[Q47-Q70] PASS UiPath-SAIv1 Prüfung mit UiPath Real Exam Questions - 100% Valid! : Free Exams Dumps Materials : http://exams.dumpsmaterials.com

NR. 47 Wie können Sie benutzerdefinierte Modelle erstellen, die von AI Center unterstützt werden?

Verwendung der Al Center IDE (Integrierte Entwicklungsumgebung).

Verwendung des Al Center Model Builder.

Verwendung einer Python IDE (Integrated Development Environment) oder einer AutoML-Plattform.

Verwenden Sie eine C/C++-IDE (Integrierte Entwicklungsumgebung), und laden Sie den Code in die Al Center IDE hoch.

NR. 48 Was ist überwachtes Lernen?

Überwachtes Lernen ist ein Paradigma des maschinellen Lernens, bei dem Algorithmen versuchen, ein Problem nur durch Versuch und Irrtum und unter Verwendung eines Systems von Belohnungen und Bestrafungen zu lösen.
Es besteht keine Notwendigkeit, beschriftete Eingabe-/Ausgabepaare zu präsentieren. Stattdessen liegt der Schwerpunkt darauf, ein Gleichgewicht zwischen der Erkundung (von Neuland) und der Nutzung (des vorhandenen Wissens) zu finden.

Überwachtes Lernen ist ein Paradigma des maschinellen Lernens, bei dem Algorithmen versuchen, ein Problem in einer unsicheren, potenziell komplexen Umgebung nur durch Versuch und Irrtum und unter Verwendung eines Systems von Belohnungen und Bestrafungen zu lösen.
Es gibt keine richtigen Antworten, aber es gibt ein Feedback in Form von Belohnungen und Strafen.

Überwachtes Lernen ist ein Paradigma des maschinellen Lernens mit dem Ziel, eine Funktion zu lernen, die Eingabevariablen auf Ausgabevariablen abbildet.
In jedem Fall gibt es eine richtige Antwort, so dass das Ziel darin besteht, das Modell so lange zu trainieren, bis es eine akzeptable Leistung bei der Vorhersage des Ergebnisses erreicht hat, und dann das Lernen zu beenden.

Überwachtes Lernen ist ein Paradigma des maschinellen Lernens, das sich auf Algorithmen bezieht, die Muster aus unmarkierten Daten lernen. Das Ziel des Algorithmus ist es, die zugrunde liegende Struktur der Daten zu modellieren, aber es gibt keine richtigen Antworten und keine Lehrer.

NR. 49 Welche Beschreibung des Assistenten zum Konfigurieren von Extraktoren ist richtig?

Ein obligatorischer Schritt in der Extraktorkonfiguration, der es ermöglicht, auszuwählen, welche Extraktoren auf jedes Feld angewendet werden.

Ein obligatorischer Schritt in der Extraktorenkonfiguration, der es ermöglicht, auszuwählen, welche Extraktoren auf die einzelnen Dokumenttypen und Felder angewendet werden.

Ein obligatorischer Schritt in der Extraktorenkonfiguration, der es ermöglicht, auszuwählen, welche Extraktoren auf jeden Dokumententyp angewendet werden.

Ein optionaler Schritt in der Extraktorenkonfiguration, der es ermöglicht, auszuwählen, welche Extraktoren auf die einzelnen Dokumenttypen angewendet werden.

NO.50 Welches sind die beiden wichtigsten Methoden der Datenextraktion, die beim Verstehen von Dokumenten verwendet werden?

Hybride und manuelle Datenextraktion.

Regelbasierte und modellbasierte Datenextraktion.

Regelbasierte und hybride Datenextraktion.

Manuelle und modellbasierte Datenextraktion.

NR. 51 Was ist die Standardsichtbarkeit einer ML-Fähigkeit?

Eine ML-Fähigkeit ist standardmäßig öffentlich und kann privat gemacht werden.

Eine ML-Fähigkeit ist standardmäßig privat und kann öffentlich gemacht werden.

Eine ML-Fähigkeit ist standardmäßig öffentlich und kann nicht privat gemacht werden.

Eine ML-Fähigkeit ist standardmäßig privat und kann nicht öffentlich gemacht werden.

NR. 52 Wie hoch sind die Kosten pro extrahierter Seite für den RegEx Extractor?

0.2

0.5

NR. 53 Beim Training eines UiPath Communications Mining Modells wurde die Suchfunktion verwendet, um einigen Mitteilungen ein bestimmtes Label zuzuweisen. Nach dem erneuten Training beginnt die neue Modellversion, das markierte Label vorherzusagen, allerdings nur selten und mit geringer Zuverlässigkeit.
Was wäre nach bewährten Verfahren der richtige nächste Schritt, um die Vorhersagen des Modells für das Etikett in der Phase "Erkunden" des Trainings zu verbessern?

Verwenden Sie den "Rebalance"-Trainingsmodus, um das Etikett an weitere Kommunikationen anzuheften.

Verwenden Sie den "Teach"-Trainingsmodus, um das Etikett an weitere Kommunikationen anzuheften.

Verwenden Sie den Trainingsmodus "Geringes Vertrauen", um das Etikett an weitere Kommunikationen anzuheften.

Verwenden Sie die Funktion "Suchen", um das Etikett an weitere Mitteilungen anzuheften.

NR. 54 Was ermöglicht das Installationsprogramm der Automation Suite?

Ermöglicht die Bereitstellung, Verwaltung und Verbesserung von ML-Modellen in der UiPath Automation Cloud und erfordert keine Infrastruktur und keine Wartung.

Ermöglicht den Einsatz, die Verwaltung und die Verbesserung von ML-Modellen vor Ort und erfordert das manuelle Herunterladen aller Ressourcen und das anschließende Laden in den Knoten.

Ermöglicht die Bereitstellung der vollständigen UiPath Automation Platform in der Umgebung Ihrer Wahl und enthält alles in einem Paket, das im Multiknotenmodus mit automatischer Skalierung und integrierter HA bereitgestellt werden kann.

Ermöglicht den Einsatz, die Verwaltung und die Verbesserung von ML-Modellen auf lokaler Ebene mit einfacher Installation durch den automatischen Abruf des Installationsprogramms und der zugehörigen Artefakte aus dem Internet.

NR. 55 Welche Umgebungsvariable ist für Evaluierungspipelines relevant?

eval.enable_ocr

eval.redo_ocr

eval.enable_qpu

eval.use_cuda

NO.56 Unter welchen Bedingungen kann ein Datensatz im UiPath AI Center bearbeitet werden?

Wenn es nicht in einer aktiven Pipeline verwendet wird.

Wenn sie nicht innerhalb der letzten 24 Stunden geändert wurde.

Bei der Bearbeitung eines Datensatzes gibt es keine Einschränkungen.

Wenn sie nicht mit einer Datenetikettierungssitzung verknüpft ist.

NR. 57 Welche Aktivitäten müssen in einen Automatisierungs-Workflow aufgenommen werden, damit ein externer Wissensarbeiter eine Aktion zur Validierung der extrahierten Daten in Form einer Dokumentenvalidierungsaktion durchführen kann?

Präsentieren Sie die Validierungsstation, warten Sie auf die Dokumentvalidierungsaktion und fahren Sie fort.

Aktivitäten des Orchestrierungsprozesses.

Dokument Verstehen von Prozessaktivitäten.

Dokumentüberprüfungsaktion erstellen, auf Dokumentüberprüfungsaktion warten und fortsetzen.

NR. 58 Was kann durch das Hinzufügen von fehlenden Etiketten in UiPath Communications Mining verbessert werden?

Warnungen vor Verzerrungen auf dem Etikett.

Erhöht die Datensicherheit.

Erhöht den Umfang der Taxonomie.

Etikettiergenauigkeit und -erinnerung.

NR. 59 Welche der folgenden Dokumente sind unstrukturiert?

Rechnungen, Quittungen, Kaufaufträge und Arztrechnungen.

Bankformulare, Steuerformulare, Umfragen und Personalausweise.

Verträge, E-Mails, Bank- und Steuerformulare.

Verträge, Vereinbarungen und E-Mails.

NR. 60 Wie hoch ist die empfohlene Anzahl von Dokumenten pro Anbieter für das Training des ursprünglichen Datensatzes?

NR. 61 Wann ist es empfehlenswert, das Main-ActionCenter im Zusammenhang mit dem Document Understanding Process zu verwenden?

Bei der Implementierung eines betreuten Prozesses.

Bei lokalen Tests oder der Implementierung eines betreuten Prozesses.

Bei lokalen Tests.

Bei lokalen Tests oder der Implementierung eines unbeaufsichtigten Prozesses.

NR. 62 Was ist einer der Zwecke der Config-Datei in der UiPath Document Understanding Template?

Sie enthält die Konfigurationseinstellungen für die Integration von UiPath Robot und Orchestrator.

Sie speichert die API-Schlüssel und Authentifizierungsdaten für den Zugriff auf externe Dienste.

Sie gibt den Pfad und das Format der Ausgabedatei für die verarbeiteten Dokumente an.

Sie definiert die von der Vorlage unterstützten Eingabedokumenttypen und -formate.

NR. 63 Wie lädt man eine Taxonomie aus einer Textdatei, die nicht dem Standard entspricht, in eine Variable?
Anweisungen: Ziehen Sie die Schritte auf der "linken Seite" und legen Sie sie auf der "rechten Seite" in der richtigen Reihenfolge ab.

NO.64 Worauf beziehen sich die Vorhersagen von Entitäten innerhalb von UiPath Communications Mining?

Das Verständnis der Eltern-Label-Beziehung bei der Zuweisung von Label-Vorhersagen.

Der Unterschied zwischen Label-Vorschlägen und Label-Vorhersagen in einem Trainingsprozess.

Die Identifizierung eines bestimmten Textabschnitts als Wert für einen bestimmten Entitätstyp.

Das Vertrauen des Modells, dass ein bestimmtes Konzept in einer Kommunikation existiert.

NR. 65 Was ist der Zweck der "Explore"-Phase in UiPath Communications Mining?

Vollständige Überprüfung und korrekte Kennzeichnung der Modellversion, unabhängig davon, ob es sich um "Live" oder "Staging" handelt.

Um die Bulk-Label-Funktion zu nutzen, ein hilfreiches Werkzeug, um das Modell bei der Suche nach bestimmten Begriffen schnell zu trainieren.

Bereitstellung einer ausreichenden Anzahl von Trainingsbeispielen für jede Bezeichnung/Einheit in einer Taxonomie, damit das Modell genaue Vorhersagen in großem Umfang treffen kann.

Überprüfung von Clustern ähnlicher Mitteilungen aus einem Datensatz, die durch unüberwachtes Lernen automatisch gefunden wurden.

NO.66 Wie sieht die Reihenfolge der Schritte für das automatische Neutrainieren und Bereitstellen eines ML-Modells für das Dokumentenverständnis in Al Center mit Daten aus der Dokumentenvalidierungsaktion aus?
Anweisungen: Ziehen Sie die Schritte auf der "linken Seite" und legen Sie sie auf der "rechten Seite" in der richtigen Reihenfolge ab.

NO.67 Welche Methode der Datenextraktion wird empfohlen, wenn es sich um Daten mit variabler Länge oder um Daten handelt, die sich über mehrere Seiten des Dokuments erstrecken (z. B. Positionstabellen)?

Hybride Datenextraktion.

Regelbasierte Datenextraktion.

Modellbasierte Datenextraktion.

Manuelle Datenextraktion.

NR. 68 Welche der folgenden Zeiträume können beim Anzeigen von Trends in UiPath Communications Mining ausgewählt werden?
Welche der folgenden Zeiträume können beim Anzeigen von Trends in UiPath Communications Mining ausgewählt werden?

Täglich, Monatlich, Vierteljährlich, Jährlich.

Täglich, Wöchentlich, Monatlich, Jährlich.

Täglich, zweiwöchentlich, monatlich, jährlich.

Täglich, zweiwöchentlich, vierteljährlich, jährlich.

NR. 69 Was passiert, wenn mehrere Benutzer gleichzeitig versuchen, dasselbe Dokument zu beschriften?

Die von einem Benutzer vorgenommenen Änderungen haben Vorrang vor den von anderen Benutzern vorgenommenen Änderungen.

Die von allen Benutzern vorgenommenen Änderungen werden erfolgreich gespeichert.

Eine gleichzeitige Kennzeichnung ist nicht zulässig.

Den anderen Benutzern wird eine Warnmeldung angezeigt, die auf die fehlgeschlagenen Änderungen hinweist.

NR. 70 Welcher der folgenden Extraktoren kann für die Aktivität Datenextraktionsumfang verwendet werden?

Intelligent Form Extractor, Machine Learning Extractor. Logik-Extraktor und Regex-basierter Extraktor.

Vollständiger Extraktor. Machine Learning Extractor, Intelligent Form Extractor und Regex Based Extractor.
C-Form-Extraktor Inkrementeller Extraktor Extraktor für maschinelles Lernen und Intelligenter Form-Extraktor

Regex-basierter Extraktor. Formular-Extraktor. Intelligent Form Extractor, und Machine Learning Extractor.