Azure認定資格 WEB問題集＆徹底解説
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AI-900：Microsoft Azure AI Fundamentals

長文順

No.151 保険料算定AIモデルの公平性と透明性の確保
Artificial Intelligence のワークロードと考慮事項について
No.272 機械学習モデルの一元管理機能
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.343 機械学習モデル開発環境の選択
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.29 機械学習モデルの低精度問題と改善策
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.16 Conversational Language Understandingにおける意図判定の役割
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.76 Azure AI Searchのインデックス作成における主要な利点
Artificial Intelligence のワークロードと考慮事項について
No.168 多言語問い合わせの感情分析と個人情報保護
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.101 保険申込書の自動処理基盤の設計
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.294 生成AIシステムにおける責任原則の優先順位
Azure での生成 AI ワークロードの機能について
No.95 文書デジタル化と検索システムの処理手順
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について

広告
No.269 Automated MLの提供機能の範囲
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.299 画像認識における深層学習の特性
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.128 製造業の保守報告書処理基盤の構築
Azure の Computer Vision ワークロードの機能について
No.179 顧客メッセージの意図分類に必要な要素
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.185 複数プロジェクトでのAIリソース構成方針
Artificial Intelligence のワークロードと考慮事項について
No.257 紙文書のデジタル化と業務自動化の実現
Azure の Computer Vision ワークロードの機能について
No.183 大量ドキュメントの多言語翻訳方式の選択
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.156 AIシステムにおける信頼性課題の特定
Artificial Intelligence のワークロードと考慮事項について
No.306 故障予測モデルの開発環境選定
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.314 患者アンケートの感情分類に適した機能
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について

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No.164 予約チャットボットに必要な言語理解機能
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.298 音声をリアルタイムでテキスト化する機能の選択
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.187 CNNにおける畳み込み演算の役割
Azure の Computer Vision ワークロードの機能について
No.340 AutoML の主要な利点の理解
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.59 多言語フィードバックの分類と分析
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.132 過学習を抑制するパラメータ制御手法
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.162 書式保持が必要な大量ドキュメント翻訳の実装方法
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.157 生成AIプロジェクト向けの統合管理環境
Azure での生成 AI ワークロードの機能について
No.172 多様な文書に対応するOCR実装の特性
Azure の Computer Vision ワークロードの機能について
No.303 患者メールの緊急性判定に適した機能
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について

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No.308 非構造化テキストからの情報抽出
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.119 複雑な多言語文書を処理する構成
Azure の Computer Vision ワークロードの機能について
No.120 Document Intelligenceの特性
Azure の Computer Vision ワークロードの機能について
No.333 多言語翻訳における用語統一の実現方法
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.270 顧客グループ化に適した機械学習手法
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.321 複数バージョンのモデル管理とデプロイ
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.89 過学習を防ぐための手法の選択
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.137 過学習モデルの汎化性能改善における対策評価
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.104 機械学習モデルの汎化性能向上手法
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.301 機械学習モデルのバージョン管理と運用
Azure での機械学習の基本的な原則について

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No.30 過学習が発生したモデルへの対策
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.33 会話型言語理解における情報抽出コンポーネント
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.143 multi-service resourceの主な利点
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.129 契約更新予測モデルにおけるアルゴリズム選択
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.292 専門知識が限られたチームでの画像分類モデル構築
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.177 Azure AI Searchの構築フロー
Artificial Intelligence のワークロードと考慮事項について
No.276 チャット機能での双方向リアルタイム翻訳
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.305 契約書類からの情報抽出に使うサービス
Azure の Computer Vision ワークロードの機能について
No.176 生成AI統合基盤の選定における考慮点
Azure での生成 AI ワークロードの機能について
No.227 ナレッジマイニングにおけるAI処理フローの定義
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について

