Há desafios e riscos associados ao desenvolver soluções de IA. Qual das afirmações a seguir é verdadeira?

Uma concessionária de automóveis deseja usar os dados históricos de vendas de carros para treinar um modelo de machine learning. O modelo deve prever o preço de um carro seminovo com base na marca, no modelo, no tamanho do motor e na quilometragem. O revendedor deve usar o machine learning automatizado para criar qual tipo de modelo de machine learning?

Um banco deseja usar registros históricos de repagamento de empréstimos para categorizar aplicações de empréstimo como de baixo risco ou alto risco com base em características como o valor do empréstimo, a renda do tomador e o período do empréstimo. O banco deve usar machine learning automatizado para criar qual tipo de modelo de machine learning?

Você deseja usar o machine learning automatizado para treinar um modelo de regressão com a melhor pontuação de R2 possível. Como você deve configurar o experimento de machine learning automatizado?

Você está criando um pipeline de treinamento para um modelo de regressão. Usa um conjunto de dados que tem várias colunas numéricas nas quais os valores estão em escalas diferentes. Você deseja transformar as colunas numéricas para que os valores fiquem todos em uma escala semelhante. E também deseja que a transformação seja escalada em relação aos valores mínimos e máximos em cada coluna. Qual módulo você deve adicionar ao pipeline?

Por que você dividiu os dados em conjuntos de treinamento e validação?

Você está usando o designer do Azure Machine Learning para criar um pipeline de treinamento para um modelo de classificação binária. Você adicionou um conjunto de dados que contém características e rótulos, um módulo Floresta de Decisão de Duas Classes e um módulo Treinar Modelo. Você planeja usar os módulos Pontuar Modelo e Avaliar Modelo para testar o modelo treinado com um subconjunto do conjunto de dados que não foi usado para treinamento. Qual tipo adicional de módulo você deve adicionar?

Você usa um pipeline do designer do Azure Machine Learning para treinar e testar um modelo de classificação binária. Você examina as métricas de desempenho do modelo em um módulo Avaliar Modelo e observe que ele tem uma pontuação AUC de 0,3. O que é possível concluir sobre o modelo?

Você usa o designer do Azure Machine Learning para criar um pipeline de treinamento para um modelo de classificação. O que você precisa fazer antes de implantar o modelo como um serviço?

Você está usando um pipeline do designer do Azure Machine Learning para treinar e testar um modelo de cluster K-means. Você quer que o modelo atribua itens a um de três clusters. Qual propriedade de configuração do módulo de cluster K-means você precisa definir para fazer isso?

Você usa o designer do Azure Machine Learning para criar um pipeline de treinamento para um modelo de clustering. Agora, você quer usar o modelo em um pipeline de inferência. Qual módulo você deve usar para fazer inferências de previsões de cluster do modelo?