C1000-059の無料問題集（64題）、C1000-059認定試験参考書

IBM C1000-059 問題集

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：2024-11-17

問題と解答：全64問

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無料問題集C1000-059 資格取得

質問 1：
A classification task has examples that are labeled as belonging to one of two classes:
*90% of the examples belong to class-1
*10% belong to class-2
Which two techniques are appropriate to deal with the class imbalance? (Choose two.)
A. lower the detection threshold of the minority class after training
B. impose an additional cost on the model for making classification mistakes on the minority class during training
C. apply dimensionality reduction to the features before training
D. oversample the minority class and/or undersample the majority class
E. after training, divide the model accuracy of each class by the proportion that they represent in the dataset
正解：B,E

質問 2：
Which distance is applied for multivariate outlier detection?
A. Minkowski distance
B. Euclidean distance
C. Manhattan distance
D. Mahalanobis distance
正解：D

質問 3：
What is the first step in creating a custom model in Watson Visual Recognition service?
A. Use IBM SPSS to create new machine learning classifiers.
B. Document the errors from the built in models.
C. Obtain image files containing objects to be classified and organize them into classes.
D. Test the newly trained model.
正解：A

質問 4：
After importing a Jupyter notebook and CSV data file into IBM Watson Studio in the IBM Public Cloud project, it is discovered that the notebook code can no longer access the CSV file.
What is the most likely reason for this problem?
A. The CSV file is stored in a Watson Machine Learning instance and is only accessible via REST API.
B. The CSV file is stored in a Cloud Object Storage.
C. The CSV file was converted to a binary blob and must be converted in the notebook code.
D. CSV files cannot be used as data sources in Watson Studio.
正解：B

質問 5：
Which measure can be used to show business stakeholders the likelihood that a machine learning model will generate a true prediction?
A. mean
B. variance
C. accuracy
D. skewness
正解：C

質問 6：
What is the main difference between traditional programming and machine learning?
A. Machine learning models take less time to train.
B. Machine learning takes full advantage of SDKs and APIs.
C. Machine learning does not require explicit coding of decision logic.
D. Machine learning is optimized to run on parallel computing and cloud computing.
正解：C

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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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