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IBM Watson C1000-012J 確かに、これは困難な試験です。

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C1000-012J PDF DEMO:

QUESTION NO: 1
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

QUESTION NO: 2
IBM Watsonの視覚認識分類子を作成するときに重要なことは何ですか？
A.トレーニング画像が高解像度であることを確認してください
B.訓練する写真のプラスとマイナスの両方の例をほぼ同数用意する
C.PNG形式の画像のみを使用するようにします
D.互いに非常に類似している同じ分類のトレーニング画像を収集します
Answer: B

QUESTION NO: 3
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: 4
IBM Watson Assistantはどのタイプの入力データを独自に使用できますか？
A.テキストの文字列
B.スピーチ
C.画像
D.音声
Answer: A

QUESTION NO: 5
IBM Watson Natural Language
Understandingサービスがhtmlから抽出する情報、またはエンティティーを分析するときの
Webベースのコンテンツの例は何ですか？
A.テキストとタイトルの情報
B.人、企業、団体
C.主体 - 行動 - 対象関係
D.トピックのキーワード
Answer: C

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Updated: May 28, 2022