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AI-900 문제 136

다음 각 문장에 대해 문장이 사실이라면 예를 선택하세요. 그렇지 않으면 아니요를 선택하세요.
참고사항: 정답 하나당 1점입니다.

정답:

설명:
텍스트 분석 API는 원시 텍스트에 대한 고급 자연어 처리를 제공하는 클라우드 기반 서비스로, 감정 분석, 핵심 구문 추출, 명명된 엔터티 인식 및 언어 감지라는 네 가지 주요 기능을 포함합니다.
박스 1: 예
입력 텍스트가 어떤 언어로 작성되었는지 감지하고 다양한 언어, 변형어, 방언 및 일부 지역/문화 언어로 요청에 제출된 모든 문서에 대해 단일 언어 코드를 보고할 수 있습니다. 언어 코드는 점수의 강도를 나타내는 점수와 쌍을 이룹니다.
박스 2: 아니요
박스 3: 예
명명된 엔터티 인식: 텍스트의 엔터티를 사람, 장소, 조직, 날짜/시간, 수량, 백분율, 통화 등으로 식별하고 분류합니다. 잘 알려진 엔터티도 인식되고 웹에서 더 많은 정보에 연결됩니다.
참조:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/text-analytics/overview

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AI-900 문제 137

컴퓨터 비전 API로 이미지를 보내면 전시회에 표시된 주석이 달린 이미지를 받게 됩니다.

어떤 유형의 컴퓨터 비전이 사용되었나요?

A. 객체 감지

B. 의미적 분할

C. 광학 문자 인식(OCR)

D. 이미지 분류

정답: A

객체 감지는 태그 지정과 비슷하지만, API는 발견된 각 객체에 대한 경계 상자 좌표(픽셀)를 반환합니다. 예를 들어, 이미지에 개, 고양이, 사람이 포함된 경우 Detect 작업은 이미지의 좌표와 함께 해당 객체를 나열합니다. 이 기능을 사용하여 이미지의 객체 간의 관계를 처리할 수 있습니다. 또한 이미지에 동일한 태그의 인스턴스가 여러 개 있는지 확인할 수 있습니다.
Detect API는 이미지에서 식별된 객체 또는 생물에 따라 태그를 적용합니다. 태그 분류법과 객체 감지 분류법 사이에는 현재 공식적인 관계가 없습니다. 개념적 수준에서 Detect API는 객체와 생물만 찾는 반면, Tag API는 경계 상자로 지역화할 수 없는 "실내"와 같은 문맥적 용어도 포함할 수 있습니다.
참조:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/computer-vision/concept-object-Detection

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AI-900 문제 138

분류 모델을 평가하는 데 사용할 수 있는 지표는 무엇입니까?

A. 참 양성률

B. 평균 절대 오차(MAE)

C. 결정계수(R2)

D. 평균 제곱근 오차(RMSE)

정답: A

좋은 모델은 어떤 모습일까?
100%의 참 양성률과 0%의 거짓 양성률로 왼쪽 상단 모서리에 접근하는 ROC 곡선이 가장 좋은 모델이 될 것입니다. 무작위 모델은 왼쪽 하단에서 오른쪽 상단 모서리까지 평평한 선으로 표시됩니다. 무작위보다 더 나쁜 모델은 y=x 선 아래로 떨어집니다.
참조:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-understand-automated-ml#classification

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AI-900 문제 139

사용자 프롬프트에 따라 이미지를 생성해야 합니다. 어떤 Azure OpenAI 모델을 사용해야 합니까?

A. GPT-4

B. 달-이

C. GPT-3

D. 속삭임

정답: B

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AI-900 문제 140

문장을 완성하려면 답변란에서 적절한 옵션을 선택하세요.

정답:

설명

Azure Custom Vision은 사용자가 자신의 이미지 분류기를 빌드, 배포 및 개선할 수 있는 인지 서비스입니다. 이미지 분류기는 시각적 특성에 따라 이미지에 레이블(클래스를 나타냄)을 적용하는 AI 서비스입니다. Computer Vision 서비스와 달리 Custom Vision은 적용할 레이블을 지정할 수 있습니다.
참고: Custom Vision 서비스는 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 이미지에 레이블을 적용합니다. 개발자인 사용자는 해당 특성이 있는 이미지와 없는 이미지 그룹을 제출해야 합니다. 제출 시 이미지에 직접 레이블을 지정합니다. 그런 다음 알고리즘은 이 데이터로 학습하고 동일한 이미지에서 자체 테스트를 수행하여 자체 정확도를 계산합니다. 알고리즘이 학습되면 테스트하고 재학습한 후 앱의 요구 사항에 따라 새 이미지를 분류하는 데 사용할 수 있습니다. 오프라인 사용을 위해 모델 자체를 내보낼 수도 있습니다.
참조:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/custom-vision-service/home custom vision - 이것은 사용자가 제공한 데이터를 사용하여 모델을 빌드/트레이닝하는 데 도움이 되는 컴퓨터 비전 서비스의 한 유형입니다 Custom Vision으로 객체 감지 솔루션을 만드는 것은 세 가지 주요 작업으로 구성됩니다. 먼저 이미지를 업로드하고 태그 지정해야 하며, 그런 다음 모델을 트레이닝할 수 있으며, 마지막으로 클라이언트 애플리케이션이 예측을 생성하는 데 사용할 수 있도록 모델을 게시해야 합니다.
https://docs.microsoft.com/en-us/learn/modules/Detect-objects-images-custom-vision/2-object-Detection-azure

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