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質問 29
For a machine learning progress, how should you split data for training and evaluation?
- A. Use features for training and labels for evaluation.
- B. Randomly split the data into rows for training and rows for evaluation.
- C. Use labels for training and features for evaluation.
- D. Randomly split the data into columns for training and columns for evaluation.
正解: D
解説:
In Azure Machine Learning, the percentage split is the available technique to split the data. In this technique, random data of a given percentage will be split to train and test data.
Reference:
https://www.sqlshack.com/prediction-in-azure-machine-learning/
質問 30
Your website has a chatbot to assist customers.
You need to detect when a customer is upset based on what the customer types in the chatbot.
Which type of AI workload should you use?
- A. regression
- B. anomaly detection
- C. semantic segmentation
- D. natural language processing
正解: D
解説:
Natural language processing (NLP) is used for tasks such as sentiment analysis, topic detection, language detection, key phrase extraction, and document categorization.
Sentiment Analysis is the process of determining whether a piece of writing is positive, negative or neutral.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/data-guide/technology-choices/natural-language-processing
質問 31
You are developing a model to predict events by using classification.
You have a confusion matrix for the model scored on test data as shown in the following exhibit.
Use the drop-down menus to select the answer choice that completes each statement based on the information presented in the graphic.
NOTE: Each correct selection is worth one point.
正解:
解説:
Explanation
Box 1: 11
TP = True Positive.
The class labels in the training set can take on only two possible values, which we usually refer to as positive or negative. The positive and negative instances that a classifier predicts correctly are called true positives (TP) and true negatives (TN), respectively. Similarly, the incorrectly classified instances are called false positives (FP) and false negatives (FN).
Box 2: 1,033
FN = False Negative
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio/evaluate-model-performance Finding TP is easy. It basically means the value where Predicted and True value is 1 and that is 11 in this case.
False Negative means where true value was 1 but predicted value was 0 and that is 1033 in this case The confusion matrix shows cases where both the predicted and actual values were 1 (known as true positives) at the top left, and cases where both the predicted and the actual values were 0 (true negatives) at the bottom right. The other cells show cases where the predicted and actual values differ (false positives and false negatives).
https://docs.microsoft.com/en-us/learn/modules/create-classification-model-azure-machine-learning-designer/eva
質問 32
What is a use case for classification?
- A. predicting whether someone uses a bicycle to travel to work based on the distance from home to work
- B. predicting how many cups of coffee a person will drink based on how many hours the person slept the previous night.
- C. analyzing the contents of images and grouping images that have similar colors
- D. predicting how many minutes it will take someone to run a race based on past race times
正解: C
解説:
Explanation
Classification is a machine learning method that uses data to determine the category, type, or class of an item or row of data.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/algorithm-module-reference/linear-regression
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/machine-learning-initialize-m
質問 33
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