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Carlyna Blessing
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71 questions
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1.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
Priya gère un magasin et souhaite prédire le nombre de cartes-cadeaux qui seront vendues le mois prochain. Quel type d'apprentissage automatique devrait-elle utiliser ?
B. régression
A. classification
Answer explanation
Charlotte should use regression because she wants to predict a continuous quantity (the number of gift cards sold), making regression the appropriate machine learning technique for this task.
2.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
Rohan travaille sur un projet qui implique l'analyse des données des trajets en taxi sur une certaine période.
Il doit entraîner un modèle pour prédire le tarif d'un trajet en taxi.
Que devrait-il utiliser comme caractéristique ?
B. la distance du trajet des trajets en taxi individuels Le plus voté
A. le nombre de trajets en taxi dans l'ensemble de données
Answer explanation
The trip distance of individual taxi journeys (B) is a key factor influencing fare, as longer trips typically incur higher costs. Other options either do not directly affect fare or are not relevant features for prediction.
3.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
Eesha travaille sur un projet pour prédire le niveau de la mer en mètres pour les 10 prochaines années.
Quel type d'apprentissage automatique devrait-elle utiliser ?
C. regroupement
B. régression
Answer explanation
To predict sea level, you need to estimate a continuous value over time, making regression the appropriate choice. Classification is for discrete categories, and clustering groups data without prediction.
4.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
Neha travaille sur un projet où elle doit extraire automatiquement du texte, des paires clé/valeur et des données de tableau à partir de documents numérisés. Quel service devrait-elle utiliser ?
C. Compréhension du langage
A. Form Recognizer
Answer explanation
Form Recognizer is specifically designed to extract text, key/value pairs, and table data from scanned documents, making it the correct choice for this task.
5.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
Avery travaille sur un projet d'apprentissage automatique pour prédire les prix des maisons. Pourquoi Avery devrait-elle diviser aléatoirement l'ensemble de données en sous-ensembles distincts ?
C. pour tester le modèle en utilisant des données qui n'ont pas été utilisées pour entraîner le modèle
A. pour entraîner le modèle deux fois pour obtenir une meilleure précision
Answer explanation
Randomly splitting the data allows for a separate test set, ensuring the model's performance is evaluated on unseen data. This helps to prevent overfitting and provides a more accurate assessment of the model's generalization ability.
6.
MULTIPLE SELECT QUESTION
45 sec • 1 pt
Charlotte travaille sur un projet utilisant le concepteur Azure Machine Learning. Quels sont les deux composants qu'elle peut faire glisser sur le canevas ? Chaque réponse correcte présente une solution complète.
REMARQUE : Chaque sélection correcte vaut un point.
A. ensemble de données Le plus voté
B. calculer
C. pipeline
D. module Le plus voté
Answer explanation
In Azure Machine Learning designer, you can drag a dataset and a module onto the canvas. Datasets are used for data input, while modules represent various processing steps in the workflow.
7.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
Arjun travaille sur un projet d'apprentissage automatique et doit créer un jeu de données d'entraînement et un jeu de données de validation à partir d'un jeu de données existant.
Quel module dans le concepteur Azure Machine Learning doit-il utiliser ?
C. Diviser les données les plus votées
D. Joindre des données
Answer explanation
The correct choice is C. Split Data Most Voted, as it is specifically designed to create training and validation datasets from an existing dataset by splitting it into subsets based on specified ratios.
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