AI-900 MÓDULO 02 pt-br

Quais dos seguintes atributos humanos a IA consegue imitar?

• Tomada de decisões baseada em experiências anteriores

• Compreender a linguagem escrita e falada

• Pensamento crítico para comportamento moral, ético e humano

• Reconhecer eventos anormais

Quais das alternativas a seguir são cargas de trabalho comuns da IA?

• Aprendizado de máquina

• Blockchain

• Pesquisa visual computacional

• Processamento em lotes

Quais três tipos de cargas de trabalho de IA poderiam ser combinadas para facilitar um envolvimento humanocom um agente de IA para enviar uma foto de perfil adequada?

• Pesquisa visual computacional

• Detecção de anomalias

• IA de conversa

• Processamento de Linguagem Natural

Há desafios e riscos associados ao desenvolver soluções de IA. Qual das afirmações a seguir é verdadeira?

• Desvios podem afetar os resultados

• Um algoritmo de IA está sempre correto

• Os humanos não são responsáveis por decisões orientadas a IA

• As soluções de IA são sempre mais confiáveis que os humanos

Qual das alternativas a seguir é um dos seis princípios para a IA responsável?

• Desempenho rápido

• Flexível

• Inclusão

• Software livre

Uma concessionária de automóveis deseja usar os dados históricos de vendas de carros para treinar um modelo de machine learning. O modelo deve prever o preço de um carro seminovo com base na marca, no modelo, no tamanho do motor e na quilometragem. O revendedor deve usar o machine learning automatizado para criar qual tipo de modelo de machine learning?

• classificação

• Regressão

• Previsão de série temporal

Um banco deseja usar registros históricos de repagamento de empréstimos para categorizar aplicações de empréstimo como de baixo risco ou alto risco com base em características como o valor do empréstimo, a renda do tomador e o período do empréstimo. O banco deve usar machine learning automatizado para criar qual tipo de modelo de machine learning?

• classificação

• Regressão

• Previsão de série temporal

Você deseja usar o machine learning automatizado para treinar um modelo de regressão com a melhor pontuação de R2 possível. Como você deve configurar o experimento de machine learning automatizado?

• Definir a métrica primária como a pontuação de R2

• Bloquear todos os algoritmos diferentes de GradientBoosting

• Habilitar a definição de recursos

Você está criando um pipeline de treinamento para um modelo de regressão. Usa um conjunto de dados que tem várias colunas numéricas nas quais os valores estão em escalas diferentes. Você deseja transformar as colunas numéricas para que os valores fiquem todos em uma escala semelhante. E também deseja que a transformação seja escalada em relação aos valores mínimos e máximos em cada coluna. Qual módulo você deve adicionar ao pipeline?

• Selecionar Colunas em um Conjunto de Dados

• Normalizar Dados

• Limpar dados ausentes

Por que você dividiu os dados em conjuntos de treinamento e validação?

• Os dados são divididos em dois conjuntos para criar dois modelos, um modelo com o conjunto de treinamento e um modelo diferente com o conjunto de validação.

• Dividir os dados em dois conjuntos permite que você compare os rótulos que o modelo prevê com os rótulos reais conhecidos no conjunto de dados original.

• Só precisamos dividir os dados quando você usa o Designer do Azure Machine Learning, não em outros cenários de machine learning.