PDF DemoHohe Qualität von A00-406 Prüfung
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SASInstitute A00-406 Prüfungsthemen:
| Abschnitt | Ziele |
|---|---|
| Modellbewertung und Bereitstellung | - Metriken zur Modellbewertung
|
| Datenaufbereitung für maschinelles Lernen | - Merkmalsentwicklung
|
| Pipelines für maschinelles Lernen in SAS Viya | - Erstellung von Pipelines
|
| Modelle des überwachten maschinellen Lernens | - Verfahren zur Modellauswahl
|
SASInstitute SAS® Viya® Supervised Machine Learning Pipelines A00-406 Prüfungsfragen mit Lösungen
1. What is a data lake architecture designed to store primarily?
A) Highly structured data in tabular format
B) Only unstructured data in raw form
C) All types of data, including structured and unstructured data
D) Data from a single source or department
2. When assessing a classification model, what is the confusion matrix used to measure?
A) Data distribution
B) Model complexity
C) Model accuracy
D) Precision and recall
3. What is the primary purpose of "continuous integration and continuous deployment" (CI/CD) in the context of model deployment?
A) To automate the testing, integration, and deployment of new model versions
B) To visualize data distribution
C) To create synthetic data
D) To evaluate the model's accuracy
4. What does the term "bias" in machine learning refer to?
A) Systematic errors that cause a model to consistently underpredict or overpredict
B) The overall accuracy of a model
C) The simplicity of a model
D) A model's inability to generalize to new data
5. What is the primary role of a loss function in model training?
A) To assess the accuracy of the model
B) To visualize the data
C) To measure the difference between predicted and actual values
D) To maximize the model's performance
Fragen und Antworten:
| 1. Frage Antwort: C | 2. Frage Antwort: D | 3. Frage Antwort: A | 4. Frage Antwort: A | 5. Frage Antwort: C |
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