 텍스트, 키/값 쌍, 표 데이터를 자동으로 추출하려면 어떤 서비스를 사용해야 하나요?

양식 인식기

텍스트 분석

잉크 인식기

맞춤형 비전

설명
정보 추출을 자동화하여 비즈니스 프로세스를 가속화하세요. 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 대한 이해를 맞춤화합니다.
적은 시간과 비용으로 양식을 사용 가능한 데이터로 전환하여 정보를 수집하는 대신 정보에 더 많은 시간을 집중할 수 있습니다.
참조:
https://azure.microsoft.com/en-us/services/cognitive-services/form-recognizer/

Q38. 문장을 올바르게 완성하는 답을 선택합니다.

설명

Q39. 문장을 완성하려면 답 영역에서 적절한 옵션을 선택합니다.
컴퓨터 비전 기능을 배포할 수 있습니다....................

앱에 얼굴 인식 기능을 통합하세요.

Q40. 고객 지원 시스템을 위한 웹 기반 AI 솔루션을 개발해야 합니다. 사용자는 최적의 리소스나 답변을 안내하는 웹 앱과 상호 작용할 수 있어야 합니다.
어떤 서비스를 사용해야 하나요?

맞춤형 비전

QnA 메이커

번역기 텍스트

얼굴

설명
QnA 메이커는 기존 데이터 위에 대화형 질문과 답변 레이어를 만들 수 있는 클라우드 기반 API 서비스입니다. FAQ, 매뉴얼, 문서 등 반구조화된 콘텐츠에서 질문과 답변을 추출하여 지식창고를 구축하는 데 사용할 수 있습니다. 지식창고의 Q&A에서 최적의 답변으로 사용자의 질문에 자동으로 답변하세요. 지식창고는 사용자 행동을 지속적으로 학습하여 더욱 스마트해집니다.
참조:
https://azure.microsoft.com/en-us/services/cognitive-services/qna-maker/

Q41. 컴퓨터 비전을 사용하여 수행할 수 있는 두 가지 작업은 무엇인가요? 각 정답은 완전한 해결책을 제시합니다.
참고: 정답을 선택할 때마다 1점의 가치가 있습니다.

주가를 예측하세요.

이미지에서 브랜드를 감지합니다.

이미지의 색 구성표 감지

언어 간 텍스트를 번역하세요.

핵심 문구를 추출합니다.

섹션을 참조하세요: Azure의 컴퓨터 비전 워크로드 기능 설명
설명:
B: 수천 개의 글로벌 로고 데이터베이스에서 이미지 또는 동영상 속 상업 브랜드를 식별합니다. 예를 들어 이 기능을 사용하면 소셜 미디어에서 가장 인기 있는 브랜드나 미디어 제품 배치에서 가장 많이 사용되는 브랜드를 찾을 수 있습니다.
C: 이미지 내 색상 사용량을 분석합니다. 컴퓨터 비전은 이미지가 흑백인지 컬러인지 판단하고, 컬러 이미지의 경우 주 색상과 강조 색상을 식별할 수 있습니다.
참조:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/computer-vision/overview

Q42. 문장을 완성하려면 답 영역에서 적절한 옵션을 선택합니다.

설명

정보 추출을 자동화하여 비즈니스 프로세스를 가속화하세요. 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 대한 이해를 맞춤화합니다.
적은 시간과 비용으로 양식을 사용 가능한 데이터로 전환하여 정보를 수집하는 대신 정보에 더 많은 시간을 집중할 수 있습니다.
참조:
https://azure.microsoft.com/en-us/services/cognitive-services/form-recognizer/

로드 중 …