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IBM C1000-059 問題集

C1000-059

試験コード:C1000-059

試験名称:IBM AI Enterprise Workflow V1 Data Science Specialist

最近更新時間:2024-12-19

問題と解答:全64問

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価格: ¥6599 

無料問題集C1000-059 資格取得

質問 1:
What is a class of machine learning problems where the algorithm is given feedback in the form of positive or negative reward in a dynamic environment?
A. feedback-based optimization
B. dynamic programming
C. reinforcement learning
D. reward learning
正解:C

質問 2:
Which of the following entity extraction techniques would be best for the extraction of telephone numbers from a text document?
A. regex
B. dictionary
C. complex pattern-based
D. statistical
正解:D

質問 3:
What are two methods used to detect outliers in structured data? (Choose two.)
A. gradient descent
B. Word2Vec
C. isolation forest
D. multi-label classification
E. one class Support Vector Machine (SVM)
正解:C,E

質問 4:
When should median value be used instead of mean value for imputing missing data?
A. for large data sets
B. for skewed data
C. for normally distributed data
D. for real numbers
正解:A

質問 5:
What are two key characteristics of cloud architecture that could benefit AI applications? (Choose two.)
A. constant attention needed for maintenance and support of the cloud platform
B. the hardware requirement can be scaled up as per the demand
C. support for common business oriented language (COBOL) applications
D. capable of managing and handling dynamic workloads with automatic recovery from failures
E. hybrid clouds enable the deployment of distributed large neural networks
正解:B,D

質問 6:
What are three elements that are typically part of a machine learning pipeline in scikit-learn or pyspark?
(Choose three.)
A. data preprocessing
B. use case selection
C. model building
D. data exploration
E. model prediction
F. business understanding
正解:A,D,E

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IBM C1000-059 認定試験の出題範囲:

トピック出題範囲
トピック 1
  • Identify IBM technology capabilities for building, deploying, and managing AI models
  • Identify use cases where artificial intelligence solutions can address business opportunities
トピック 2
  • Demonstrate mastery preparing and cleaning unstructured text data
  • Explain the different types of fundamental Data Science
トピック 3
  • Demonstrate foundational knowledge of using python as a tool for building AI solutions
  • Show knowledge of feature engineering and dimensionality reduction techniques
トピック 4
  • Translate business opportunities into a machine learning scenario
  • Show knowledge of data exploration techniques and data anomaly detection
トピック 5
  • Demonstrate knowledge of scenarios for application of machine learning
  • Explain the fundamental terms and concepts of design thinking

参照:https://www.ibm.com/certify/exam?id=C1000-059

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C1000-059 関連試験
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