AIP-210学習資料、AIP-210再テスト

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CertNexus Certified Artificial Intelligence Practitioner (CAIP) 認定 AIP-210 試験問題 (Q21-Q26):

質問 # 21
An AI practitioner incorporates risk considerations into a deployment plan and decides to log and store historical predictions for potential, future access requests.
Which ethical principle is this an example of?

正解：C

解説：
Transparency is an ethical principle that describes the degree to which an AI system can provide clear and understandable information about its inputs, outputs, processes, and decisions. Transparency can help increase trust and confidence among users and stakeholders, as well as enable accountability and responsibility for the system's actions and outcomes. Logging and storing historical predictions for potential, future access requests is an example of transparency, as it can help provide evidence and explanation for the system's recommendations, as well as facilitate auditing and feedback.


質問 # 22
A classifier has been implemented to predict whether or not someone has a specific type of disease.
Considering that only 1% of the population in the dataset has this disease, which measures will work the BEST to evaluate this model?

正解：A

解説：
Precision and recall are two measures that can evaluate the performance of a classifier, especially when the data is imbalanced. Precision is the ratio of true positives (correctly predicted positive cases) to all predicted positive cases. Recall is the ratio of true positives to all actual positive cases. Precision and recall can help assess how well the classifier can identify the positive cases (the disease) and avoid false negatives (missed diagnosis) or false positives (unnecessary treatment).


質問 # 23
Which of the following describes a neural network without an activation function?

正解：B

解説：
Explanation
A neural network without an activation function is equivalent to a form of a linear regression. A neural network is a computational model that consists of layers of interconnected nodes (neurons) that process inputs and produce outputs. An activation function is a function that determines the output of a neuron based on its input. An activation function can introduce non-linearity into a neural network, which allows it to model complex and non-linear relationships between inputs and outputs. Without an activation function, a neural network becomes a linear combination of inputs and weights, which is essentially a linear regression model.


質問 # 24
Which two encodes can be used to transform categories data into numerical features? (Select two.)

正解：A、B

解説：
Explanation
Encoding is a technique that transforms categorical data into numerical features that can be used by machine learning models. Categorical data are data that have a finite number of possible values or categories, such as gender, color, or country. Encoding can help convert categorical data into a format that is suitable and understandable for machine learning models. Some of the encoding methods that can be used to transform categorical data into numerical features are:
Mean Encoder: Mean encoder is a method that replaces each category with the mean value of the target variable for that category. Mean encoder can capture the relationship between the category and the target variable, but it may cause overfitting or multicollinearity problems.
One-Hot Encoder: One-hot encoder is a method that creates a binary vector for each category, where only one element has a value of 1 (the hot bit) and the rest have a value of 0. One-hot encoder can create distinct and orthogonal vectors for each category, but it may increase the dimensionality and sparsity of the data.


質問 # 25
Which of the following is a privacy-focused law that an AI practitioner should adhere to while designing and adapting an AI system that utilizes personal data?

正解：C

解説：
The General Data Protection Regulation (GDPR) is a privacy-focused law that an AI practitioner should adhere to while designing and adapting an AI system that utilizes personal data. The GDPR applies to any organization that processes personal data of individuals in the European Union (EU), regardless of where the organization is located. The GDPR grants individuals rights over their personal data, such as the right to access, rectify, erase, restrict, or object to its processing. The GDPR also imposes obligations on organizations that process personal data, such as the duty to obtain consent, conduct data protection impact assessments, implement data protection by design and by default, and ensure accountability and transparency. The GDPR also addresses some specific issues related to AI, such as automated decision-making, profiling, and data portability.


質問 # 26
......

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