Möchten Sie die Prüfung AI-900 bestehen, beginnen Sie hier!

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Wenn Sie Zertifizierung Azure AI Fundamentals erhalten, soll man die Prüfung AI-900 bestehen. Es kann die Grundlage bieten, die Sie für den Aufbau Ihrer Karriere benötigen, und Ihr Wissen über allgemeine KI- und maschinelle Lernworkloads demonstrieren – und darüber, was Azure-Dienste für sie lösen können. Die folgenden Fähigkeiten dieser Prüfung werden gemessen: Workloads und Überlegungen zu künstlicher Intelligenz beschreiben (20-25 %), Grundprinzipien des maschinellen Lernens auf Azure beschreiben (25-30 %), Funktionen von Computer-Vision-Workloads auf Azure beschreiben (15-20 %). ), Funktionen von Workloads zur Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) in Azure beschreiben (25–30 %)

Die neuesten AI-900 Prüfungsfragen sind bei Realexam jetzt verfügbar. Sie helfen Ihnen bei der Vorbereitung auf das Bestehen der AI-900 Prüfung.

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1. DRAG DROP

Match the types of AI workloads to the appropriate scenarios.

To answer, drag the appropriate workload type from the column on the left to its scenario on the right. Each workload type may be used once, more than once, or not at all. NOTE: Each correct selection is worth one point.



2. Which metric can you use to evaluate a classification model?

3. You build a machine learning model by using the automated machine learning user interface (UI).

You need to ensure that the model meets the Microsoft transparency principle for responsible AI.

What should you do?

4. DRAG DROP

Match the Microsoft guiding principles for responsible AI to the appropriate descriptions.

To answer, drag the appropriate principle from the column on the left to its description on the right. Each principle may be used once, more than once, or not at all. NOTE: Each correct selection is worth one point.



5. HOTSPOT

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



6. DRAG DROP

Match the types of machine learning to the appropriate scenarios.

To answer, drag the appropriate machine learning type from the column on the left to its scenario on the right. Each machine learning type may be used once, more than once, or not at all. NOTE: Each correct selection is worth one point.



7. HOTSPOT

For each of the following statements, select Yes if the statement is true. Otherwise, select No. NOTE: Each correct selection is worth one point.



8. HOTSPOT

You have the following dataset.





You plan to use the dataset to train a model that will predict the house price categories of houses.

What are Household Income and House Price Category? To answer, select the appropriate option in the answer area. NOTE: Each correct selection is worth one point.



9. For a machine learning progress, how should you split data for training and evaluation?

10. HOTSPOT

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




 

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