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No.260 音声から話者を識別する機能の選択
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.56 多言語文書検索基盤の処理順序設計
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.122 AI モデルの公平性問題への対処
Artificial Intelligence のワークロードと考慮事項について
No.300 分類モデルにおける目的変数の選択
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.338 環境変化によるAIモデル精度低下への対応
Artificial Intelligence のワークロードと考慮事項について
No.291 地域別精度差における最優先課題の特定
Artificial Intelligence のワークロードと考慮事項について
No.213 自動機械学習の特性と適用範囲
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.322 納品書データの自動抽出に最適なサービス
Azure の Computer Vision ワークロードの機能について
No.240 Azure Machine Learningのモデル管理機能
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.286 患者フィードバックからの主題抽出方法
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について

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No.7 ナレッジマイニングで使用するAI機能
Artificial Intelligence のワークロードと考慮事項について
No.75 製造業における不良品検出モデルの評価指標
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.331 製品画像の分類とテキスト抽出の実現方法
Azure の Computer Vision ワークロードの機能について
No.281 教師なし学習によるグループ化の実装
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.127 マルチモーダルモデルにおけるvector embeddingの役割
Azure での生成 AI ワークロードの機能について
No.149 Azure AI Languageのモデル精度向上に必要な作業
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.26 業界特化チャットボットの構築手法
Azure での生成 AI ワークロードの機能について
No.54 Azure AI Foundryの開発統合機能
Azure での生成 AI ワークロードの機能について
No.147 帳票データの自動抽出に最適な構成
Azure の Computer Vision ワークロードの機能について
No.273 機密データを扱うAIアプリのガバナンス管理
Artificial Intelligence のワークロードと考慮事項について

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No.37 製造ロボットの最適動作学習手法
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.267 顧客問い合わせの自動分類に適した機能
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.320 患者問い合わせの感情分析に適した機能
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.328 顧客問い合わせ自動応答システムの構築
Azure での生成 AI ワークロードの機能について
No.341 分類モデルのラベル設定方法
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.130 生成AIの不適切な応答を抑制する方法
Azure での生成 AI ワークロードの機能について
No.83 多言語AIにおける意味理解の仕組み
Azure での生成 AI ワークロードの機能について
No.210 AIにおけるデータ最小化の原則
Artificial Intelligence のワークロードと考慮事項について
No.63 特殊な製品欠陥の画像認識システム構築
Azure の Computer Vision ワークロードの機能について
No.96 AIモデルの公平性改善における対応戦略
Artificial Intelligence のワークロードと考慮事項について

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No.125 分類モデルの閾値引き下げによる影響
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.225 サーバー上の高度な脅威を検知する機能
Artificial Intelligence のワークロードと考慮事項について
No.282 Transformerの多言語分析への適用
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.178 Knowledge miningの中間プロセス
Artificial Intelligence のワークロードと考慮事項について
No.274 多言語テキスト解析による問い合わせ振り分け
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.327 音声対話システムに必要な機能の選択
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.66 会話言語理解モデルの構築手順
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.158 Document Intelligenceの主な利点
Azure の Computer Vision ワークロードの機能について
No.36 責任あるAI開発におけるトレードオフ
Artificial Intelligence のワークロードと考慮事項について
No.211 Azure Languageの主要機能
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について

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No.295 AI協働システムの説明責任対策
Artificial Intelligence のワークロードと考慮事項について
No.12 照明変化に弱いカスタム分類モデルの改善
Azure の Computer Vision ワークロードの機能について
No.247 機械学習モデルのタイプ選択
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.258 電話対応自動化に適した会話理解機能
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.182 責任あるAI原則の理解
Artificial Intelligence のワークロードと考慮事項について
No.229 組織全体のデータガバナンス統合管理
Artificial Intelligence のワークロードと考慮事項について
No.296 カスタマーサポートメール自動振り分けに最適なAI技術
Artificial Intelligence のワークロードと考慮事項について
No.326 Azure AI Foundryでのモデル選定方法
Azure での生成 AI ワークロードの機能について
No.47 医療現場での多言語音声通訳システム構成
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.110 法規制環境下での音声認識サービス展開
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について

