PMI Certified Professional in Managing AI (PMI-CPMAI日本語版) - PMI-CPMAI日本語 模擬練習

A. 正式な検証なしに遵守を前提とする

B. 同意を確認せずに利用可能なデータを使用する

C. モデルの精度のみに焦点を当て、コンプライアンスを無視する

D. バイアス検出および軽減戦略を実施する

A. ユーザーによるテスト済みの、ユーザーフレンドリーなインターフェースを開発する。

B. 従業員に新しい技術について教育し、ユーザーをサポートできるようにする。

C. 信頼性の高いサービスを提供するために、サービスプロトコルを標準化する。

D. データプライバシーを強化し、ユーザーの信頼と安心感を高めます。

A. ハイブリッド

B. 適応性/俊敏性

C. インクリメンタル

D. 予測

A. 高度なデータラベリング手法

B. データ拡張戦略

C. 探索的データ分析(EDA)

D. 詳細な費用便益分析

A. 矛盾は無視してください。モデルはいずれにせよパターンを学習します。

B. データ変換および標準化の手順を決定し、適用する

C. 検証をスキップして時間を節約

D. 実データを合成データのみに置き換える

A. 事業目標と成果を再評価する

B. モデルの倫理的意味合いに焦点を当てる

C. 汎化性能を向上させるためにハイパーパラメータを調整する

D. トレーニングデータ量を増やす

A. ドリフトや性能劣化について継続的な監視と監査を実施する

B. 一貫した動作を維持するために、モデルの更新を無効にします。

C. 起動前にトレーニングデータセットのサイズを一度増やす

D. 内部統制ではなく、ベンダーの保証に頼る

A. 専用データレイクの構築

B. 高度な自然言語処理(NLP)ライブラリの調達

C. 包括的なデータ監査の実施

D. チャットボットの能力を向上させるカスタムAIアルゴリズムの設計

A. 強固な倫理的データガバナンスフレームワークを導入する。

B. 倫理的なAIの実践に関する追加トレーニングを提供する。

C. 透明性のあるデータコンプライアンス利用ポリシーを策定する。

D. コンプライアンス監査の頻度を増やす。