이 페이지는 무료 시험 덤프 자료 [ http://exams.dumpsmaterials.com ]에서 가져온 것입니다. 내보내기 날짜:Thu Dec 26 19:40:37 2024 / +0000 GMT ___________________________________________________ 제목: [Q47-Q70] UiPath-SAIv1 시험 실제 시험 문제로 합격 - 100% 유효! --------------------------------------------------- UiPath 실제 시험 문제 - 100% 유효로 UiPath-SAIv1시험에 합격! 무료 데모와 함께 실제 UiPath-SAIv1 시험 최근 업데이트된 문제 NO.47 AI Center에서 지원하는 사용자 지정 모델을 구축하려면 어떻게 해야 하나요? Al Center IDE(통합 개발 환경)를 사용합니다. Al Center 모델 빌더 사용. Python IDE(통합 개발 환경) 또는 AutoML 플랫폼 사용. C/C++ IDE(통합 개발 환경)를 사용한 후 Al Center IDE에 코드를 업로드합니다. NO.48 지도 학습이란 무엇인가요? 지도 학습은 알고리즘이 시행착오와 보상 및 처벌 시스템을 사용하여 문제를 해결하는 기계 학습 패러다임으로, 레이블이 지정된 입력/출력 쌍을 제시할 필요가 없습니다. 대신, (미지의 영역에 대한) 탐험과 (현재 지식의) 활용 사이의 균형을 찾는 데 중점을 둡니다. 지도 학습은 불확실하고 잠재적으로 복잡한 환경에서 알고리즘이 시행착오와 보상 및 처벌 시스템을 사용하여 문제를 해결하려는 머신 러닝 패러다임으로, 정답은 없지만 보상과 처벌의 형태로 피드백이 주어집니다. 지도 학습은 입력 변수와 출력 변수를 매핑하는 함수를 학습하는 것을 목표로 하는 머신 러닝 패러다임으로, 모든 경우에 정답이 존재하므로 결과를 예측하는 데 허용 가능한 수준의 성능에 도달할 때까지 모델을 훈련하고 그 시점에서 학습을 중단하는 것이 목표입니다. 지도 학습은 라벨이 없는 데이터에서 패턴을 학습하는 알고리즘을 가리키는 머신 러닝 패러다임으로, 입력 변수만 있고 그에 해당하는 출력 변수는 없습니다. 알고리즘의 목표는 데이터의 기본 구조를 모델링하는 것이지만 정답도 없고 교사도 없습니다. NO.49 추출기 구성 마법사에 대한 올바른 설명은 어느 것입니까? 각 필드에 적용할 추출기를 선택할 수 있는 추출기 구성의 필수 단계입니다. 각 문서 유형 및 필드에 적용될 추출기를 선택할 수 있는 추출기 구성의 필수 단계입니다. 각 문서 유형에 적용할 추출기를 선택할 수 있는 추출기 구성의 필수 단계입니다. 각 문서 유형에 적용될 추출기를 선택할 수 있는 추출기 구성의 선택적 단계입니다. NO.50 문서 이해 프로세스에서 사용되는 두 가지 주요 데이터 추출 방법론은 무엇인가요? 하이브리드 및 수동 데이터 추출. 규칙 기반 및 모델 기반 데이터 추출. 규칙 기반 및 하이브리드 데이터 추출. 수동 및 모델 기반 데이터 추출. NO.51 ML 스킬의 기본 가시성은 무엇인가요? ML 스킬은 기본적으로 공개되며 비공개로 설정할 수 있습니다. ML 스킬은 기본적으로 비공개이며 공개로 설정할 수 있습니다. ML 스킬은 기본적으로 공개되며 비공개로 설정할 수 없습니다. ML 스킬은 기본적으로 비공개이며 공개로 설정할 수 없습니다. 질문 52 RegEx 추출기의 추출된 페이지당 페이지 단위 비용은 얼마인가요? 