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No.139 生成AIモデルにおける過学習の対処手法
Azure での生成 AI ワークロードの機能について
No.279 業界特化型の文書翻訳における専門用語の統一
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.302 製造ラインでの製品検品の自動化
Azure の Computer Vision ワークロードの機能について
No.22 不鮮明な印刷画像からのテキスト抽出
Azure の Computer Vision ワークロードの機能について
No.67 AIモデルにおける正則化の効果
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.148 製品レビュー分類における言語モデル活用
Azure での生成 AI ワークロードの機能について
No.289 工場安全管理に適したComputer Vision手法
Azure の Computer Vision ワークロードの機能について
No.310 社内文書を活用した問い合わせ対応システムの設計
Azure での生成 AI ワークロードの機能について
No.25 感情分析における意味的類似性の向上
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.167 Document Intelligenceの中核技術
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について

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No.174 会話型言語理解システムの構成要素
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.232 Azure OpenAI Serviceの主要特性
Azure での生成 AI ワークロードの機能について
No.288 多言語の顧客意見を自動判別する機能
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.32 手書き文書のデジタル化に適した機能
Azure の Computer Vision ワークロードの機能について
No.242 メール本文から固有表現を抽出する機能
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.17 入退室管理における顔認証機能の選択
Azure の Computer Vision ワークロードの機能について
No.19 タスク変更後に使用できない評価指標
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.124 二値分類における総合評価指標の選択
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.141 文書デジタル化に適したAI機能
Azure の Computer Vision ワークロードの機能について
No.332 AI検査システムにおける透明性の確保
Artificial Intelligence のワークロードと考慮事項について

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No.336 機械学習モデルの精度評価における課題
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.8 多言語医療対応システムに必要な機能
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.31 レビューの感情判定に適したAI機能
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.330 非ネイティブユーザー向けAIの精度改善
Artificial Intelligence のワークロードと考慮事項について
No.4 複数のNLP機能を統合利用する方法
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.52 会話型言語理解の必須構成要素
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.72 画像から説明文を生成する機能の選択
Azure の Computer Vision ワークロードの機能について
No.316 製造ラインの欠陥検出に適した技術特性
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.84 生成AIにおける誇張表現の抑制方法
Azure での生成 AI ワークロードの機能について
No.278 機械学習モデルの精度低下への対処
Azure での機械学習の基本的な原則について

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No.287 製造ラインにおける製品画像分類の実装
Azure の Computer Vision ワークロードの機能について
No.99 ドキュメント情報の構造化検索基盤
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.100 抽出済みテキストのカスタム分類実装
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.145 メール自動分類に適したAI Language機能
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.200 大量翻訳処理における最適な特性
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.346 訪問者の行動パターン分類手法の選択
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.126 AIモデルにおける公平性問題への対処
Artificial Intelligence のワークロードと考慮事項について
No.142 言語モデルにおける意味的関連性の理解
Azure での生成 AI ワークロードの機能について
No.155 過学習防止のための訓練停止手法
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.241 機械学習の専門知識が限られたチームに最適な機能
Azure での機械学習の基本的な原則について

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No.50 発音評価と音声生成の実装方法
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.144 生成AIの不適切な出力への対応策
Azure での生成 AI ワークロードの機能について
No.146 プロンプト設計における必須要素
Azure での生成 AI ワークロードの機能について
No.46 Document Intelligence におけるデータ抽出の基本構造
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.152 Azure AI Faceにおける利用制限機能
Azure の Computer Vision ワークロードの機能について
No.304 製品品質ランクの自動分類に使う機械学習
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.319 出荷量予測に適した機械学習モデル
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.20 品質判定AIシステムの設計における主要考慮事項
Artificial Intelligence のワークロードと考慮事項について
No.131 ドキュメント処理と検索基盤の構成
Azure の Computer Vision ワークロードの機能について
No.198 ナレッジマイニングに適したサービス
Artificial Intelligence のワークロードと考慮事項について

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No.252 生成AIによる文章作成機能の選択
Azure での生成 AI ワークロードの機能について
No.263 ドキュメント処理に適さないAI機能
Azure の Computer Vision ワークロードの機能について
No.334 大量の保守レポートからのキーワード抽出
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.339 医療検査レポートからの文字情報抽出
Azure の Computer Vision ワークロードの機能について
No.85 顧客問い合わせの自動分類に使う機能
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.312 顧客コメントからの情報抽出に適した機能
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.153 本人確認のための顔照合機能の選択
Azure の Computer Vision ワークロードの機能について
No.221 ナレッジマイニング実装に適したサービス
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.97 騒音環境での音声認識精度の向上手法
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.264 生成AIの出力品質を保つための機能
Azure での生成 AI ワークロードの機能について

