質問 1：
Given the following sentence:
The dog jumps over a fence.
What would a vectorized version after common English stopword removal look like?
A. ['dog', 'fence', 'run']
B. ['dog', 'fence', 'jumps']
C. ['a', 'dog', 'fence', 'jumps', 'over', 'the']
D. ['fence', 'jumps']
正解：B

質問 2：
Which is the most important thing to ensure while collecting data?
A. samples collected are skewed with each other
B. samples collected adequately cover the space of all possible scenarios
C. samples collected focus only on the most common cases
D. samples collected are all strongly correlated with each other
正解：A

質問 3：
What is the technique called for vectorizing text data which matches the words in different sentences to determine if the sentences are similar?
A. Box of Lexicon
B. Bag of Words
C. Cup of Vectors
D. Sack of Sentences
正解：B

質問 4：
What is the main difference between traditional programming and machine learning?
A. Machine learning models take less time to train.
B. Machine learning does not require explicit coding of decision logic.
C. Machine learning takes full advantage of SDKs and APIs.
D. Machine learning is optimized to run on parallel computing and cloud computing.
正解：B

質問 5：
Which measure can be used to show business stakeholders the likelihood that a machine learning model will generate a true prediction?
A. mean
B. variance
C. skewness
D. accuracy
正解：D

IBM C1000-059 認定試験の出題範囲：

トピック	出題範囲
トピック 1	Show knowledge of the benefits of cloud computing for building and deploying AI models Demonstrate knowledge of requirements for model monitoring, management and maintenance
トピック 2	Demonstrate knowledge on open source technologies for deployment of AI solutions Demonstrate expertise cleaning data and addressing data anomalies
トピック 3	Demonstrate foundational knowledge of using python as a tool for building AI solutions Show knowledge of feature engineering and dimensionality reduction techniques
トピック 4	Describe the key considerations when selecting a platform for AI model deployment Demonstrate successful application of model validation and selection methods
トピック 5	Identify IBM technology capabilities for building, deploying, and managing AI models Identify use cases where artificial intelligence solutions can address business opportunities
トピック 6	Demonstrate basic understanding of natural language processing Explain the general properties of common probability distributions

参照：https://www.ibm.com/certify/exam?id=C1000-059

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