Name: A00-405
Brand: Pass4Test
SKU: A00-405
Price: 39 USD
Availability: InStock
Rating: 4.9 (716 reviews)

質問 1：
Which statement describes a situation in which a bi-directional recurrent neural network is a better option than a unidirectional network?
A. The data at any given point in time depends only on the subsequent elements of the sequence
B. The data at any given point in time depends only on the previous elements of the sequence
C. The data at any given point in time depends on both the previous and subsequent elements of the sequence
D. The data at any given point in time is independent of both the previous and subsequent elements of the sequence
正解：C

質問 2：
Regularization in neural networks represents a set of techniques devised to accomplish what?
A. Downsample a feature map
B. Calculate a softmax
C. Reduce overfitting
D. Minimize the toss function
正解：D

質問 3：
Which statement is TRUE regarding topic creation in the Topics node1?
A. Term density can be adjusted using a sliding bar in the Term Cloud panel
B. Custom topics can be generated using user-specified terms
C. Topics Map can be used to explore the topic and terms associations
D. Exact document density threshold value can be supplied in the Edit Topics Properties window
正解：C

質問 4：
Which node does not produce score code?
A. Text Parsing
B. Sentiment
C. Topics
D. Concepts
正解：C

質問 5：
Which statement is TRUE regarding the document relevancy scores generated in the Topics Node?
A. Relevancy scores enable you to emphasize certain user-specified documents
B. Relevancy scores are normalized values to account for document length
C. Relevancy scores can be adjusted to increase the relevance of a document
D. Relevancy scores are values between -1 and 1 where values that are closer to absolute 1 imply greater relevance
正解：D

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SASInstitute A00-405 認定試験の出題範囲：

トピック	出題範囲
トピック 1	Tune the Hyperparameters of a Convolutional Neural Network (CNN) Use the Concepts and Text Parsing Nodes to extract Terms and Concepts
トピック 2	Explain the impact of various architectural designs Use a Recurrent Neural Network (RNN) to recognize patterns
トピック 3	Use fully connected layers in a Convolutional Neural Network (CNN) Identifying Image Patterns Using Computer Vision Techniques
トピック 4	Use regularization techniques Loading and Exploring Data
トピック 5	Create and explore a project in SAS® Visual Text Analytics Use convolutional layers in a Convolutional Neural Network (CNN)
トピック 6	Identifying Text Patterns Using Natural Language Processing Techniques Use the Topics Node to extract machine-generated topics
トピック 7	Use padding in a Convolutional Neural Network (CNN) Import documents for analysis
トピック 8	Use rules to identify documents belonging to specific categories Use output layers in a Convolutional Neural Network (CNN)

参照：https://www.sas.com/en_ph/certification/exam-content-guides/natural-language-computer-vision-specialist.html

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