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No.297 金融機関のAIシステムにおける適切なデータ保護対策
Artificial Intelligence のワークロードと考慮事項について
No.11 機械学習モデルの汎化性能低下の原因
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.81 劣化文書の OCR 認識精度向上
Azure の Computer Vision ワークロードの機能について
No.103 Azure AI Face による双子の誤認証
Azure の Computer Vision ワークロードの機能について
No.309 AIモデルの公平性問題への対処方法
Artificial Intelligence のワークロードと考慮事項について
No.43 手書き保険書類における専門用語の認識精度改善
Azure の Computer Vision ワークロードの機能について
No.102 大規模言語モデルにおける意味表現技術
Azure での生成 AI ワークロードの機能について
No.188 画像から物体と文字を認識する機能選択
Azure の Computer Vision ワークロードの機能について
No.223 機械学習におけるfeatureとlabelの役割
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.344 医療記録からの構造化データ抽出
Azure の Computer Vision ワークロードの機能について

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No.313 AI融資審査システムの説明責任確保
Artificial Intelligence のワークロードと考慮事項について
No.324 生成AIによるコンテンツ作成の特性
Azure での生成 AI ワークロードの機能について
No.48 大規模言語モデルにおけるトークンの役割
Azure での生成 AI ワークロードの機能について
No.55 時系列センサーデータの異常検知基盤
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.184 Document Intelligenceの文字抽出技術
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.202 AIシステムにおける説明責任の実装要件
Artificial Intelligence のワークロードと考慮事項について
No.207 対話型テキスト理解に適した機能の選択
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.230 機械学習におけるデータセットの役割
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.262 機械学習モデルのターゲット変数の選択
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.277 文書からの構造化データ抽出に適したサービス
Azure の Computer Vision ワークロードの機能について

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No.284 金融チャットボットにおける責任あるAI
Artificial Intelligence のワークロードと考慮事項について
No.34 顧客レビュー分析におけるAI機能選択
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.40 メール自動分類に適したAIワークロード
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.68 信用スコア予測モデルにおける倫理的課題
Artificial Intelligence のワークロードと考慮事項について
No.94 文書読み取りと医療用語抽出の実現
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.135 SNS投稿から感情と話題を抽出する方法
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.180 高精度モデルの運用における課題
Artificial Intelligence のワークロードと考慮事項について
No.293 生成AIにおける文書参照機能の実装
Azure での生成 AI ワークロードの機能について
No.318 顧客報告書から主題を抽出する機能の選択
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.6 プロンプトで要約の冗長性を改善する要素
Azure での生成 AI ワークロードの機能について

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No.49 マルチモーダルモデルの統合手法
Azure での生成 AI ワークロードの機能について
No.220 物体検出ソリューションの主要機能
Azure の Computer Vision ワークロードの機能について
No.231 レビューテキストからの重要フレーズ抽出機能
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.243 責任あるAIにおける公平性の重要性
Artificial Intelligence のワークロードと考慮事項について
No.245 生成AIモデルの中核的特性の理解
Azure での生成 AI ワークロードの機能について
No.317 工場での不良品検出に適した画像認識機能
Azure の Computer Vision ワークロードの機能について
No.58 トレーニングと検証の精度乖離への対処
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.109 画像からの文字抽出と物体検出の組み合わせ
Azure の Computer Vision ワークロードの機能について
No.113 AIモデルの公平性問題への対処方法
Artificial Intelligence のワークロードと考慮事項について
No.73 Azure AI Searchにおける概念検索の実現方法
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について

