Microsoft Designing and Implementing an Azure AI Solution (AI-100日本語版) - AI-100日本語 Exam Practice Test
Azureの深層学習モデルを使用するリアルタイムのスコアリングパターンがあります。
スコアリングパターンを完了する必要があります。
何を使うべきですか？ 答えるには、適切なAzureサービスをスコアリングパターンの正しい場所にドラッグします。 各サービスは、1回、複数回、またはまったく使用されません。 コンテンツを表示するには、ペイン間で分割バットをドラッグするか、スクロールする必要がある場合があります。
注：それぞれの正しい選択には1ポイントの価値があります。
スコアリングパターンを完了する必要があります。
何を使うべきですか？ 答えるには、適切なAzureサービスをスコアリングパターンの正しい場所にドラッグします。 各サービスは、1回、複数回、またはまったく使用されません。 コンテンツを表示するには、ペイン間で分割バットをドラッグするか、スクロールする必要がある場合があります。
注：それぞれの正しい選択には1ポイントの価値があります。
Correct Answer:
Explanation
Box 1: Azure Container Registry
Azure Container Registry enables storage of images for all types of Docker container deployments including DC/OS, Docker Swarm and Kubernetes. The scoring images are deployed as containers on Azure Kubernetes Service and used to run the scoring script. The image used here is created by Machine Learning from the trained model and scoring script, and then is pushed to the Azure Container Registry.
Box 2: Azure Kubernetes Services
Azure Kubernetes Service (AKS) is used to deploy the application on a Kubernetes cluster. AKS simplifies the deployment and operations of Kubernetes. The cluster can be configured using CPU-only VMs for regular Python models or GPU-enabled VMs for deep learning models.
This reference architecture shows how to deploy Python models as web services to make real-time predictions using the Azure Machine Learning.
References:
https://docs.microsoft.com/sv-se/azure/architecture/reference-architectures/ai/realtime-scoring-python
あなたは、医療日誌の写真の光学式文字認識を実行するアプリケーションを開発しています。検証済みのレコードセットに対してデータを検証するソリューションを推奨する必要があります。どのサービスを推奨事項に含める必要がありますか？
Correct Answer: A
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データサイエンティストは、Fsv2仮想マシンにディープラーニングモデルを展開します。
データ分析が遅い。
データ分析を可能な限り迅速に行うために、データサイエンティストが使用する必要がある仮想マシンシリーズを推奨する必要があります。
どのシリーズをお勧めしますか？
データ分析が遅い。
データ分析を可能な限り迅速に行うために、データサイエンティストが使用する必要がある仮想マシンシリーズを推奨する必要があります。
どのシリーズをお勧めしますか？
Correct Answer: A
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10個のカスタムモバイルアプリの動作を追跡するAlソリューションを展開する予定です。各モバイルアプリには数千人のユーザーがいます。モバイルアプリユーザーから発信されたデータのリアルタイムデータ取り込みのソリューションを推奨する必要があります。どのMicrosoft Azureサービスを推奨事項に含める必要がありますか？
Correct Answer: B
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Azure loT Edgeデバイスからデータを取り込み、Azure Machine Learningでデータを前処理し、その後の処理のためにデータをAzure HDInsightに移動するソリューションを設計しています。
ソリューションに何を含めるべきですか？回答するには、回答エリアで適切なオプションを選択します。
注：それぞれの正しい選択には1ポイントの価値があります。
ソリューションに何を含めるべきですか？回答するには、回答エリアで適切なオプションを選択します。
注：それぞれの正しい選択には1ポイントの価値があります。
Correct Answer:
Explanation
Box 1: Export Data
The Export data to Hive option in the Export Data module in Azure Machine Learning Studio. This option is useful when you are working with very large datasets, and want to save your machine learning experiment data to a Hadoop cluster or HDInsight distributed storage.
Box 2: Apache Hive
Apache Hive is a data warehouse system for Apache Hadoop. Hive enables data summarization, querying, and analysis of data. Hive queries are written in HiveQL, which is a query language similar to SQL.
