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CT-AI_v1.0_World試験学習資料の三つバージョンの便利性

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ISQI CT-AI_v1.0_World 試験シラバストピック:

ISQI ISTQB Certified Tester AI Testing (v1.0) 認定 CT-AI_v1.0_World 試験問題：

1. "Splendid Healthcare" has started developing a cancer detection system based on ML. The type of cancer they plan on detecting has 2% prevalence rate in the population of a particular geography. It is required that the model performs well for both normal and cancer patients.
Which ONE of the following combinations requires MAXIMIZATION?
SELECT ONE OPTION

A) Maximize recall and precision
B) Maximize accuracy and recall
C) Maximize precision and accuracy
D) Maximize specificity number of classes

2. Which ONE of the following options describes a scenario of A/B testing the LEAST?
SELECT ONE OPTION

A) A comparison of the performance of two different ML implementations on the same input data.
B) A comparison of the performance of an ML system on two different input datasets.
C) A comparison of two different offers in a recommendation system to decide on the more effective offer for same users.
D) A comparison of two different websites for the same company to observe from a user acceptance perspective.

3. The activation value output for a neuron in a neural network is obtained by applying computation to the neuron.
Which ONE of the following options BEST describes the inputs used to compute the activation value?
SELECT ONE OPTION

A) Individual bias at the neuron level, activation values of neurons in the previous layer, and weights assigned to the connections between the neurons.
B) Activation values of neurons in the previous layer, and weights assigned to the connections between the neurons.
C) Individual bias at the neuron level, and weights assigned to the connections between theneurons.
D) Individual bias at the neuron level, and activation values of neurons in the previous layer.

4. Which ONE of the following statements is a CORRECT adversarial example in the context of machine learning systems that are working on image classifiers.
SELECT ONE OPTION

A) These examples are model specific and are not likely to cause another model trained on same task to fail.
B) These attack examples cause a model to predict the correct class with slightly less accuracy even though they look like the original image.
C) These attacks can't be prevented by retraining the model with these examples augmented tothe training data.
D) Black box attacks based on adversarial examples create an exact duplicate model of the original.

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