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C1000-012Jテストトレーニング認定試験のようなものはどうでしょうか。

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C1000-012J PDF DEMO:

QUESTION NO: 1
IBM Watson Visual Recognition REST API分類エンドポイントの目的は何ですか？
A.分類器に対してアップロードされた画像を分析します。
B.画像のコレクションを構造化されたデータに変換し、簡単にインデックス付けとクエリを
実行できます。
C.アップロードされた画像データで新しい分類器をトレーニングします。
D.ユーザーが一連の画像をzipファイルとしてアップロードして、カスタム分類子を作成で
きるようにします。
Answer: B

QUESTION NO: 2
クラスタリングを実行する際の教師なし学習プロセスを最もよく説明しているのはどのステ
ートメントですか？
A.データポイントは繰り返し比較され、互いの距離は、それらが同じクラスターに属してい
るかどうかを判断するために使用されます。
B.ニューラルネットワークは教師なしモードで展開され、データポイントが属するクラスタ
ーを決定します。
C.人間のスーパーバイザーは、どのデータポイントがどのクラスターに属するかを決定しま
す。
D.データポイントとそれらに関連付けられたクラスターの例がシステムに送られ、残りのデ
ータセットについて学習および一般化することができます。
Answer: A

QUESTION NO: 3
IBMとの複数の対話にまたがってデータを保管するために使用できるJSONオブジェクトの
名前は何ですか？
ワトソンアシスタントダイアログフロー？
A.ノード
B.コンテキスト
C.出力
D.モジュール
Answer: B

QUESTION NO: 4
どのようなIBM
Watsonサービスの組み合わせがエージェント支援パターンを最もよく実装するでしょうか
？
A.テキストへのスピーチと性格の洞察
B.ワトソン助手と発見
C.ワトソンアシスタントと視覚認識
D.自然言語分類器と視覚認識
Answer: B

QUESTION NO: 5
BM Watson Natural Language
Classifierのトレーニングデータにサンプルテキストの複数のクラスを含めるのが適切な場合
A.テキストが非常に詳細で、単一のクラスを特定すると不正確になる場合がある場合。
B.分類子が保持され、以前のトレーニングセットの古いクラスを保持する場合。
C.専門家が同じテキストを異なる方法で解釈する場合、複数のクラスがそれらの解釈をサポ
ートします。
D.テキストの発話が本質的に非常に類似しており、クラスを使用してわずかな違いをマーク
したい場合。
Answer: C

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Updated: May 28, 2022