AIワークロード比較
Azure Cognitive ServicesとAzure Machine Learningの主な利用シーンの違いはどれか？
A.Cognitive Servicesはカスタムモデル開発用で、Machine Learningは既成API用である
✗ これは逆である。Cognitive Servicesは既成API、Machine Learningはカスタムモデル開発プラットフォームである。
B.Cognitive Servicesは事前構築されたAPIとして既成機能を利用でき、Machine Learningはカスタムの機械学習モデルを開発・訓練できる← 正解
✓ 正解です。Cognitive Servicesは視覚・言語・音声などの事前構築API、Machine Learningは自社データから特化したモデルを構築・訓練する用途で使い分ける。
C.Cognitive Servicesは大規模データ分析用で、Machine Learningは小規模データ処理用である
✗ データサイズの大小は両サービスの選択基準ではなく、機能の種類と柔軟性で判断する。
D.Cognitive Servicesはオンプレミスのみで実行でき、Machine LearningはAzureクラウドのみで実行される
✗ 両サービスはAzureクラウド上で提供されており、デプロイメントに本質的な違いはない。
この問題のポイント
Cognitive Servicesは視覚・言語・音声などの事前構築API、Machine Learningは自社データから特化したモデルを構築・訓練する用途で使い分ける。
「AIワークロード」の他の問題
AIシステムが視覚障がいのあるユーザーにもスクリーンリーダーを通じて等しく情報を提供できるよう設計されている。これはどの…自動運転AIが歩行者を検知できない予期せぬ状況でも安全に停止するよう設計されている。これはどの原則か？機械学習においてラベルなしデータを使い、データ間の類似性に基づいてグループ化を行う手法はどれか？銀行がAIでローン審査をする際、否認された理由を説明できる必要がある。これはどの原則か？AIシステムの誤作動で損害が生じた際「誰が責任を負うか」を規定する責任あるAIの原則はどれか？クレジットカード取引データから通常と異なる不正利用の疑いがある操作を特定したい。最適なAIタスクはどれか？
IT・クラウド の関連資格
AWS Certified Cloud Practitioner（CLF-C02）
AWSクラウドの入門資格。クラウドの概念・AWSのコアサービス・セキュリティ・料金モデルを問う。
AWS Certified Solutions Architect - Associate（SAA-C03）
AWSでのシステム設計能力を問うアソシエイト資格。高可用性・セキュリティ・コスト最適化の設計が中心。
DP-900：Microsoft Azure Data Fundamentals
Azureのデータサービスの基礎を問うMicrosoft認定資格。リレーショナル/非リレーショナルデータ、分析ワークロード、コアのデータ概念を扱う。