Box 3: Azure Data Lake
Default storage for the HDFS file system of HDInsight clusters can be associated with either an Azure Storage account or an Azure Data Lake Storage.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/export-to-hive-query
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/hdinsight/hadoop/hdinsight-use-hive
Microsoft Bot Frameworkアプリケーションのデータ永続性を構成しています。アプリケーションには、構造化されたNoSQLクラウドデータストアが必要です。
アプリケーションのストレージソリューションを識別する必要があります。ソリューションはコストを最小限に抑える必要があります。
何を特定する必要がありますか？
アプリケーションのストレージソリューションを識別する必要があります。ソリューションはコストを最小限に抑える必要があります。
何を特定する必要がありますか？
Correct Answer: B
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あなたの会社はスポーツチームを管理しています。
同社は、チームのメッセージを記録するビデオブースを設置しています。
ビデオ画面でメッセージを再生する前に、メッセージのキャプションを生成し、ビデオの感情をチェックして、ポジティブなメッセージのみが再生されるようにする必要があります。
どのAzure Cognitive Servicesサービスを使用する必要がありますか？
同社は、チームのメッセージを記録するビデオブースを設置しています。
ビデオ画面でメッセージを再生する前に、メッセージのキャプションを生成し、ビデオの感情をチェックして、ポジティブなメッセージのみが再生されるようにする必要があります。
どのAzure Cognitive Servicesサービスを使用する必要がありますか？
Correct Answer: B
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注：この質問は、同じシナリオを提示する一連の質問の一部です。シリーズの各質問には、指定された目標を達成できる独自のソリューションが含まれています。一部の質問セットには複数の正しい解決策がある場合がありますが、他の質問セットには正しい解決策がない場合があります。
質問に回答した後は、その質問に戻ることはできません。その結果、これらの質問はレビュー画面に表示されません。
Azure SQLデータベース、Azure Data Lake Storage Gen 2アカウント、およびAzure Machine Learning Studioを使用して開発されたAPIがあります。
データベースからデータを1日に1回取り込み、APIを使用して各行にスコアを付け、データをストレージアカウントに書き込む必要があります。
ソリューション：Machine Learning Execute Pipelineアクティビティを含むAzure Data Factoryパイプラインを作成します。
これは目標を達成していますか？
質問に回答した後は、その質問に戻ることはできません。その結果、これらの質問はレビュー画面に表示されません。
Azure SQLデータベース、Azure Data Lake Storage Gen 2アカウント、およびAzure Machine Learning Studioを使用して開発されたAPIがあります。
データベースからデータを1日に1回取り込み、APIを使用して各行にスコアを付け、データをストレージアカウントに書き込む必要があります。
ソリューション：Machine Learning Execute Pipelineアクティビティを含むAzure Data Factoryパイプラインを作成します。
これは目標を達成していますか？
Correct Answer: A
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会社には、Transact-SQLの専門家からなるデータチームがあります。
複数のソースからAzure Event Hubsにデータを取り込む予定です。
データチームがEvent HubsからAzure Storageにデータを移動およびクエリするために使用するテクノロジを推奨する必要があります。ソリューションは、データチームの既存のスキルを活用する必要があります。
目標を達成するための最良の推奨事項は何ですか？複数の回答を選択することで目標を達成できます。
複数のソースからAzure Event Hubsにデータを取り込む予定です。
データチームがEvent HubsからAzure Storageにデータを移動およびクエリするために使用するテクノロジを推奨する必要があります。ソリューションは、データチームの既存のスキルを活用する必要があります。
目標を達成するための最良の推奨事項は何ですか？複数の回答を選択することで目標を達成できます。
Correct Answer: C
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あなたの会社は、Kubernetesを使用して編成されたAIアプリケーションを開発しています。アプリケーションをデプロイする必要があります。
どの3つのアクションを実行する必要がありますか？それぞれの正解はソリューションの一部を示しています。注：それぞれの正しい選択には1ポイントの価値があります。
どの3つのアクションを実行する必要がありますか？それぞれの正解はソリューションの一部を示しています。注：それぞれの正しい選択には1ポイントの価値があります。
Correct Answer: A,B,D
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コグニティブ検索を展開する必要があります。
Azure Searchサービスをプロビジョニングします。
次に何をすべきですか？
Azure Searchサービスをプロビジョニングします。
次に何をすべきですか？
Correct Answer: B
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GDPR規制に準拠する必要があるAzure Machine Learning実験があります。
実験のコンプライアンスを追跡し、実験に関するドキュメントを保存する必要があります。
何を使うべきですか？
実験のコンプライアンスを追跡し、実験に関するドキュメントを保存する必要があります。
何を使うべきですか？
Correct Answer: D
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5つの言語をサポートするボットを作成する予定です。ボットは、3つの異なる国にいるユーザーによって使用されます。ボットは、一般的な顧客の質問に答えます。ボットは、言語理解（LUIS）を使用して、使用するスキルを識別し、顧客の言語を検出します。
計画されたボット用に作成する必要があるAzureリソースの最小数を特定する必要があります。
QnA Maker、LUIS、および言語検出のインスタンスをいくつ作成する必要がありますか？回答するには、回答エリアで適切なオプションを選択します。
注：それぞれの正しい選択には1ポイントの価値があります。
計画されたボット用に作成する必要があるAzureリソースの最小数を特定する必要があります。
QnA Maker、LUIS、および言語検出のインスタンスをいくつ作成する必要がありますか？回答するには、回答エリアで適切なオプションを選択します。
注：それぞれの正しい選択には1ポイントの価値があります。
Correct Answer:
Explanation
QnA Maker: 5
If the user plans to support multiple languages, they need to have a new QnA Maker resource for each language.
LUIS: 5
If you need a multi-language LUIS client application such as a chatbot, you have a few options. If LUIS supports all the languages, you develop a LUIS app for each language. Each LUIS app has a unique app ID, and endpoint log. If you need to provide language understanding for a language LUIS does not support, you can use Microsoft Translator API to translate the utterance into a supported language, submit the utterance to the LUIS endpoint, and receive the resulting scores.
Language detection: 1
The Language Detection feature of the Azure Text Analytics REST API evaluates text input for each document and returns language identifiers with a score that indicates the strength of the analysis.
This capability is useful for content stores that collect arbitrary text, where language is unknown. You can parse the results of this analysis to determine which language is used in the input document. The response also returns a score that reflects the confidence of the model. The score value is between 0 and 1.
The Language Detection feature can detect a wide range of languages, variants, dialects, and some regional or cultural languages. The exact list of languages for this feature isn't published.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/qnamaker/overview/language-support
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/luis/luis-language-support
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/text-analytics/how-tos/text-analytics-how-to-language
テキストを含む数千の画像があります。
画像のテキストを機械可読文字ストリームに処理する必要があります。
どのAzure Cognitive Servicesサービスを使用する必要がありますか？
画像のテキストを機械可読文字ストリームに処理する必要があります。
どのAzure Cognitive Servicesサービスを使用する必要がありますか？
Correct Answer: B
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