Den här webbläsaren stöds inte längre.
Uppgradera till Microsoft Edge för att dra nytta av de senaste funktionerna, säkerhetsuppdateringarna och teknisk support.
Du vill inkludera en attitydpoäng för varje dokument i ett index. Vad du ska göra?
Skapa en anpassad färdighet som använder en Azure Machine Learning-modell för att förutsäga sentimentet för ett dokument
Skapa en anpassad färdighet som anropar Azure Language-tjänsten och förutsäger attityden för varje dokument.
Lägg till den inbyggda attitydfärdigheten i den kompetensuppsättning som används av indexeraren.
Du implementerade en anpassad färdighet som en Azure-funktion. Du vill inkludera den anpassade färdigheten i azure AI Search-indexeringsprocessen. Vad du ska göra?
Lägga till en WebApiSkill i en kompetensuppsättning med hänvisning till Azure-funktionens URI
Skapa ett JSON-dokument med indataschemat för funktionen och spara det i mappen där dokumenten som ska indexeras lagras.
Skicka varje dokument till funktionen och lagra utdata i en separat datakälla. Använd sedan sammanslagningsfärdigheten för att lägga till resultatet i indexet.
När du skapar ett Azure Language-projekt, om du låter modellen automatiskt dela dina träningsdata, vilken procentandel av dokumenten kommer den att använda för att träna modellen som standard?
20 %
50 %
80 %
Vilken typ av slutpunkt måste URI:n använda när du skapar en anpassad Azure Machine Learning-färdighet?
URI:n måste använda en HTTPS-slutpunkt
URI:n måste använda en HTTP-slutpunkt
URI:n måste använda en FTP-slutpunkt
Du måste svara på alla frågor innan du kontrollerar ditt arbete.
Var den här sidan till hjälp?
Behöver du hjälp med det här avsnittet?
Vill du prova att använda Ask Learn för att förtydliga eller vägleda dig genom det här ämnet?