[AI-900] Azure에서 인공지능 시작

Q1. 일별 아이스크림 매출 합계와 날씨 측정값이 포함된 기록 데이터를 기준으로 아이스크림 매출을 예측하는 모델을 만들려고 합니다. 어떤 Azure 서비스를 사용해야 할까요? (1)

1. Azure Machine Learning
2. QnA Maker
3. Text Analytics

[해설]

Azure Machine Learning을 사용하여 기존 데이터에서 예측 모델을 학습시킬 수 있습니다.

 

Q2. 사용자 고유의 디지털 사진 컬렉션을 기준으로 강아지 및 고양이 이미지를 분류하는 모델을 학습시키려고 합니다. 어떤 Azure 서비스를 사용해야 할까요? (2)

1. Azure Bot Service
2. Custom Vision
3. Computer Vision

[해설]

Custom Vision을 사용하여 고유한 이미지에 따라 이미지 분류 모델을 학습시킬 수 있습니다.

 

Q3. Computer Vision을 사용하여 자동차 윈드실드의 파손을 감지하고 윈드실드를 수리하거나 교체해야 할 경우 운전자에게 경고하는 AI 애플리케이션을 디자인하려고 합니다. 좋은 조명 조건에서 테스트하는 경우 이 애플리케이션은 손상이 심한 유리의 99%를 감지했습니다. 이 애플리케이션의 사용자 인터페이스에 다음 중 어떤 설명을 포함해야 하나요? (1)

1. 좋은 조명 조건에서 사용되는 경우 이 애플리케이션은 윈드실드의 잠재적으로 위험한 파손 및 겸함을 식별할 수 있습니다. 윈드실드가 손상된 것으로 의심되는 경우 애플리케이션에서 결함을 감지하지 못하더라도 전문가에게 검사를 의뢰해야 합니다.
2. 이 애플리케이션은 윈드실드의 손상을 감지합니다. 애플리케이션에서 결함을 감지하면 윈드실드를 교체하거나 수리해야 합니다. 결함이 감지되지 않으면 계속 사용해도 좋습니다.
3. 이 애플리케이션은 유리 표면이 손상을 감지하지만 적절한 조명 조건에서만 사용해야 합니다.

[해설]

애플리케이션의 제한 사항을 명확히 인지해야 합니다.