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Fragen und Antworten von A00-408 Prüfungsunterlage aus IT-Pruefung.com sind gleich wie die in der echten Zertifizierungsprüfung. Viele Fragen kommen in der Form von Mutiple-Choice.
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100% Garantie für den Erfolg von der Prüfung SAS® Viya® Natural Language Processing and Computer Vision
Wenn Sie Prüfungsunterlagen von A00-408 (SAS® Viya® Natural Language Processing and Computer Vision) aus IT-Pruefung.com wählen, wird es Ihnen einfaller fällen, sich auf die Prüfung vorzubereiten und die Prüfung zu betshen. Aber wenn Sie bei der Prüfung durchfallen, versprechen wir Ihnen eine volle Rückerstttung. (Garantie)
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Auf Windows/ Mac/ Android/ iOS (iPad, iPhone) sowie andere Betriebssysteme ist die Online Test Engine für A00-408 Fragenkataloge auch verwendbar, denn diese basiert auf der Software vom Web-Browser.
SASInstitute A00-408 Prüfungsthemen:
| Abschnitt | Gewichtung | Ziele |
|---|---|---|
| Thema 1: Laden und Untersuchen von Daten | 20% | - Erstellen und Untersuchen eines Projekts in SAS Visual Text Analytics - Laden und Aufbereiten von Bilddaten - Importieren von Dokumenten für die Analyse |
| Thema 2: Erkennen von Textmustern mithilfe von Verfahren zur Verarbeitung natürlicher Sprache | 42% | - Verwenden von Regeln zur Identifizierung von Dokumenten, die bestimmten Kategorien zugeordnet sind - Verwenden der Knoten für Begriffsanalyse und Textverarbeitung zur Extraktion von Begriffen und Konzepten - Erstellen von Kategorieregeln - Verwenden des Knotens für Themenanalyse zur Extraktion maschinell generierter Themen - Erstellen von Konzeptregeln - Verwenden von rekurrenten neuronalen Netzen (RNN) zur Mustererkennung |
| Thema 3: Erkennen von Bildmustern mithilfe von Verfahren der Bildverarbeitung | 38% | - Verwenden von vollständig verbundenen Schichten in einem CNN - Bewerten neuer Bilddaten - Anwenden von Padding in einem CNN - Anwenden von Pooling in einem CNN - Verwenden von Ausgabeschichten in einem CNN - Anwenden von Regularisierungsverfahren - Verwenden von Faltungsschichten in einem gefalteten neuronalen Netz (CNN) - Optimieren der Hyperparameter des CNN |






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