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1.

医療サービス スーパーバイザーである Joanne は、提供するサービスの品質が満足度の高いものになるように、患者向けの訪問後アンケートを処理しています。 Joanne がトレーニングし、公開したカテゴリ分類モデルは、実装の最初の月は効率的に実行されています。 しかし最近になって、一部のアンケートが間違ったタグや欠落しているキー タグを使用して処理されるという、パフォーマンスの低下が見られました。 Joanne が状況を迅速に正すために何を推奨しますか?

フィードバックを処理するフローを変更し、新しい値の処理時にモデルを再トレーニングする。

分析した最新のアンケートに基づいて新しいモデルを作成し、フィードバックを処理するフローを更新する。

既存のモデルに移動し、再トレーニング オプションを選択して、最新の更新された結果に基づいてモデルを更新する。

2.

Michael は、Microsoft SharePoint に保存されているメールに基づいてカスタムのカテゴリ分類モデルを作成しようとしています。 しかし、それらのメッセージを含むリストを選択できません。 Michael がこの状況を正すにはどうしたらいいですか?

SharePoint リストで AI Builder の同期を有効にする。

メッセージを SharePoint から Dataverse に移行する。

SharePoint に接続するように AI Builder 構成を変更する。

3.

Julian は、物流管理会社のための仕入先のフィードバックを処理するにあたり、カテゴリ分類モデルを設定する必要があります。 一連の履歴コメントが Dataverse に用意されています。 Julian がカスタム モデルのトレーニング用データを準備するために推奨されるオプションはどれですか?

テキスト データ型の新しい列にコメントを分類するためのカテゴリを Dataverse テーブルに含める。

カテゴリを保存するテーブルを作成し、コメント テーブルとのリレーションシップを作成する。

カテゴリのリストから選択するためのルックアップ列を Dataverse テーブルに追加する。

作業を確認する前にすべての問題に回答する必要があります。