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CertNexus Certified Artificial Intelligence Practitioner (CAIP) 認定 AIP-210 試験問題 (Q84-Q89):

質問 # 84
A healthcare company experiences a cyberattack, where the hackers were able to reverse-engineer a dataset to break confidentiality.
Which of the following is TRUE regarding the dataset parameters?

• A. The model is overfitted and trained on a low quantity of patient records.
• B. The model is underfitted and trained on a high quantity of patient records.
• C. The model is underfitted and trained on a low quantity of patient records.
• D. The model is overfitted and trained on a high quantity of patient records.

正解：A

解説：
Explanation
Overfitting is a problem that occurs when a model learns too much from the training data and fails to generalize well to new or unseen data. Overfitting can result from using a low quantity of training data, a high complexity of the model, or a lack of regularization. Overfitting can also increase the risk of reverse-engineering a dataset from a model's outputs, as the model may reveal too much information about the specific features or patterns of the training data. This can break the confidentiality of the data and expose sensitive information about the individuals in the dataset .

 

質問 # 85
You train a neural network model with two layers, each layer having four nodes, and realize that the model is underfit. Which of the actions below will NOT work to fix this underfitting?

• A. Add features to training data
• B. Increase the complexity of the model
• C. Train the model for more epochs
• D. Get more training data

正解：D

解説：
Underfitting is a problem that occurs when a model learns too little from the training data and fails to capture the underlying complexity or structure of the data. Underfitting can result from using insufficient or irrelevant features, a low complexity of the model, or a lack of training data. Underfitting can reduce the accuracy and generalization of the model, as it may produce oversimplified or inaccurate predictions. Some of the ways to fix underfitting are:
* Add features to training data: Adding more features or variables to the training data can help increase the information and diversity of the data, which can help the model learn more complex patterns and relationships.
* Increase the complexity of the model: Increasing the complexity of the model can help increase its expressive power and flexibility, which can help it fit better to the data. For example, adding more layers or nodes to a neural network can increase its complexity.
* Train the model for more epochs: Training the model for more epochs can help increase its learning ability and convergence, which can help it optimize its parameters and reduce its error.
Getting more training data will not work to fix underfitting, as it will not change the complexity or structure of the data or the model. Getting more training data may help with overfitting, which is when a model learns too much from the training data and fails to generalize well to new or unseen data.

 

質問 # 86
Which of the following regressions will help when there is the existence of near-linear relationships among the independent variables (collinearity)?

• A. Linear regression
• B. Ridge regression
• C. Polynomial regression
• D. Clustering

正解：B

解説：
Ridge regression is a type of regularization technique that can help reduce collinearity among independent variables. It does this by adding a penalty term to the ordinary least squares (OLS) objective function, which shrinks the coefficients of highly correlated variables towards zero. This reduces the variance of the coefficient estimates and improves the stability and accuracy of the regression model.
References: Multicollinearity in Regression Analysis: Problems, Detection, and Solutions - Statistics By Jim, A Beginner's Guide to Collinearity: What it is and How it affects our regression model - StrataScratch

 

質問 # 87
Which of the following describes a benefit of machine learning for solving business problems?

• A. Increasing the quantity of original data
• B. Improving the constraint of the problem
• C. Increasing the speed of analysis
• D. Improving the quality of original data

正解：C

解説：
Explanation
Increasing the speed of analysis is a benefit of machine learning for solving business problems. Machine learning is a branch of artificial intelligence that involves creating systems that can learn from data and make predictions or decisions. Machine learning can help increase the speed of analysis by automating and optimizing various tasks, such as data processing, feature extraction, model training, model evaluation, or model deployment. Machine learning can also help handle large and complex data sets that may be difficult or impractical to analyze manually or with traditional methods.

 

質問 # 88
Below are three tables: Employees, Departments, and Directors.
Employee_Table

Department_Table

Director_Table
ID
Firstname
Lastname
Age
Salary
DeptJD
4566
Joey
Morin
62
$ 122,000
1
1230
Sam
Clarck
43
$ 95,670
2
9077
Lola
Russell
54
$ 165,700
3
1346
Lily
Cotton
46
$ 156,000
4
2088
Beckett
Good
52
$ 165,000
5
Which SQL query provides the Directors' Firstname, Lastname, the name of their departments, and the average employee's salary?

• A. SELECT m.Firstname, m.Lastname, d.Name, AVG(e.Salary) as Dept_avg_SalaryFROM Employee_Table as eRIGHT JOIN Department_Table as d on e.Dept = d.NameINNER JOIN Directorjable as m on d.ID = m.DeptJDGROUP BY e.Salary
• B. SELECT m.Firstname, m.Lastname, d.Name, AVG(e.Salary) as Dept_avg_SalaryFROM Employee_Table as eRIGHT JOIN Department_Table as d on e.Dept = d.NameINNER JOIN Directorjable as m on d.ID = m.DeptIDGROUP BY m.Firstname, m.Lastname, d.Name
• C. SELECT m.Firstname, m.Lastname, d.Name, AVG(e.Salary) as Dept_avg_SalaryFROM Employee_Table as eRIGHT JOIN Departmentjable as d on e.Dept = d.NameINNER JOIN Directorjable as m on d.ID = m.DeptJDGROUP BY d.Name
• D. SELECT m.Firstname, m.Lastname, d.Name, AVG(e.Saiary) as Dept_avg_SaiaryFROM Employee_Table as eLEFT JOIN Department_Table as d on e.Dept = d.NameLEFT JOIN Directorjable as m on d.ID = m.DeptJDGROUP BY m.Firstname, m.Lastname, d.Name

正解：B

解説：
This SQL query provides the Directors' Firstname, Lastname, the name of their departments, and the average employee's salary by joining the three tables using the appropriate join types and conditions. The RIGHT JOIN between Employee_Table and Department_Table ensures that all departments are included in the result, even if they have no employees. The INNER JOIN between Department_Table and Directorjable ensures that only departments with directors are included in the result. The GROUP BY clause groups the result by the directors' names and departments' names, and calculates the average salary for each group using the AVG function. References: SQL Joins - W3Schools, SQL GROUP BY Statement - W3Schools

 

質問 # 89
......

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