CPMAI試験トレントの高い合格率

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専門家によってチェックされて編集されます

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デモをダウンロードする

数台のパソコンにインストールできます

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PMI Cognitive Project Management in AI (PMI-CPMAI) 認定 CPMAI 試験問題:

1. Your team is working on a new loan decision model that takes a number of factors and data points into consideration and then automatically approves or denies a loan. After a month in operation someone does a review and notices that the system is denying a large number of loans from a certain demographic when all other factors from people in other regions (such as age, salary, and credit score) are the same.
What is most likely happening here?

A) Nothing is wrong, algorithmic decisions will never be 100%
B) Generative AI models hallucinating data results
C) Data privacy issues leading to data sharing concerns
D) Biased data sets leading to algorithmic discrimination

2. A team is getting ready to begin working on a ML project. They need to build a data preparation pipeline and someone on the team suggests they reuse the same pipeline they created for their last project.
What's wrong with this suggestion?

A) Pipelines are model operationalization need specific.
B) Pipelines are pattern needs specific so as long as it's the same pattern then you can reuse the pipeline.
C) Pipelines are pattern and model need specific.
D) There is no issue. Pipelines can be reused as needed between projects.

3. During CPMAI Phase II of your project, your team is going through their data collection needs.
One team member wants to make use of pre-trained models while another member is adamantly against it.
As the project lead, what should you do?

A) Have one team build all models in-house and the other team use pre-trained models and see which team's models perform better.
B) Evaluate your data and see if using pre-trained models make sense. If so, have the team see what pre-trained models your company already owns and use those.
C) Evaluate your data and use only what you have and build all models in house.
D) Evaluate your data and see if using pre-trained models make sense. If so, have the team do research to find the ones that best suit your project.

4. Your team is using a neural network algorithm to generate a Machine Learning Model. What specific artifacts need to be included? (Select all that apply.)

A) Bias-variance tradeoff
B) The algorithm code
C) Supporting training data
D) Hyperparameter settings

5. You're working on a project and are working with personally identifiable information (PII). What's the best approach to take when it comes to collecting and using this data?

A) Implement a new data privacy policy
B) Store the data in a data warehouse
C) Use noise reduction techniques to reduce all forms of data noise
D) If this data is not needed, use Data anonymization techniques to remove it before feeding to models

質問と回答：