EGFF_2024 Practice Questions

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（3つ選択してください。）
A. 一般的に使用されるプロトコル
B. ファイル内に保存されているメタデータ
C. アクセス制御リスト（ACL）
D. SHA-256ハッシュ
E. 一般的に使用されるレインボーハッシュテーブル
Answer: A,B,D

NEW QUESTION: 2
A company wants to use an automatic machine learning (ML) Random Cut Forest (RCF) algorithm to visualize complex real-word scenarios, such as detecting seasonality and trends, excluding outers, and imputing missing values.
The team working on this project is non-technical and is looking for an out-of-the-box solution that will require the LEAST amount of management overhead.
Which solution will meet these requirements?
A. Use an AWS Glue ML transform to create a forecast and then use Amazon QuickSight to visualize the data.
B. Use Amazon QuickSight to visualize the data and then use ML-powered forecasting to forecast the key business metrics.
C. Use a pre-build ML AMI from the AWS Marketplace to create forecasts and then use Amazon QuickSight to visualize the data.
D. Use calculated fields to create a new forecast and then use Amazon QuickSight to visualize the data.
Answer: A

NEW QUESTION: 3
カスタマーサポートシステム用のWebベースのAIソリューションを開発する必要があります。ユーザーは、最良のリソースまたは回答に導くWebアプリを操作できる必要があります。
どのサービスを使うべきですか？
A. カスタムビジョン
B. 顔
C. QnAメーカー
D. 翻訳者のテキスト
Answer: C
Explanation:
Explanation
QnA Maker is a cloud-based API service that lets you create a conversational question-and-answer layer over your existing data. Use it to build a knowledge base by extracting questions and answers from your semistructured content, including FAQs, manuals, and documents. Answer users' questions with the best answers from the QnAs in your knowledge base-automatically. Your knowledge base gets smarter, too, as it continually learns from user behavior.
Reference:
https://azure.microsoft.com/en-us/services/cognitive-services/qna-maker/