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Oracle 1Z0-1110-26 試験シラバストピック:

Oracle Cloud Infrastructure Data Science Professional 認定 1Z0-1110-26 試験問題：

問題 #1

You have just started as a data scientist at a healthcare company. You have been asked to analyze and improve a deep neural network model, which was built based on the electrocardiogram records of patients. There are no details about the model framework that was built. What would be the best way to find more details about the machine learning models inside the model catalog?

A. Check for provenance details
B. Refer to the code inside the model
C. Check for model taxonomy details
D. Check for metadata tags

問題 #2

As a data scientist, you create models for cancer prediction based on mammographic images. The correct identification is very crucial in this case. After evaluating two models, you arrive at the following confusion matrix. Which model would you prefer and why?
Model 1 has Test accuracy is 80% and recall is 70%
Model 2 has Test accuracy is 75% and recall is 85%

A. Model 1, because the test accuracy is high
B. Model 2, because recall is high
C. Model 2, because recall has more impact on predictions in this use case
D. Model 1, because recall has lesser impact on predictions in this use case

問題 #3

You have created a model and want to use Accelerated Data Science (ADS) SDK to deploy the model. Where are the artifacts to deploy this model with ADS?

A. Data Science Artifactory
B. Model Catalog
C. OCI Vault
D. Model Depository

問題 #4

You are running a pipeline in the OCI Data Science service and want to override some of the pipeline's default settings. Which of the following statements about overriding pipeline defaults is true?

A. Pipeline defaults can be overridden only by the Administrator.
B. Pipeline defaults can be overridden only during pipeline creation.
C. Pipeline defaults cannot be overridden once the pipeline has been created.
D. Pipeline defaults can be overridden before starting the pipeline execution.

問題 #5

As a data scientist, you are tasked with creating a model training job that is expected to take different hyperparameter values on every run. What is the most efficient way to set those parameters with Oracle Data Science Jobs?

A. Create a new job by setting the required parameters in your code, and create a new job for every code change
B. Create your code to expect different parameters as command-line arguments, and create a new job every time you run the code
C. Create your code to expect different parameters either as environment variables or as command-line arguments, which are set on every job run with different values
D. Create a new job every time you need to run your code and pass the parameters as environment variables

解説：