セクション: Azure での機械学習の基本原則について説明する
Explanation:
[公開されたパイプライン] ページで、公開されたパイプラインを使用できます。公開されたパイプラインを選択し、その REST エンドポイントを見つけます。
パイプラインを使用するには、次のものが必要です。
* サービスの REST エンドポイント
* サービスの主キー
参照：
https://docs.microsoft.com/en-in/learn/modules/create-regression-model-azure-machine-learning-designer/ deploy-service

参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/learn/modules/responsible-ai-principles/4-guiding-principles

説明
B: ボットは、特定のタスクを実行するように設計された自動化されたソフトウェア プログラムです。体のないロボットと考えてください。
C: 自動化された顧客対応は、あらゆる規模のビジネスに不可欠です。実際、消費者の 61% が音声によるコミュニケーションを好み、そのほとんどがセルフサービスを好みます。顧客満足度はすべてのビジネスにとって優先事項であるため、セルフサービスは顧客対応のコミュニケーション戦略の重要な側面です。
参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/data-guide/big-data/ai-overview
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/solution-ideas/articles/interactive-voice-response-bot

説明
予測対真のグラフとは何ですか?
Predicted vs. True は、回帰問題の予測値とそれに相関する真の値の関係を示します。このグラフは、予測値が y=x 線に近いほど予測モデルの精度が高いため、モデルのパフォーマンスを測定するために使用できます。
参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-understand-automated-m

参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/data-guide/technology-choices/natural-language-processing