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No.189 embedding の主な利用目的
Azure での生成 AI ワークロードの機能について
No.60 専門用語抽出システムに適した機能
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.123 発注書からの情報自動抽出に適した機能
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.161 AIモデルの精度と説明可能性の両立
Artificial Intelligence のワークロードと考慮事項について
No.165 顔画像による本人確認に適した機能
Azure の Computer Vision ワークロードの機能について
No.88 独自物体検出モデルの効率的な構築方法
Azure の Computer Vision ワークロードの機能について
No.235 顧客の自動グループ化に適した機械学習モデル
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.255 最適な機械学習モデル選択の自動化手法
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.265 AIシステムにおける公平性の確保
Artificial Intelligence のワークロードと考慮事項について
No.271 商品レビューから感情傾向を判定する機能
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について

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No.206 商品画像の自動カテゴリ分類に適した機能
Azure の Computer Vision ワークロードの機能について
No.214 ノーコードで機械学習モデルを構築する機能
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.219 Azure AI Languageの多言語対応機能
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.315 工場の安全装備監視に適したワークロード
Azure の Computer Vision ワークロードの機能について
No.39 画像前処理におけるグレースケール変換の影響
Azure の Computer Vision ワークロードの機能について
No.69 Azure AI Faceの限定アクセス承認の理由
Azure の Computer Vision ワークロードの機能について
No.112 顧客問い合わせメールの自動分類
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.222 時系列データの異常検出に適したサービス
Artificial Intelligence のワークロードと考慮事項について
No.51 非構造化文書の検索システム実装
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.62 大量医療文書の専門用語維持翻訳手法
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について

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No.234 顧客フィードバックの感情判定に適した機能
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.283 生成AIによる新規コンテンツ作成の特性
Azure での生成 AI ワークロードの機能について
No.337 社内フィードバックの自動分類に適した機能
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.348 金融機関向けチャットボット実装の優先事項
Artificial Intelligence のワークロードと考慮事項について
No.166 機械学習モデルの評価結果分析
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.259 AIモデルの公平性確保のための優先対策
Artificial Intelligence のワークロードと考慮事項について
No.261 Azure AI Foundryのモデルカタログの主要機能
Azure での生成 AI ワークロードの機能について
No.268 テキストレビューの感情分類手法
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.307 顧客向けパーソナライズコンテンツの生成
Azure での生成 AI ワークロードの機能について
No.86 医療記録要約AIのプロンプト設計要素
Azure での生成 AI ワークロードの機能について

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No.118 複数AI機能を統合する最適なリソース構成
Artificial Intelligence のワークロードと考慮事項について
No.163 Large Language Modelにおけるembeddingの役割
Azure での生成 AI ワークロードの機能について
No.311 工場検査報告の音声記録システム構築
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.329 AIモデルの公平性問題への初期対応
Artificial Intelligence のワークロードと考慮事項について
No.80 モデルが訓練データを学習できていない状態
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.138 マルチモーダルモデルの特性
Azure での生成 AI ワークロードの機能について
No.205 感情分析の適用シナリオの判断
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.233 Azure AI Languageの機能範囲の理解
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.249 時系列データの異常検出に適した機能
Azure の Computer Vision ワークロードの機能について
No.347 生成AIプロジェクトの統合管理環境
Azure での生成 AI ワークロードの機能について

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No.87 国際カンファレンスでの音声翻訳配信
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.90 品質管理AIにおける設計上の考慮事項
Artificial Intelligence のワークロードと考慮事項について
No.280 製品外観検査の自動化に適したAIワークロード
Azure の Computer Vision ワークロードの機能について
No.325 顧客別メール本文生成に適したAIソリューション
Azure での生成 AI ワークロードの機能について
No.57 AI審査システムにおける原則の選択
Artificial Intelligence のワークロードと考慮事項について
No.192 ノーコードで構築可能な対話型ボット
Artificial Intelligence のワークロードと考慮事項について
No.248 generative AIの活用シナリオ
Azure での生成 AI ワークロードの機能について
No.345 Azure OpenAI Serviceの情報生成問題
Artificial Intelligence のワークロードと考慮事項について
No.216 AIにおける説明責任の実装方法
Artificial Intelligence のワークロードと考慮事項について
No.323 テキスト問い合わせの自動振り分けに適した技術
Artificial Intelligence のワークロードと考慮事項について

