SAS Institute A00-406 試験に初めて合格する秘訣: 最も完全な学習リソースとテクニック
SAS Certified Specialist: Machine Learning Using SAS Viya資格証明書は、保有者の SAS Machine Learning の知識を証明するものであるため、世界的に有名であり、非常に人気があります。 ktest は、最新かつ最も正確な SAS Viya Supervised Machine Learning Pipeline A00-406試験問題集を提供することに尽力しています。実際の試験問題と解答に基づいて慎重に編集されたこれらの質問バンクは、知識とスキルをテストするための強力なプラットフォームを提供します。当社の A00-406 質問バンクは単なる学習リソースではなく、成功への実証済みの道です。これらは定期的に更新されるので、初めての成功に役立つ最新の最も関連性の高い情報を常に入手できます。
A00-406 SAS Viya Supervised Machine Learning Pipeline 試験は、データ サイエンスと動的分析の分野における重要な認定資格です。この認定を取得すると、キャリアの見通しとスキル レベルが大幅に向上します。この試験では、教師あり機械学習モデルの理論を詳しく掘り下げ、実際の例や演習と組み合わせて、これらの概念をより深く理解し、分析手法を適用してビジネス上の問題を解決するのに役立ちます。
試験の詳細
A00-406 SAS Viya 教師あり機械学習パイプライン
この試験は SAS と Pearson VUE によって管理されます。
50 ～ 55 の多肢選択式質問と短い回答式の質問。
試験終了までに 90 分。
合格点は62%です。
認定の有効期間は 5 年間です。
この試験は SAS Viya 4.0 に基づいています。
料金: 180ドル
試験の目的
データソース (30 – 36%)
Model Studio でプロジェクトを作成する
データを探索する
データを変更する
変数選択ノードを使用して、予測モデルに含める重要な変数を特定します
モデルの構築 (40 – 46%)
機械学習の主要な用語と概念を説明する
デシジョン ツリーとツリー アンサンブルを使用してモデルを構築する
ニューラルネットワークを使用してモデルを構築する
サポートベクターマシンを使用してモデルを構築する
モデル解釈ツールを使用してブラックボックス モデルを解釈する
外部で書かれたコードを統合する
モデルの評価とモデルの展開 (24 – 30%)
モデル評価の原理を説明する
Model Studio でモデルを評価および比較する
導入モデル
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1. Which of the following is an example of a NoSQL database that is commonly used to store unstructured data?
A. MySQL
B. MongoDB
C. Oracle Database
D. Microsoft SQL Server
Answer: B
2. What is the primary goal of A/B testing in the context of model deployment?
A. To evaluate the model's accuracy
B. To compare two different versions of a model or strategy to determine which performs better
C. To assess data quality
D. To create synthetic data
Answer: B
3. What does the term "bias" in machine learning refer to?
A. A model's inability to generalize to new data
B. Systematic errors that cause a model to consistently underpredict or overpredict
C. The simplicity of a model
D. The overall accuracy of a model
Answer: B
4. What is the significance of the "bias-variance trade-off" in machine learning?
A. It represents the trade-off between underfitting and overfitting.
B. It indicates the trade-off between accuracy and precision.
C. It refers to the trade-off between the number of features and the model's complexity.
D. It is not relevant in machine learning.
Answer: A
5. What is the purpose of cross-validation in model building and evaluation?
A. Splitting the dataset into training and testing sets
B. Reducing the dataset size
C. Assessing the model's generalization performance
D. Generating synthetic data
Answer: C
6. What is the purpose of a "canary release" in the context of model deployment?
A. To assess data quality
B. To deploy a new model version to a small subset of users or systems for testing
C. To create synthetic data
D. To evaluate model accuracy
Answer: B
7. Which algorithm is commonly used for decision-making tasks in classification models?
A. K-Means
B. Decision Trees
C. Principal Component Analysis (PCA)
D. Linear Regression
Answer: B
8. Which of the following best describes unstructured data?
A. Data that is organized in rows and columns
B. Data that is difficult to process and lacks a predefined structure
C. Data stored in a relational database
D. Data with a clear schema
Answer: B
9. What is the main advantage of using a RESTful API (Representational State Transfer) as a data source?
A. Real-time data processing
B. Support for complex data structures
C. Simple and standardized communication
D. High security features
Answer: C
10. Which type of model is commonly used for anomaly detection in datasets?
A. Decision Trees
B. Clustering Models
C. Linear Regression
D. Principal Component Analysis (PCA)
Answer: B
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