0 0.2 0.5 1 NO.53 UiPath 커뮤니케이션 마이닝 모델을 학습하는 동안 검색 기능을 사용하여 몇 개의 커뮤니케이션에 특정 레이블을 고정했습니다. 재학습 후 새 모델 버전이 태그가 지정된 레이블을 예측하기 시작하지만 빈번하지 않고 신뢰도가 낮습니다. 모범 사례에 따르면, 훈련의 "탐색" 단계에서 레이블에 대한 모델의 예측을 개선하기 위한 올바른 다음 단계는 무엇인가요? '재조정' 훈련 모드를 사용하여 레이블을 더 많은 커뮤니케이션에 고정합니다. '가르치기' 훈련 모드를 사용하여 레이블을 더 많은 커뮤니케이션에 고정합니다. 라벨을 더 많은 커뮤니케이션에 고정하려면 '낮은 신뢰도' 트레이닝 모드를 사용합니다. 라벨을 더 많은 커뮤니케이션에 고정하려면 '검색' 기능을 사용합니다. NO.54 Automation Suite 설치 관리자는 무엇을 사용하나요? 인프라 및 유지 관리가 필요 없는 UiPath Automation Cloud에서 ML 모델을 배포, 관리 및 개선할 수 있습니다. 로컬에서 ML 모델을 배포, 관리 및 개선할 수 있으며 모든 리소스를 수동으로 다운로드한 후 노드에 로드해야 합니다. 원하는 환경에 전체 UiPath 자동화 플랫폼을 배포할 수 있으며 자동 확장 및 내장형 HA를 통해 멀티노드 모드로 배포할 수 있는 모든 것을 하나의 패키지에 포함합니다. 모니터링, 구성 및 업그레이드. 인터넷에서 설치 프로그램 및 관련 아티팩트를 자동으로 검색할 수 있어 간편한 설치로 로컬에서 ML 모델을 배포, 관리 및 개선할 수 있습니다. 질문 55 평가 파이프라인과 관련된 환경 변수는 무엇인가요? eval.enable_ocr eval.redo_ocr eval.enable_qpu eval.use_cuda NO.56 어떤 조건에서 UiPath AI Center에서 데이터셋을 편집할 수 있나요? 활성 파이프라인에서 사용되지 않는 경우. 지난 24시간 이내에 수정되지 않은 경우. 데이터 세트 편집에는 제한이 없습니다. 데이터 라벨링 세션에 연결되어 있지 않은 경우. 질문 57 원격 지식 작업자가 문서 유효성 검사 작업의 형태로 추출된 데이터의 유효성을 검사하는 작업을 선택할 수 있도록 자동화 워크플로우에 포함되어야 하는 필수 활동은 무엇인가요? 현재 유효성 검사 스테이션, 문서 유효성 검사 작업 대기 및 재개. 오케스트레이션 프로세스 활동. 문서 이해 프로세스 활동. 문서 유효성 검사 작업 생성, 문서 유효성 검사 작업 대기 및 다시 시작. NO.58 누락된 레이블을 추가하면 UiPath 커뮤니케이션 마이닝에서 어떤 점이 개선됩니까? 라벨 편향 경고. 데이터 보안이 강화됩니다. 분류 범위가 증가합니다. 라벨 정밀도 및 회수율 향상. 59 다음 중 비정형 문서란 무엇입니까? 송장, 영수증, 구매 주문서, 의료비 청구서. 은행 양식, 세금 양식, 설문지, 신분증. 계약서, 이메일, 은행 양식, 세금 양식. 계약서, 계약서, 이메일. 질문 60 초기 데이터 세트를 훈련하기 위해 공급업체당 권장되는 문서 수는 몇 개인가요? 5 10 15 20 NO.61 문서 이해 프로세스의 맥락에서 메인 액션 센터를 사용하는 것이 언제 권장되나요? 참석 프로세스를 구현할 때. 로컬에서 테스트하거나 참석자 프로세스를 구현할 때. 로컬에서 테스트할 때. 로컬에서 테스트하거나 무인 프로세스를 구현할 때. 62 UiPath 문서 이해 템플릿에서 구성 파일의 용도 중 하나는 무엇인가요? 