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No.61 製造ラインの異常検知に適したアプローチ
Artificial Intelligence のワークロードと考慮事項について
No.160 需要予測に適した機械学習手法の選択
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.35 深層学習と従来型機械学習の主要な相違点
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.42 プロンプトエンジニアリングの効果的手法
Azure での生成 AI ワークロードの機能について
No.74 非開発者向けの音声モデルテスト環境
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.106 生成AIシステムにおけるデータ漏洩対策
Artificial Intelligence のワークロードと考慮事項について
No.107 ラベルなしデータのパターン分析手法の選択
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.70 モデルの複雑度と説明可能性のバランス
Artificial Intelligence のワークロードと考慮事項について
No.195 売上数量予測に適した機械学習タスク
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.290 モデル比較と選定に適した機能
Azure での生成 AI ワークロードの機能について

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No.38 医療文書のデジタル化と情報抽出の実現方法
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.79 画像ベース不良品検出システムの構築
Azure の Computer Vision ワークロードの機能について
No.150 文書レイアウト保持型の大量翻訳処理
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.82 画像分類タスクに適したアルゴリズム選択
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.53 複数AI機能の請求と管理を簡素化する構成
Artificial Intelligence のワークロードと考慮事項について
No.169 生成AIで安定した要約を得る設計方法
Azure での生成 AI ワークロードの機能について
No.237 生成AIモデルの主要な特性
Azure での生成 AI ワークロードの機能について
No.256 機械学習におけるデータセットの役割
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.285 AIシステムの説明責任確保に必要な対応
Artificial Intelligence のワークロードと考慮事項について
No.342 医療文書画像の自動カテゴリ分類手法
Azure の Computer Vision ワークロードの機能について

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No.190 回帰モデルの誤差を目的変数と同じ単位で評価する指標
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.201 音声データのテキスト化に必要な機能
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.170 分類モデルの評価指標から読み取れる特性
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.209 Custom Visionで提供されない機能の特定
Azure の Computer Vision ワークロードの機能について
No.275 画像分析機能を提供するサービスの選択
Azure の Computer Vision ワークロードの機能について
No.236 顧客解約予測に適した機械学習タスク
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.266 Entity Recognitionによる業務自動化
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.1 機械学習のデータ分割手法の選択
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.21 Document IntelligenceとAI Searchの連携
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.41 Document Intelligenceの構造保持機能
Azure の Computer Vision ワークロードの機能について

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No.116 本人確認における偽装検知の実装方法
Azure の Computer Vision ワークロードの機能について
No.246 Azure AI Vision で実現可能な画像処理機能
Azure の Computer Vision ワークロードの機能について
No.5 専門文書からの情報抽出に適した手法
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.78 訓練データと実運用データで性能差が生じる現象
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.173 顧客購入金額予測に適した学習手法
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.215 紙文書の電子化に適した機能
Azure の Computer Vision ワークロードの機能について
No.13 不正検出における評価指標の選択
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.197 責任あるAIにおける公平性の実践
Artificial Intelligence のワークロードと考慮事項について
No.250 クラスタリングが適用される機械学習シナリオ
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.154 Azure AI Visionの主要機能
Azure の Computer Vision ワークロードの機能について

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No.28 医療AI開発におけるモデル選定方針
Artificial Intelligence のワークロードと考慮事項について
No.105 Azure OpenAI利用時の処理コスト変動要因
Azure での生成 AI ワークロードの機能について
No.140 Azure AI Face の認証機能と識別機能の違い
Azure の Computer Vision ワークロードの機能について
No.15 手書き文章からの顧客満足度分析
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.98 シルエット係数による評価結果の解釈
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.251 責任ある AI 実践における重要な取り組み
Artificial Intelligence のワークロードと考慮事項について
No.93 画像テキストの多言語音声化アプリ構築
Azure の Computer Vision ワークロードの機能について
No.111 回帰モデルにおける大きな誤差の検出
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.10 Azure AI Services REST API認証の必須要素
Artificial Intelligence のワークロードと考慮事項について
No.77 音声フィードバックの感情分析基盤
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について

