1z0-1110-22の無料問題集（58題）、1z0-1110-22認定試験参考書

Oracle 1z0-1110-22 問題集

試験コード：1z0-1110-22

試験名称：Oracle Cloud Infrastructure Data Science 2022 Professional

最近更新時間：2024-12-20

問題と解答：全58問

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無料問題集1z0-1110-22 資格取得

質問 1：
Where do calls to stdout and stderr from score.py go in a model deployment?
A. The OCI console.
B. The file that was defined for them on the Virtual stachine (VM).
C. The predict log in the Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Logging service as defined in the deployment.
D. The OCI Cloud Shell, which can be accessed from the console.
正解：C

質問 2：
The Oracle AutoML pipeline automates hyperparameter tuning by training the model with different parameters in parallel. You have created an instance of Oracle AutoML as ora-cle_automl and now you want an output with all the different trials performed by Oracle Au-toML. Which of the following command gives you the results of all the trials?
A. Oracle.automl.visualize_algorith_selection_trails()
B. Oracle.automl.visualize_adaptive_sampling_trails()
C. Oracle.automl.visualize_tuning_trails()
D. Oracle.automl.print_trials()
正解：D

質問 3：
You have developed a model training code that regularly checks for new data in Object Storage and retrains the model. Which statement best describes the Oracle Cloud Infrastructure (OCI) services that can be accessed from Data Science Jobs?
A. Data Science Jobs can access OCI resources only via the resource principal.
B. Data Science Jobs can access all OCI services.
C. Data Science Jobs cannot access all OCI services.
D. Some OCI services require authorizations not supported by Data Science Jobs.
正解：B

質問 4：
You want to evaluate the relationship between feature values and model predictions. You sus-pect that some of the features are correlated. Which model explanation technique would you recommend?
A. Feature Permutation Importance Explanations.
B. Feature Dependence Explanations.
C. Local Interpretable Model-Agnostic Explanations.
D. Accumulated Local Effects.
正解：C

質問 5：
Which of the following TWO non-open source JupyterLab extensions has Oracle Cloud In-frastructure (OCI) Data Science developed and added to the notebook session experience?
A. Table of Contents
B. Environment Explorer
C. Notebook Examples
D. Command Palette
E. Terminal
正解：B,C

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Oracle 1z0-1110-22 認定試験の出題範囲：

トピック	出題範囲
トピック 1	Implement end-to-end Machine Learning Lifecycle Design and Set up OCI Data Science Workspace
トピック 2	Monitor & Log using MLOps Practices Use OCI AI Services for ML Solutions
トピック 3	Obtain Global & Local Model Explanations Access data from different sources
トピック 4	Create and train models using OCI and Open source Libraries Discuss Accelerated Data Science (ADS) SDK Capabilities
トピック 5	Discuss ML Lifecycle Overview Store credentials via OCI Vault Scale with OCI Data Science
トピック 6	Create and Manage Spark Applications using Data Flow and OCI Data Science Create and manage Conda environments
トピック 7	Create and Export a Dataset using OCI Data Labeling Discuss general MLOps Architecture in OCI
トピック 8	Configure and manage source code in Code Repositories (Git) Configure your tenancy for OCI Data Science
トピック 9	Create and Use automated ML capability from Oracle AutoML Configure your tenancy for Data Science
トピック 10	Explain core OCI Open Data Service concepts Create & Manage Jobs for custom tasks

参照：https://education.oracle.com/oracle-cloud-infrastructure-data-science-2022-professional/pexam_1Z0-1110-22

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