이 파일에는 UiPath Robot과 Orchestrator 통합을 위한 구성 설정이 포함되어 있습니다. 외부 서비스 액세스를 위한 API 키와 인증 자격 증명을 저장합니다. 처리된 문서의 출력 파일 경로와 형식을 지정합니다. 템플릿에서 지원하는 입력 문서 유형과 형식을 정의합니다. 63 기본 위치가 아닌 지정된 텍스트 파일에서 변수로 분류법을 로드하려면 어떻게 해야 하나요? '왼쪽'에 있는 단계를 올바른 순서대로 '오른쪽'에 끌어다 놓습니다. NO.64 UiPath 커뮤니케이션 마이닝에서 엔티티 예측은 무엇을 의미하나요? 레이블 예측을 할당할 때 부모-레이블 관계에 대한 이해입니다. 학습 프로세스에서 레이블 제안과 레이블 예측의 차이점. 특정 엔티티 유형에 대한 값으로 특정 텍스트 범위의 식별. 특정 개념이 커뮤니케이션 내에 존재한다는 모델의 신뢰도. NO.65 UiPath 커뮤니케이션 마이닝에서 "탐색" 단계의 목적은 무엇인가요? "라이브" 또는 "스테이징" 여부에 관계없이 모델 버전을 완전히 검토하고 올바르게 태그를 지정하기 위한 것입니다. 특정 용어를 검색할 때 모델을 빠르게 훈련시키는 데 유용한 도구인 대량 레이블 기능을 사용하기 위해. 분류 체계의 각 레이블/아이템에 충분한 학습 예시를 제공하여 모델이 대규모로 정확한 예측을 할 수 있도록 합니다. 비지도 학습이 자동으로 찾은 데이터 세트에서 유사한 커뮤니케이션의 클러스터를 검토하기 위해. NO.66 문서 검증 작업의 데이터를 사용하여 Al Center에서 문서 이해 ML 모델을 자동으로 재학습하고 배포하는 단계의 순서는 무엇인가요? '왼쪽'에서 찾은 단계를 '오른쪽'에 올바른 순서대로 드래그하여 놓습니다. NO.67 가변 길이 데이터 또는 문서의 여러 페이지에 걸쳐 있는 데이터(예: 항목 테이블)를 다룰 때 권장되는 데이터 추출 방법은 무엇인가요? 하이브리드 데이터 추출. 규칙 기반 데이터 추출. 모델 기반 데이터 추출. 수동 데이터 추출. NO.68 다음 중 UiPath 커뮤니케이션 마이닝 트렌드를 볼 때 선택할 수 있는 기간은 다음 중 어느 것입니까? 일별, 월별, 분기별, 연간. 일별, 주별, 월별, 연간. 매일, 격주, 월간, 연간. 매일, 격주, 분기별, 연간. NO.69 여러 사용자가 같은 문서에 동시에 레이블을 지정하려고 하면 어떻게 되나요? 한 사용자가 변경한 내용이 다른 사용자가 변경한 내용보다 우선합니다. 모든 사용자가 변경한 내용은 성공적으로 저장됩니다. 동시 레이블 지정은 허용되지 않습니다. 다른 사용자에게 변경이 실패했음을 나타내는 경고 메시지가 표시됩니다. NO.70 다음 중 데이터 추출 범위 활동에 사용할 수 있는 추출기는 무엇인가요? 지능형 양식 추출기, 머신 러닝 추출기. 논리 추출기 및 정규식 기반 추출기. 전체 추출기. 머신 러닝 추출기, 지능형 양식 추출기 및 정규식 기반 추출기.C 양식 추출기 증분 추출기 머신 러닝 추출기 및 지능형 양식 추출기 정규식 기반 추출기. 양식 추출기. 지능형 양식 추출기 및 기계 학습 추출기. 로드 중 ... 1년 업데이트를 연습할 수 있는 UiPath-SAIv1 무료 샘플 문제: https://www.dumpsmaterials.com/UiPath-SAIv1-real-torrent.html --------------------------------------------------- 이미지: https://exams.dumpsmaterials.com/wp-conten