Azure AI-900 Revision Part 2

Quels sont les trois principes directeurs de Microsoft pour une IA responsable ? (choix multiple)

• Connaissances

• Fiabilité et sécurité

• Inclusivité

• Avoir des opinions tranchées

• Impartialité

……………………. est utilisée pour générer des fonctionnalités supplémentaires.

• Feature engineering

• Feature selection

• Model evaluation

• Model training

Vous prévoyez de déployer un modèle Azure Machine Learning en tant que service qui sera utilisé par des applications clientes.

Quels sont les trois processus que vous devez effectuer en séquence avant de déployer le modèle?

• Chiffrement des données (Data encryption)

• Retraitement du modèle (Model retraining)

• Entraînement du modèle (Model training)

• Préparation des données (Data preparation)

• Évaluation du modèle (Model evaluation)

Quelle tâche d’apprentissage automatique correspond au scénario suivant:

Examiner les valeurs d'une matrice de confusion.​

• Évaluation du modèle(Model Evaluation)
• Ingénierie des caractéristiques (Feature Engineering)

• Selection des caractéristiques (Feature Selection

• Le déploiement du modèle (Model Deployment)

• Entraînement du modèle (Model Training)

Quelle tâche d’apprentissage automatique correspond au scénario suivant:

Diviser une date en champs de mois, jour et année.​ ​

• Ingénierie des caractéristiques (Feature Engineering)

• Sélection des caractéristiques (Feature Selection)

• Le déploiement du modèle (Model Deployment)

• Évaluation du modèle(Model Evaluation)

• Évaluation du modèle(Model Evaluation)

Quelle tâche d’apprentissage automatique correspond au scénario suivant:

Sélectionner la température et la pression pour entraîner un modèle météorologique

• Ingénierie des caractéristiques (Feature Engineering)

• Le déploiement du modèle (Model Deployment)

• Entraînement du modèle (Model Training)

• Évaluation du modèle(Model Evaluation)
• Sélection des caractéristiques (Feature Selection)

Les valeurs de données qui influencent la prédiction dans un modèle sont appelées :

• variables dépendantes (dependant variable)

• Caractéristiques (features)

• Identifiants (identifiers)

• Étiquettes (labels)

Vous avez le graphique Prédit par rapport à Vrai illustré dans le tableau suivant.

Quel type de modèle le graphique utilise-t-il pour évaluer ?

• Classification

• Régression

• Regroupement (clustering)

Quel type d’apprentissage automatique devriez-vous utiliser pour prédire le nombre de cartes-cadeaux qui seront vendues le mois prochain ?

• Classification

• Régression

• Clustering

Vous devez prévoir le niveau de la mer en mètres pour les 10 prochaines années. Quel type d’apprentissage automatique devriez-vous utiliser ?

• Classification

• Régression

• Clustering