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No.254 製品不良判別に適したAI機能の選択
Azure の Computer Vision ワークロードの機能について
No.27 特定環境でのAIモデル精度低下の原因と対策
Artificial Intelligence のワークロードと考慮事項について
No.181 Azure AI Servicesの主要な利点
Artificial Intelligence のワークロードと考慮事項について
No.91 Document Intelligence のモデル選択
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.117 Azure AI Servicesにおける複数キーの提供理由
Artificial Intelligence のワークロードと考慮事項について
No.199 連続値予測に適した機械学習タスク
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.45 独自フォーマットからのフィールド抽出
Azure の Computer Vision ワークロードの機能について
No.224 音声通話記録の検索可能化における適切な機能
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.14 大規模言語モデルにおける技術要素の役割
Azure での生成 AI ワークロードの機能について
No.133 deep learningの特徴的な性質
Azure での機械学習の基本的な原則について

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No.203 商品在庫確認システムに適したAI技術
Azure の Computer Vision ワークロードの機能について
No.208 未分類データからパターンを発見する手法
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.114 機械学習におけるデータセット分割の目的
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.239 生成AIワークロードの主要な特徴
Azure での生成 AI ワークロードの機能について
No.191 画像内の複数領域への説明文生成機能
Azure の Computer Vision ワークロードの機能について
No.194 包摂性の原則に反するAI設計方針
Artificial Intelligence のワークロードと考慮事項について
No.218 Azure AI Languageの固有表現認識の特徴
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.18 Document Intelligenceの非対応アクセス方法
Azure の Computer Vision ワークロードの機能について
No.335 製品画像の複数カテゴリ分類タスク
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.44 不正取引検知モデルの評価指標選択
Azure での機械学習の基本的な原則について

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No.171 Silhouette係数によるクラスタリング品質の解釈
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.23 植物判定アプリに必要なサービス構成
Azure の Computer Vision ワークロードの機能について
No.175 製品品質分類に適した機械学習の問題タイプ
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.196 Azure AI Servicesの自然言語処理機能
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.92 Azure AI Translatorの翻訳方式の違い
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.253 Azure Machine Learningの自動化機能
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.2 algorithmとtrained modelの違い
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.244 感情分析とエンティティ認識の違い
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.71 畳み込み層におけるフィルターの役割
Azure の Computer Vision ワークロードの機能について
No.24 Azure AI機能の利用申請が必要な理由
Azure での生成 AI ワークロードの機能について

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No.134 機械学習モデルの過学習の特徴
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.3 過学習したモデルの改善アプローチ
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.9 AIシステムのデータ漏洩対策
Artificial Intelligence のワークロードと考慮事項について
No.228 AIモデルにおける公平性確保の重要対策
Artificial Intelligence のワークロードと考慮事項について
No.212 機械学習における検証用データの役割
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.238 Object Detection機能の特徴
Azure の Computer Vision ワークロードの機能について
No.159 multi-modal AIモデルの動作原理
Azure での生成 AI ワークロードの機能について
No.108 Azure AI Searchのセマンティックランク機能
Azure の自然言語処理 (NLP) ワークロードの機能について
No.186 大規模言語モデルのテキスト処理手法
Azure での生成 AI ワークロードの機能について
No.121 畳み込み処理におけるフィルターの役割
Azure の Computer Vision ワークロードの機能について

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No.64 責任あるAIにおけるモデル設計のトレードオフ
Artificial Intelligence のワークロードと考慮事項について
No.136 AIモデル開発における公平性評価の目的
Artificial Intelligence のワークロードと考慮事項について
No.226 生成AIモデルの主要な用途の識別
Azure での生成 AI ワークロードの機能について
No.65 データセット分割の目的
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.204 機械学習のデータセット構成要素
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.115 アルゴリズムと学習済みモデルの違い
Azure での機械学習の基本的な原則について
No.217 AI ソリューションの安全性確保
Artificial Intelligence のワークロードと考慮事項について
No.193 機械学習における回帰モデルの特性
Azure での機械学習の基本的な原則について