wayground logo

Free Printable Worksheets

NEW

Font size

S
M
L
XL
Worksheets

AI900 Certification Quiz: Key Concepts

Total questions: 15

Worksheet time: 8mins

Name
Class
Date
1.

Qual é o objetivo principal do aprendizado supervisionado em aprendizado de máquina?

a)

Encontrar padrões ocultos nos dados sem respostas rotuladas

b)

Prever resultados com base em pares de entrada-saída rotulados

c)

Reduzir a dimensionalidade dos dados

d)

Agrupar pontos de dados semelhantes

2.

Qual serviço de IA do Azure é usado para construir, treinar e implantar modelos de aprendizado de máquina?

a)

Azure Cognitive Services

b)

Azure Machine Learning

c)

Azure Bot Service

d)

Azure Data Factory

3.

Qual é o propósito da normalização de dados na preparação de dados?

a)

Remover duplicatas do conjunto de dados

b)

Escalar características para um intervalo padrão

c)

Converter dados categóricos em dados numéricos

d)

Dividir o conjunto de dados em conjuntos de treinamento e teste

4.

Qual métrica é comumente usada para avaliar o desempenho de um modelo de classificação?

a)

Erro Absoluto Médio (MAE)

b)

Raiz do Erro Quadrático Médio (RMSE)

c)

Precisão

d)

R-quadrado

5.

Qual é uma consideração ética chave no desenvolvimento de IA?

a)

Maximizar a eficiência computacional

b)

Garantir a privacidade e segurança dos dados

c)

Reduzir o tamanho do conjunto de dados

d)

Aumentar o número de características

6.

Qual das seguintes é uma tarefa comum no Processamento de Linguagem Natural (PLN)?

a)

Classificação de imagens

b)

Reconhecimento de fala

c)

Resumo de texto

d)

Detecção de objetos

7.

Em aprendizado de máquina, o que é overfitting?

a)

Quando o modelo tem um bom desempenho nos dados de treinamento, mas um desempenho ruim em novos dados

b)

Quando o modelo tem um desempenho ruim tanto nos dados de treinamento quanto nos novos dados

c)

Quando o modelo tem um bom desempenho em novos dados, mas um desempenho ruim nos dados de treinamento

d)

Quando o modelo tem um desempenho igualmente bom tanto nos dados de treinamento quanto nos novos dados

8.

Qual serviço do Azure fornece modelos de IA pré-construídos para visão, fala, linguagem e tomada de decisão?

a)

Azure Synapse Analytics

b)

Azure Cognitive Services

c)

Azure DevOps

d)

Azure Kubernetes Service

9.

Qual é o propósito de dividir um conjunto de dados em conjuntos de treinamento e teste?

a)

Para aumentar o tamanho do conjunto de dados

b)

Para avaliar o desempenho do modelo em dados não vistos

c)

Para reduzir o número de características

d)

Para normalizar os dados

10.

Qual métrica é usada para avaliar o desempenho de um modelo de regressão?

a)

Precisão

b)

Recall

c)

Erro Quadrático Médio (MSE)

d)

Pontuação F1

11.

O que é viés no contexto da ética em IA?

a)

A tendência de um modelo de ter um bom desempenho nos dados de treinamento

b)

O erro sistemático introduzido por um algoritmo

c)

A variância nas previsões do modelo

d)

A precisão do modelo nos dados de teste

12.

Qual técnica é usada para converter dados de texto em dados numéricos para modelos de aprendizado de máquina?

a)

Normalização de dados

b)

Codificação one-hot

c)

Tokenização

d)

Aumento de dados

13.

Qual é o propósito da validação cruzada na avaliação de modelos?

a)

Aumentar o tamanho do conjunto de treinamento

b)

Reduzir a dimensionalidade dos dados

c)

Avaliar o desempenho do modelo em diferentes subconjuntos de dados

d)

Converter dados categóricos em dados numéricos

14.

Qual serviço do Azure é usado para construir aplicações de IA conversacional?

a)

Azure Machine Learning

b)

Azure Cognitive Services

c)

Azure Bot Service

d)

Azure Data Factory

15.

O que é a Pontuação F1 no contexto da avaliação de modelos?

a)

A média harmônica de precisão e recall

b)

A média de precisão e recall

c)

A razão de verdadeiros positivos para falsos positivos

d)

A razão de verdadeiros positivos para verdadeiros negativos