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Mark Harris Mark Harris

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In der Gesellschaft, wo es so viele Talent gibt, stehen Sie unter dem Druck? Egal welche hohe Qualifikation Sie besitzen, kann die Qualifikation doch Ihre Fähigkeiten nicht bedeuten. Qualifikationen ist nur ein Sprungbrett und Stärke ist der Eckpfeiler, der Ihre Position verstärkt. Die Microsoft AI-900 Zertifizierungsprüfung ist eine beliebte IT-Zertifizierung. Viele Leute wollen das AI-900 Zertifikat bekommen, so dass sie ihre Karriere machen können. Die Schulungsunterlagen zur Microsoft AI-900 Zertifizierungsprüfung von ZertFragen sind ein gutes Schulungsinstrument, das Ihnen hilft, die Microsoft AI-900 Zertifizierungsprüfung zu bestehen. Mit diesem Zertifikat können Sie international akzeptiert werden. Dann brauchen Sie sich nicht mehr zu fürchten, vom Boss gekündigt zu werden.

Microsoft Azure AI Fundamentals AI-900 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q229-Q234):

229. Frage
You need to scan the news for articles about your customers and alert employees when there is a negative article. Positive articles must be added to a press book.
Which natural language processing tasks should you use to complete the process? To answer, drag the appropriate tasks to the correct locations. Each task may be used once, more than once, or not at all. You may need to drag the split bar between panes or scroll to view content.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

Antwort:

Begründung:

Explanation:
Diagram Description automatically generated

Box 1: Entity recognition
the Named Entity Recognition module in Machine Learning Studio (classic), to identify the names of things, such as people, companies, or locations in a column of text.
Named entity recognition is an important area of research in machine learning and natural language processing (NLP), because it can be used to answer many real-world questions, such as:
Which companies were mentioned in a news article?
Does a tweet contain the name of a person? Does the tweet also provide his current location?
Were specified products mentioned in complaints or reviews?
Box 2: Sentiment Analysis
The Text Analytics API's Sentiment Analysis feature provides two ways for detecting positive and negative sentiment. If you send a Sentiment Analysis request, the API will return sentiment labels (such as "negative",
"neutral" and "positive") and confidence scores at the sentence and document-level.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/named-entity-recognition
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/text-analytics/how-tos/text-analytics-how-to-sentimen

230. Frage
To complete the sentence, select the appropriate option in the answer area.

Antwort:

Begründung:

231. Frage
Select the answer that correctly completes the sentence.

Antwort:

Begründung:

232. Frage
For each of the following statements, select Yes if the statement is true. Otherwise, select No.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

Antwort:

Begründung:

Reference:
https://machinelearningmastery.com/difference-test-validation-datasets/

233. Frage
To complete the sentence, select the appropriate option in the answer area.

Antwort:

Begründung:

Explanation:
Features
According to the Microsoft Azure AI Fundamentals (AI-900) official study guide and the Microsoft Learn module "Explore fundamental principles of machine learning," data values that influence the prediction of a model are called features. In the context of machine learning, a feature is an individual measurable property, attribute, or input variable used by the model to make predictions.
Features are the independent variables that describe the characteristics of the data. For example, in a housing price prediction model, features might include square footage, location, number of bedrooms, and year built.
These inputs help the model understand relationships in the data so it can predict the target outcome (the house price).
Microsoft Learn explains that features are the input variables that the algorithm uses to identify patterns and relationships in the training data. During training, the model learns how changes in these features influence the label (also known as the dependent variable or target variable). The label is the value the model tries to predict-such as "price," "category," or "yes/no." Here's how the other options differ:
* Dependent variables (labels): These are the outcomes or target values the model predicts, not the inputs.
* Identifiers: These are unique keys (like customer ID or transaction ID) used to distinguish records but not to influence predictions.
* Labels: As mentioned, labels are the results the model tries to predict.
Therefore, based on the AI-900 learning objectives and Microsoft's official explanation, the data values that influence the prediction of a model-that is, the input variables that guide the model's learning-are called features. These features form the foundation of the model's predictive capabilities and directly impact its accuracy and performance.

234. Frage
......

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