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Oracle Cloud Infrastructure 2023 AI Foundations Associate 1z0-1122-23 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q29-Q34):

29. Frage
What is the difference between classification and regression in Supervised Machine Learning?

* A. Classification predicts continuous values, whereas regression assigns data points to categories.
* B. Classification and regression both predict continuous values.
* C. Classification assigns data points to categories, whereas regression predicts continuous values.
* D. Classification and regression both assign data points to categories.
Antwort: C

Begründung:
Classification and regression are two subtypes of supervised learning in machine learning. The main difference between them is the type of output variable they deal with. Classification assigns data points to discrete categories based on some criteria or rules. For example, classifying emails into spam or not spam based on their content is a classification problem because the output variable is binary (spam or not spam). Regression predicts continuous values for data points based on their input features. For example, predicting house prices based on their size, location, amenities, etc., is a regression problem because the output variable is continuous (house price). Classification and regression use different types of algorithms and metrics to evaluate their performance. Reference: : Oracle Cloud Infrastructure AI - Machine Learning Concepts, Classification vs Regression in Machine Learning | by ...

30. Frage
What is the purpose of Attention Mechanism in Transformer architecture?

* A. Apply a specific function to each word individually.
* B. Weigh the importance of different words within a sequence and understand the context.
* C. Break down a sentence into smaller pieces called tokens.
* D. Convert tokens into numerical forms (vectors) that the model can understand.
Antwort: B

Begründung:
The attention mechanism in the Transformer architecture is a technique that allows the model to focus on the most relevant parts of the input and output sequences. It computes a weighted sum of the input or output embeddings, where the weights indicate how much each word contributes to the representation of the current word. The attention mechanism helps the model capture the long-range dependencies and the semantic relationships between words in a sequence12. Reference: The Transformer Attention Mechanism - MachineLearningMastery.com, Attention Mechanism in the Transformers Model - Baeldung

31. Frage
What is the primary goal of machine learning?

* A. Creating algorithms to solve complex problems
* B. Enabling computers to learn and improve from experience
* C. Improving computer hardware
* D. Explicitly programming computers
Antwort: B

Begründung:
Machine learning is a branch of artificial intelligence that enables computers to learn from data and experience without being explicitly programmed. Machine learning algorithms can adapt to new data and situations and improve their performance over time2. Reference: Artificial Intelligence (AI) | Oracle

32. Frage
Which is an application of Generative Adversarial Networks (GANs) in the context of Generative AI?

* A. Generation of labeled outputs for training
* B. Creation of realistic images that resemble training data
* C. Classification of data points into categories
* D. Prediction of continuous values from Input data
Antwort: B

Begründung:
Generative Adversarial Networks (GANs) are a type of AI model that can generate realistic images that resemble training data. The architecture of a GAN consists of two separate neural networks that are pitted against each other in a game-like scenario. The first network, known as the generator network, tries to create fake data that looks real. The second network, known as the discriminator network, tries to distinguish between real and fake data. The generator network learns from the feedback of the discriminator network and tries to fool it by improving the quality of the fake data. The discriminator network also learns from the feedback of the generator network and tries to improve its accuracy. The process continues until the generator network produces data that is indistinguishable from the real data4. GANs can be used to create realistic images of faces, animals, landscapes, and more5. Reference: Generative models - OpenAI, Artificial Intelligence Explained: What Are Generative Adversarial ...

33. Frage
Which capability is supported by the Oracle Cloud Infrastructure Vision service?

* A. Detecting and preventing fraud in financial transactions
* B. Detecting and classifying objects in images
* C. Generating realistic Images from text
* D. Analyzing historical data for unusual patterns
Antwort: B

Begründung:
Oracle Cloud Infrastructure Vision is a serverless, multi-tenant service, accessible using the Console, or over REST APIs. You can upload images to detect and classify objects in them. If you have lots of images, you can process them in batch using asynchronous API endpoints. Vision's features are thematically split between Document AI for document-centric images, and Image Analysis for object and scene-based images. Image Analysis supports both pretrained and custom models for object detection and image classification3. Reference: Vision - Oracle

34. Frage
......

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