[2025年04月05日]Microsoft AI-900日本語リアル試験問題と解答を無料で提供いたします [Q124-Q143]

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合格できるMicrosoft AI-900日本語試験情報と無料練習テスト問題

質問 # 124
次の各ステートメントについて、ステートメントがtrueの場合は、[はい]を選択します。それ以外の場合は、[いいえ]を選択します。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。

正解：

解説：

Reference:
https://www.cloudfactory.com/data-labeling-guide
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio/evaluate-model-performance

質問 # 125
コードを分析し、コード関数とコードコメントの説明を生成するために使用できる 2 つのリソースはどれですか? それぞれの正解は完全なソリューションを示します。
注意: 正解ごとに 1 ポイントが付与されます。

A. Azure OpenAI DALL-E モデル
B. GitHub Copilot サービス
C. Azure OpenAI GPT-4 モデル
D. Azure OpenAI Whisper モデル

正解：A、C

質問 # 126
次の各ステートメントについて、ステートメントがtrueの場合は、[はい]を選択します。それ以外の場合は、[いいえ]を選択します。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。

正解：

解説：

質問 # 127
既存のデータセットからトレーニングデータセットと検証データセットを作成する必要があります。
Azure Machine Learning Designerのどのモジュールを使用する必要がありますか？

A. データを結合する
B. データの分割
C. データセットの列を選択します
D. 行を追加

正解：B

解説：
Explanation
A common way of evaluating a model is to divide the data into a training and test set by using Split Data, and then validate the model on the training data.
Use the Split Data module to divide a dataset into two distinct sets.
The studio currently supports training/validation data splits
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-configure-cross-validation-data-splits2

質問 # 128
顔認識タスクを適切な質問に一致させます。
回答するには、適切なタスクを左側の列から右側の質問にドラッグします。各タスクは、1回使用することも、複数回使用することも、まったく使用しないこともできます。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。

正解：

解説：

Reference:
https://azure.microsoft.com/en-us/services/cognitive-services/face/#features

質問 # 129
機械学習のタイプを適切なシナリオに一致させます。
答えるには、適切な機械学習タイプを左側の列から右側のシナリオにドラッグします。
各機械学習タイプは、1回使用することも、複数回使用することも、まったく使用しないこともできます。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。

正解：

解説：

質問 # 130
次の各ステートメントについて、ステートメントがtrueの場合は、[はい]を選択します。それ以外の場合は、[いいえ]を選択します。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。

正解：

解説：

Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/Translator/translator-info-overview
https://docs.microsoft.com/en-us/legal/cognitive-services/speech-service/speech-to-text/transparency-note

質問 # 131
機械学習のタイプを適切なシナリオに一致させます。
答えるには、適切な機械学習タイプを左側の列から右側のシナリオにドラッグします。
各機械学習タイプは、1回使用することも、複数回使用することも、まったく使用しないこともできます。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。

正解：

解説：

質問 # 132
文を正しく完成させる答えを選択してください。

正解：

解説：

質問 # 133
文を完成させるには、回答領域で適切なオプションを選択します。

正解：

解説：

Reference:
https://azure.microsoft.com/en-gb/services/cognitive-services/speech-to-text/#features

質問 # 134
次の各ステートメントについて、ステートメントがtrueの場合は、[はい]を選択します。それ以外の場合は、[いいえ]を選択します。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。

正解：

解説：
Explanation
Graphical user interface, text, application Description automatically generated

Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/reference-architectures/ai/conversational-bot
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/bot-service/bot-builder-webchat-overview?view=azure-bot-service-4.0

質問 # 135
文を完成させるには、回答領域で適切なオプションを選択します。

正解：

解説：

質問 # 136
文を完成させるには、回答領域で適切なオプションを選択します。

正解：

解説：

Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/data-guide/technology-choices/natural-language-processing

質問 # 137
次の各ステートメントについて、ステートメントがtrueの場合は、[はい]を選択します。それ以外の場合は、[いいえ]を選択します。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。

正解：

解説：

Reference:
https://azure.microsoft.com/en-us/services/machine-learning/automatedml/#features

質問 # 138
文を完成させるには、回答領域で適切なオプションを選択します。

正解：

解説：

Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-designer#deploy

質問 # 139
文を正しく完成させる答えを選択してください。

正解：

解説：

Explanation:

質問 # 140
文を完成させるには、回答領域で適切なオプションを選択します。

正解：

解説：

Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/dotnet/machine-learning/resources/tasks

質問 # 141
AzureCognitiveServicesサービスを適切なアクションに一致させます。
回答するには、適切なサービスを左側の列から右側のアクションにドラッグします。各サービスは、1回使用することも、複数回使用することも、まったく使用しないこともできます。
注：それぞれの正しい一致は1ポイントの価値があります。

正解：

解説：

質問 # 142
次のデータセットがあります。

データセットを使用して、住宅の住宅価格カテゴリを予測するモデルをトレーニングすることを計画しています。
世帯収入と住宅価格のカテゴリとは何ですか？回答するには、回答領域で適切なオプションを選択します。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。