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최신 Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals AI-900 무료샘플문제 (Q151-Q156):

질문 # 151
You build a QnA Maker bot by using a frequently asked questions (FAQ) page.
You need to add professional greetings and other responses to make the bot more user friendly.
What should you do?

A. Enable active learning
B. Increase the confidence threshold of responses
C. Create multi-turn questions
D. Add chit-chat

정답：D

설명：
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/qnamaker/how-to/chit-chat-knowledge-base?tabs=v1

질문 # 152
Which two components can you drag onto a canvas in Azure Machine Learning designer? Each correct answer presents a complete solution.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

A. pipeline
B. co mpute
C. module
D. dataset

정답：C,D

설명：
In Azure Machine Learning designer, a low-code drag-and-drop interface, users can visually build machine learning workflows. According to the AI-900 study guide and Microsoft Learn module "Create and publish models with Azure Machine Learning designer", two key components that can be dragged onto the designer canvas are datasets and modules.
* Datasets (A): These are collections of data that serve as the input for training or evaluating models.
They can be registered in the workspace and then dragged onto the canvas for use in transformations or model training.
* Modules (D): These are prebuilt processing and modeling components that perform operations such as data cleaning, feature engineering, model training, and evaluation. Examples include "Split Data,"
"Train Model," and "Evaluate Model."
Compute (B) and Pipeline (C) are not drag-and-drop items within the designer. Compute targets are infrastructure resources used to run the pipeline, while a pipeline represents the overall workflow, not a component that can be added like a dataset or module.
Hence, the correct answers are A. Dataset and D. Module.
Reference:Microsoft Learn - Create a machine learning model with Azure Machine Learning designer

질문 # 153
What should you use to identify similar faces in a set of images?

A. Azure OpenAI Service
B. Azure Al Custom Vision
C. Azure Al Language
D. Azure Al Vision

정답：D

질문 # 154
To complete the sentence, select the appropriate option in the answer area.

정답：

설명：

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

질문 # 155
A smart device that responds to the question. "What is the stock price of Contoso, Ltd.?" is an example of which Al workload?

A. natural language processing
B. knowledge mining
C. computer vision
D. anomaly detection

정답：A

설명：
The question describes a smart device that can understand and respond to a spoken or written question such as, "What is the stock price of Contoso, Ltd.?" This scenario directly maps to the Natural Language Processing (NLP) workload in Microsoft Azure AI.
According to the Microsoft AI Fundamentals (AI-900) study guide and the Microsoft Learn module "Describe features of common AI workloads," NLP enables systems to understand, interpret, and generate human language. Azure AI Language and Azure Speech services are examples of NLP-based solutions.
In this case, the smart device performs several NLP tasks:
* Speech recognition - converts spoken input into text.
* Language understanding - interprets the user's intent, i.e., retrieving the stock price of a specific company.
* Response generation - formulates a meaningful answer that can be presented back as text or speech.
This process shows a full pipeline of natural language understanding (NLU) and conversational AI. It does not involve visual data (computer vision), data pattern analysis (anomaly detection), or document search (knowledge mining).
Hence, the correct AI workload is D. Natural Language Processing.

질문 # 156
......

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