Prüfungsname: Microsoft Azure AI Fundamentals (AI-900中文版)
Zertifizierungsanbieter: Microsoft
Entsprechende Zertifizierung: Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals
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Zuletzt aktualisiert am 14.October 2026
Anzahl: 336 Fragen
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Microsoft AI-900 中文 Prüfungsplan:
| Thema | Einzelheiten |
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| Thema 3 |
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| Thema 4 |
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Referenz: https://docs.microsoft.com/en-us/learn/certifications/exams/ai-900
Warum wählen Sie Microsoft AI-900 中文 Exam auf Fast2test
Fast2test ist für vielbeschäftigte Fachkräfte geeignet, die sich in einer Woche auf die Zertifizierungsprüfung vorbereiten können. Unsere AI-900 中文 -Praxismaterialien wurden vom Team von Microsoft -Experten nach einer eingehenden Analyse des vom Anbieter empfohlenen Lehrplans erstellt. Jetzt können Sie beim ersten Versuch die Microsoft -Zertifizierungsprüfung mit unserem AI-900 中文 -Studienmaterial bestehen.
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Microsoft Azure AI Fundamentals (AI-900中文版) AI-900-CN Prüfungsfragen mit Lösungen
使用電腦視覺服務可以執行哪兩項任務？每個正確答案都代表一個完整的解決方案。
注意：每個正確的選擇都值得一分。
- A. 偵測影像中的人臉。
- B. 訓練自訂影像分類模型。
- C. 辨識手寫文字。
- D. 在語言之間翻譯圖像中的文字。
Antwort: A,C 🗳️
Erklärung: (Nur für Fast2test-Mitglieder sichtbar)
可以使用哪兩種語言為 Azure 機器學習設計器編寫自訂程式碼？每個正確答案都代表一個完整的解決方案。
筆記; 每個正確的選擇都值得一分。
- A. 斯卡拉
- B. Python
- C. C#
- D. R
Antwort: B,D 🗳️
Erklärung: (Nur für Fast2test-Mitglieder sichtbar)
應使用哪種 Azure Al Document Intelligence 預建模型從法律文件中提取當事人和司法管轄區？
- A. 讀取
- B. 通用文檔
- C. 合約
- D. 佈局
Antwort: C 🗳️
Erklärung: (Nur für Fast2test-Mitglieder sichtbar)
選出正確完成句子的答案。
Antwort:
Explanation:
During model training, a portion of the dataset (commonly 70-80%) is used to teach the machine learning algorithm to identify patterns and relationships between input features and the output label. The remaining data (usually 20-30%) is held back to evaluate the model's performance and verify its accuracy on unseen data. This ensures the model is not overfitted (too tightly fitted to training data) and can generalize well to new inputs.
Key steps highlighted in Microsoft Learn materials:
* Model Training: Use the training data to fit the model - the algorithm learns relationships between input features and labels.
* Model Evaluation: Use the test or validation data to assess the accuracy, precision, recall, or other metrics of the trained model.
* Model Deployment: Once validated, the model is deployed to make real-world predictions.
Other options explained:
* Feature engineering: Involves preparing and transforming input data, not splitting datasets for training and testing.
* Time constraints: Not a machine learning process step.
* Feature stripping: Not a recognized ML concept.
* MLflow models: Refers to an open-source tool for tracking and managing models, not dataset splitting or training.
Thus, when you use a portion of the dataset to prepare and train a machine learning model, and retain the rest to verify results, the process is known as model training.
您可以使用哪個指標來評估分類模型？
- A. 均方根誤差 (RMSE)
- B. 真陽性率
- C. 決定係數（R2）
- D. 平均絕對誤差 (MAE)
Antwort: B 🗳️
Erklärung: (Nur für Fast2test-Mitglieder sichtbar)
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