Microsoft Azure AI Fundamentals AI-900 Braindumps veröffentlicht

Verpassen Sie nicht diese Gelegenheit, ein zertifizierter Azure AI Fundamentals zu werden und Ihre Karriere in dem spannenden und schnell wachsenden Bereich der allgemeinen KI- und Machine Learning-Workloads voranzutreiben. Wir haben den AI-900 Braindumps mit den neuesten Prüfungsfragen und -antworten vervollständigt, damit Sie Ihre Azure AI Fundamentals Zertifizierung erwerben können. Unsere Dumps werden Ihnen das Wissen und die Fähigkeiten vermitteln, um die Prüfung AI-900 beim ersten Versuch zu bestehen. Es ist vollgepackt mit echten Prüfungsfragen und -antworten und bietet Ihnen die ultimative Lernerfahrung. Unser Lernmaterial deckt alle wichtigen Themen und Konzepte ab, die in der Prüfung beschrieben werden. Egal, ob Sie ein erfahrener Fachmann oder neu in diesem Bereich sind, unsere Braindumps „Certified Azure AI Fundamentals“ hilft Ihnen dabei, die Themen zu meistern und Ihre Zertifizierung mit Zuversicht zu erhalten.

Beispielfragen

1. Welche Metrik können Sie verwenden, um ein Klassifizierungsmodell zu bewerten?

a. echte positive Rate
b. Mittlerer absoluter Fehler (MAE)
c. Bestimmtheitsma (R2)
d. Wurzel des mittleren quadratischen Fehlers (RMSE)

Antwort: a

Erläuterung:

Wie sieht ein gutes Modell aus?

Das beste Modell ist eine ROC-Kurve, die sich der oberen linken Ecke mit einer Rate von 100 % wahrer positiver Ergebnisse und einer Rate von 0 % falscher positiver Ergebnisse nähert. Ein zufälliges Modell würde als flache Linie von der unteren linken zur oberen rechten Ecke angezeigt. Schlimmer als zufällig würde unter die y=x-Linie fallen.

2. Sie erstellen ein Machine Learning-Modell mithilfe der automatisierten Machine Learning-Benutzeroberfläche (UI).

Sie müssen sicherstellen, dass das Modell dem Transparenzprinzip von Microsoft für verantwortungsbewusste KI entspricht.

Was tun?

a. Legen Sie den Validierungstyp auf Auto fest.
b. Aktivieren Sie Bestes Modell erklären.
c. Legen Sie die primäre Metrik auf Genauigkeit fest.
d. Legen Sie Max. gleichzeitige Iterationen auf 0 fest.

Antwort: b

Erläuterung: Modell erklären Fähigkeit.

Die meisten Unternehmen basieren auf Vertrauen, und die Möglichkeit, die ML-„Black Box“ zu öffnen, trägt dazu bei, Transparenz und Vertrauen aufzubauen. In stark regulierten Branchen wie dem Gesundheitswesen und dem Bankwesen ist es entscheidend, Vorschriften und Best Practices einzuhalten. Ein wichtiger Aspekt dabei ist das Verständnis der Beziehung zwischen Eingabevariablen (Features) und Modellausgabe. Wenn Sie sowohl das Ausmaß als auch die Richtung der Auswirkungen jedes Merkmals (Merkmalsbedeutung) auf den vorhergesagten Wert kennen, können Sie das Modell besser verstehen und erklären. Mit der Modellerklärungsfunktion ermöglichen wir es Ihnen, die Wichtigkeit von Funktionen als Teil automatisierter ML-Läufe zu verstehen.

3. Wie sollten Sie für einen maschinellen Lernfortschritt Daten für Training und Bewertung aufteilen?

a. Verwenden Sie Funktionen für das Training und Labels für die Bewertung.
b. Teilen Sie die Daten nach dem Zufallsprinzip in Zeilen für das Training und Zeilen für die Auswertung auf.
c. Verwenden Sie Labels für das Training und Features für die Bewertung.
d. Teilen Sie die Daten nach dem Zufallsprinzip in Spalten für das Training und Spalten für die Bewertung auf.

Antwort: b