Verificação de conhecimento

Concluído

Responda às seguintes perguntas para verificar a sua aprendizagem.

1.

Neste módulo, nossos dados de imagem foram referenciados usando um armazenamento de dados que anexado a um ...

Armazenamento de Blobs do Azure em uma conta de Armazenamento do Azure

Pipeline de dados do Azure Synapse Analytics

Compartilhamento de arquivos em uma conta de armazenamento do Azure.

2.

A rotulagem assistida por ML não era necessária neste módulo, como poderia ser benéfica para um projeto de etiquetagem de dados?

A rotulagem assistida por ML cria um modelo que pode pré-rotular dados em novas amostras de imagem que podem ser revisadas posteriormente pelos membros da equipe quanto à precisão.

A rotulagem assistida por ML pode determinar objetos em uma imagem usando um modelo existente que deteta uma variedade de objetos comuns.

Permite que você envie rotulados sem rótulo para serem rotulados por um serviço de terceiros que emprega rotuladores humanos.

3.

A razão pela qual rotulamos 10 imagens em nosso conjunto de dados foi para satisfazer o seguinte requisito:

10 é o número total de imagens que compõem o nosso conjunto de dados

10 é o número máximo de imagens que podem ser usadas para treinar um modelo de deteção de objetos.

Os Experimentos de Deteção de Objetos do Azure ML Studio exigem um mínimo de 10 amostras rotuladas para treinar com êxito nosso modelo de deteção de objetos

Tem de responder a todas as questões antes de verificar o seu trabalho.