Oracle Cloud 1Z0-1110-26

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Oracle 1Z0-1110-26 Prüfungsthemen:

Oracle Cloud Infrastructure Data Science Professional 1Z0-1110-26 Prüfungsfragen mit Lösungen

Frage #1
True or false? Bias is a common problem in data science applications.

A. True
B. False

Frage #2
You are a data scientist using Oracle AutoML to produce a model and you are evaluating the score metric for the model. Which TWO of the following prevailing metrics would you use for evaluating a multiclass classification model?

A. F1-score
B. Explained variance score
C. Mean squared error
D. R-squared
E. Recall

Frage #3
How can you collaborate with team members in OCI Data Science Workspace?

A. By granting access to specific notebooks and files
B. By sharing the workspace instance with other users
C. By enabling chat and video conferencing within the workspace
D. By using version control systems integrated with the workspace

Frage #4
As a data scientist, you use the Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Language service to train custommodels. Which types of custom models can be trained?

A. Text classification, Named Entity Recognition (NER)
B. Object detection, Text classification
C. Image classification, Named Entity Recognition (NER)
D. Sentiment Analysis, Named Entity Recognition (NER)

Frage #5
You have received machine learning model training code, without clear information about the optimal shape to run the training. How would you proceed to identify the optimal compute shape for your model training that provides a balanced cost and processing time?

A. Start with the strongest compute shape Jobs support and monitor the Job Run metrics and time required to complete the model training. Tune the model so that it utilizes as much compute resources as possible, even at an increased cost
B. Start with a smaller shape and monitor the utilization metrics and time required to complete the model training. If the compute shape is fully utilized, change to compute that has more resources and rerun the job. Repeat the process until the processing time does not improve
C. Start with a smaller shape and monitor the Job Run metrics and time required to complete the model training. If the compute shape is not fully utilized, tune the model parameters, and rerun the job. Repeat the process until the shape resources are fully utilized
D. Start with a random compute shape and monitor the utilization metrics and time required to finish the model training. Perform model training optimizations and performance tests in advance to identify the right compute shape before running the model training as a job

Fragen und Antworten: