[Q47-Q70] PASS UiPath-SAIv1 exam with UiPath Real Exam Questions - 100% Valid! : 無料試験問題集 : http://exams.dumpsmaterials.com

NO.47 AI Centerがサポートするカスタムモデルはどのように構築できますか？

アル・センターIDE（統合開発環境）を使用する。

アル・センターのモデルビルダーを使用。

Python IDE（統合開発環境）またはAutoMLプラットフォームを使用。

C/C++のIDE（統合開発環境）を使用して、コードをAl Center IDEにアップロードします。

NO.48 教師あり学習とは何か？

教師あり学習は、アルゴリズムが試行錯誤と報酬と罰のシステムによってのみ問題を解決しようとする、機械学習のパラダイムである。
ラベル付きの入出力ペアを提示する必要はない。その代わり、（未知の領域の）探索と（現在の知識の）活用のバランスを見つけることに重点を置く。

教師あり学習とは、アルゴリズムが試行錯誤と報酬と罰のシステムによってのみ、不確実で潜在的に複雑な環境における問題を解決しようとする機械学習のパラダイムである。
正解はないが、報酬と罰則という形でフィードバックが与えられる。

教師あり学習は、入力変数と出力変数を対応付ける関数を学習することを目的とした機械学習のパラダイムである。
どの場合にも正解があるので、結果を予測する上で許容できるレベルの性能に達するまでモデルを訓練し、その時点で学習を停止することが目的である。

教師あり学習は、ラベルのないデータからパターンを学習するアルゴリズムを指す機械学習のパラダイムである。アルゴリズムの目標は、データの根本的な構造をモデル化することであるが、正解も教師も存在しない。

49位 Configure Extractors Wizard に関する説明のうち、正しいものはどれですか。

どの抽出子を各フィールドに適用するかを選択できるようにする、抽出子設定の必須ステップ。

各文書種別とフィールドに適用する抽出子を選ぶことができる抽出子設定の必須ステップ。

各文書種別に適用する抽出子を選ぶことができる、抽出子構成の必須ステップ。

各文書種別に適用する抽出子を選ぶことができる抽出子設定内のオプショナルなステップ。

NO.50 文書理解プロセスで使われる2つの主なデータ抽出方法とは？

ハイブリッドと手動によるデータ抽出。

ルールベースとモデルベースのデータ抽出。

ルールベースとハイブリッドのデータ抽出。

手動およびモデルベースのデータ抽出。

NO.51 MLスキルのデフォルトの可視性は？

MLスキルはデフォルトで公開されており、非公開にすることもできる。

MLスキルはデフォルトでは非公開であり、公開することもできる。

MLスキルはデフォルトで公開され、非公開にすることはできない。

MLスキルはデフォルトでは非公開であり、公開することはできない。

NO.52 RegEx Extractor の抽出ページ単価はいくらですか？

0.2

0.5

NO.53 UiPathコミュニケーション・マイニング・モデルのトレーニング中に、検索機能を使用していくつかのコミュニケーションに特定のラベルを付けた。再トレーニング後、新しいモデルのバージョンはタグ付けされたラベルを予測し始めるが、頻度は低く、信頼度も低い。
ベストプラクティスによると、トレーニングの "Explore "フェーズで、ラベルに対するモデルの予測を改善するための正しい次のステップは何でしょうか？

より多くの通信にラベルを固定するために、"Rebalance "トレーニングモードを使用する。

ティーチ」トレーニングモードを使用して、ラベルをより多くの通信に固定する。

低信頼度」トレーニングモードを使用して、より多くの通信にラベルを固定する。

検索」機能を使って、ラベルをより多くのコミュニケーションにピン留めする。

NO.54 Automation Suiteインストーラは何を可能にしますか？

UiPathオートメーションクラウド上でMLモデルの展開、管理、改善を可能にし、インフラやメンテナンスは不要。

ローカルでMLモデルのデプロイ、管理、改良が可能で、すべてのリソースを手動でダウンロードし、ノードにロードする必要がある。

UiPath Automation Platformの全機能を任意の環境に展開でき、自動スケーリングとビルトインHAを備えたマルチノードモードで展開可能な1つのパッケージにすべてが含まれています。

インストーラと関連する成果物をインターネットから自動的に取得するため、簡単なインストールでMLモデルをローカルに展開、管理、改善することができます。

NO.55 評価パイプラインに関連する環境変数は？

eval.enable_ocr

eval.redo_ocr

eval.enable_qpu

eval.use_cuda

NO.56 UiPath AI Centerでは、どのような条件でデータセットを編集できますか？

アクティブなパイプラインで使用されていない場合。

過去24時間以内に変更されていない場合。

データセットの編集に制限はない。

どのデータ・ラベリング・セッションにもリンクされていない場合。

NO.57 リモートナレッジワーカーが、ドキュメント検証アクションの形式で抽出されたデータを検証するアクションをピックアップできるようにするために、自動化ワークフローに含める必須のアクティビティは何ですか？

バリデーションステーションを提示し、ドキュメントのバリデーションアクションを待ち、再開する。

オーケストレーション・プロセスの活動。

文書プロセス活動を理解する。

Document Validation Actionを作成し、Document Validation Actionを待ち、再開する。

NO.58 UiPath Communications Miningにおいて、ミスしたラベルを追加することで何が改善されるのか？

ラベルの偏りに関する警告。

データの安全性を高める。

タクソノミーのカバー率を高める。

ラベルの精度と再現性。

NO.59 次のうち、構造化されていない文書はどれですか？

請求書、領収書、発注書、医療費請求書。

銀行取引用紙、納税用紙、アンケート、身分証明書。

契約書、電子メール、銀行フォーム、納税フォーム。

契約書、合意書、電子メール。

NO.60 最初のデータセットをトレーニングするために、ベンダーごとに推奨される文書数はどのくらいですか？

NO.61 Main-ActionCenter を文書理解プロセスの文脈で使用することを推奨するのはどのような場合ですか？

出席プロセスを実施する場合。

ローカルでテストする場合、または出席プロセスを実施する場合。

ローカルでテストする場合。

ローカルでテストする場合や、無人プロセスを導入する場合。

NO.62 UiPathドキュメント理解テンプレートのConfigファイルの目的の1つは何ですか？

UiPath RobotとOrchestratorの統合のための構成設定が含まれています。

外部サービスにアクセスするためのAPIキーと認証情報を格納する。

これは、処理されたドキュメントの出力ファイルパスとフォーマットを指定します。

テンプレートがサポートする入力ドキュメントのタイプとフォーマットを定義します。

NO.63 デフォルト以外の場所にあるテキストファイルからタクソノミーを変数にロードするには？
手順左」にあるステップをドラッグし、正しい順番で「右」にドロップします。

NO.64 UiPath Communications Miningでは、エンティティ予測とは何を指すのですか？

ラベルの予測値を割り当てる際の、親とラベルの関係の理解。

学習過程におけるラベル提案とラベル予測の違い。

特定のエンティティタイプの値として、テキストの特定のスパンを識別すること。

コミュニケーション内に特定の概念が存在するというモデルの確信度。

NO.65 UiPath Communications Miningの "Explore "フェーズの目的は何ですか？

ライブ "であるか "ステージング "であるかにかかわらず、モデルのバージョンを完全にレビューし、正しくタグ付けすること。

一括ラベル機能を使用するには、特定の用語を検索する際にモデルを素早くトレーニングするのに便利なツールです。

タクソノミーの各ラベル／エンティティに十分な学習例を提供することで、モデルが大規模でも正確な予測を行えるようにする。

教師なし学習が自動的に見つけたデータセットから、類似した通信のクラスターを見直す。

NO.66 文書検証アクションのデータを使って、Al Centerで文書理解MLモデルを自動的に再トレーニングし、デプロイする手順の順序は？
手順左」にあるステップをドラッグし、正しい順番で「右」にドロップします。

NO.67 可変長のデータ、または文書の複数ページにまたがるデータ（項目表など）を扱う場合、どのようなデータ抽出方法が推奨されますか？

ハイブリッドデータ抽出。

ルールベースのデータ抽出。

モデルベースのデータ抽出。

手動によるデータ抽出。

NO.68 UiPath Communications MiningでTrendsを表示する際に選択できる期間は次のうちどれですか?
UiPath Communications MiningでTrendsを表示する際に選択できる期間は次のうちどれですか?

日次、月次、四半期、年次。

毎日、毎週、毎月、毎年。

毎日、隔週、毎月、毎年。

毎日、隔週、四半期、年間。

NO.69 複数のユーザーが同じ文書に同時にラベルを貼ろうとするとどうなりますか？

あるユーザーによる変更は、他のユーザーによる変更を上書きする。

すべてのユーザーによる変更は正常に保存されます。

同時表示はできない。

変更に失敗したことを示す警告メッセージが他のユーザーに表示されます。

70位 データ抽出スコープのアクティビティに使用できる抽出器は次のうちどれですか？

Intelligent Form Extractor、機械学習 Extractor。ロジック抽出、正規表現ベースの抽出。

完全な抽出器。機械学習抽出、インテリジェントフォーム抽出、正規表現ベースの抽出。
C フォーム抽出器インクリメンタル抽出器機械学習抽出器およびインテリジェント・フォーム抽出器

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