微软MCP AI-900：Web聊天机器人与机器学习数据分割

"AI-900微软MCP考试相关的学习资料，可能包含专家验证的在线免费资源，用于帮助考生准备MCP认证中的AI基础知识考试。文档内容涉及到多个选择题，涵盖业务效益分析以及机器学习的数据处理方法。" 在AI-900微软MCP考试中，考生需要掌握的基本知识点包括： 1. **业务自动化的优势**： - 问题#1涉及到企业部署web聊天机器人来自动回答常见客户查询。正确答案是B：减轻客户服务代理的工作量。这种自动化解决方案的主要好处是减少了人工客服的工作负担，提高了效率，同时能够更快地响应客户，提高客户满意度。 2. **机器学习数据集的划分**： - 问题#2关注如何正确分割数据以进行机器学习的训练和评估。正确答案是B：随机将数据按行分割成训练集和测试集。这是确保模型泛化能力的重要步骤，通过训练集训练模型，用测试集评估模型的性能，避免过拟合或欠拟合。 3. **数据处理工具和方法**： - 文档提及了“SplitData模块”，这是一个在数据科学实践中常用的数据分割工具，允许用户按比例划分数据行来创建训练集和测试集。这一步骤对于建立和验证机器学习模型至关重要，确保模型在未见过的数据上也能表现良好。 4. **特征与标签的理解**： - 在机器学习中，数据通常分为特征（Features）和标签（Labels）。问题#2的选项A和C混淆了两者，正确的做法是使用特征进行训练，而用标签进行评估，但问题#2的正确答案B实际上是在描述数据划分方法，而非特征和标签的使用。 5. **数据集划分的随机性**： - 数据的随机分割是为了确保训练集和测试集代表了整体数据的分布，避免因为特定样本的偏倚导致模型评估不准确。随机分割可以是按行或按列，但根据问题#2的描述，这里推荐的是按行分割。 6. **MCP认证**： - 微软MCP（Microsoft Certified Professional）认证是微软提供的专业认证，AI-900是其中的一个考试，主要测试考生对人工智能基础的理解，包括但不限于自然语言处理、机器学习和数据分析等方面的知识。 准备AI-900微软MCP考试的考生需要深入理解上述概念，并通过实践来提升技能，包括使用不同的工具和平台进行数据预处理、构建和评估机器学习模型，以及了解如何将这些技术应用于实际业务场景中以创造价值。此外，熟悉微软的相关技术和平台，如Azure AI服务，也会对考试有所帮助。