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Oracle Cloud Infrastructure 2024 AI Foundations Associate 認定 1z0-1122-24 試験問題 (Q11-Q16):

質問 # 11
Which feature of OCI Speech helps make transcriptions easier to read and understand?

A. Timestamping
B. Audio tuning
C. Profanity filtering
D. Text normalization

正解：D

解説：
The text normalization feature of OCI Speech helps make transcriptions easier to read and understand by converting spoken language into a more standardized and grammatically correct format. This process includes correcting grammar, punctuation, and formatting, ensuring that the transcribed text is clear, accurate, and suitable for various use cases. Text normalization enhances the usability of transcriptions, making them more accessible and easier to process in downstream applications.
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質問 # 12
Which is NOT a capability of OCI Vision's image analysis?

A. Translating text in images to another language
B. Object detection with bounding boxes
C. Locating and extracting text in images
D. Assigning classification labels to images

正解：A

解説：
OCI Vision's image analysis capabilities include locating and extracting text from images, assigning classification labels to images, and detecting objects with bounding boxes. However, translating text in images to another language is not a capability of OCI Vision's image analysis. This functionality typically requires an additional layer of processing, such as integration with a language translation service, which is beyond the scope of OCI Vision's core image analysis features.
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質問 # 13
What is the primary purpose of reinforcement learning?

A. Making predictions from labeled data
B. Identifying patterns in data
C. Finding relationships within data sets
D. Learning from outcomes to make decisions

正解：D

解説：
Reinforcement learning (RL) is a type of machine learning where an agent learns to make decisions by taking actions in an environment to achieve a certain goal. The agent receives feedback in the form of rewards or penalties based on the outcomes of its actions, which it uses to learn and improve its decision-making over time. The primary purpose of reinforcement learning is to enable the agent to learn optimal strategies by interacting with its environment, thereby maximizing cumulative rewards. This approach is commonly used in areas such as robotics, game playing, and autonomous systems.

質問 # 14
You are working on a project for a healthcare organization that wants to develop a system to predict the severity of patients' illnesses upon admission to a hospital. The goal is to classify patients into three categories - Low Risk, Moderate Risk, and High Risk - based on their medical history and vital signs. Which type of supervised learning algorithm is required in this scenario?

A. Regression
B. Multi-Class Classification
C. Clustering
D. Binary Classification

正解：B

解説：
In this healthcare scenario, where the goal is to classify patients into three categories-Low Risk, Moderate Risk, and High Risk-based on their medical history and vital signs, a Multi-Class Classification algorithm is required. Multi-class classification is a type of supervised learning algorithm used when there are three or more classes or categories to predict. This method is well-suited for situations where each instance needs to be classified into one of several categories, which aligns with the requirement to categorize patients into different risk levels.

質問 # 15
What does "fine-tuning" refer to in the context of OCI Generative AI service?

A. Adjusting the model parameters to improve accuracy
B. Upgrading the hardware of the AI clusters
C. Doubling the neural network layers
D. Encrypting the data for security reasons

正解：A

解説：
Fine-tuning in the context of the OCI Generative AI service refers to the process of adjusting the parameters of a pretrained model to better fit a specific task or dataset. This process involves further training the model on a smaller, task-specific dataset, allowing the model to refine its understanding and improve its performance on that specific task. Fine-tuning is essential for customizing the general capabilities of a pretrained model to meet the particular needs of a given application, resulting in more accurate and relevant outputs. It is distinct from other processes like encrypting data, upgrading hardware, or simply increasing the complexity of the model architecture.

質問 # 16
......

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