Verifica delle conoscenze

Completato

1.

Si vuole includere un punteggio del sentiment per ogni documento in un indice. Cosa devi fare

Creare una competenza personalizzata che usa un modello di Azure Machine Learning per stimare il sentiment per un documento

Creare una competenza personalizzata che chiama il servizio Lingua di Azure AI e prevedere il sentiment di ogni documento.

Aggiungere la competenza sentiment predefinita al set di competenze usato dall'indicizzatore.

2.

È stata implementata una competenza personalizzata come funzione di Azure. Si vuole includere la competenza personalizzata nel processo di indicizzazione di Ricerca di intelligenza artificiale di Azure. Cosa devi fare

Aggiungere una competenza WebApiSkill a un set di competenze, facendo riferimento all'URI della funzione di Azure.

Creare un documento JSON con lo schema di input per la funzione e salvarlo nella cartella in cui vengono archiviati i documenti da indicizzare.

Inviare ogni documento alla funzione e archiviare l'output in un'origine dati distinta, quindi usare la competenza unione per aggiungere i risultati all'indice.

3.

Quando si crea un progetto del linguaggio di intelligenza artificiale di Azure, se si consente al modello di suddividere automaticamente i dati di training, quale percentuale dei documenti userà per eseguire il training del modello, per impostazione predefinita?

20%

50%

80%

4.

Quando si crea una competenza personalizzata di Azure Machine Learning, quale tipo di endpoint deve usare l'URI?

L'URI deve usare un endpoint HTTPS

L'URI deve usare un endpoint HTTP

L'URI deve usare un endpoint FTP

Devi rispondere a tutte le domande prima di controllare il lavoro svolto.