UiPath UiPath-SAIv1 Quiz - UiPath-SAIv1 Studienanleitung & UiPath-SAIv1 Trainingsmaterialien

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UiPath Certified Professional Specialized AI Professional v1.0 UiPath-SAIv1 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q116-Q121):

116. Frage
Which generic ML Package should be used when the document type you are using is not part of the out of the box models?

A. DocumentUnderstanding
B. DocumentMLPackage
C. Document
D. DocumentClassifier

Antwort: A

Begründung:
The DocumentUnderstanding ML package is a generic, retrainable model designed to handle various document types that are not covered by out-of-the-box models. It allows for the extraction of data from structured and semi-structured documents by building a model from scratch through training. This package is highly flexible and can be tailored to fit different document formats, making it ideal when specific document types are not pre-configured in UiPath's out-of-the-box offerings.(Source: UiPath Documentation on ML Packages

117. Frage
Which are all the options for managing ML Skills?

A. ML skills can be created, stopped, redeployed, updated to a new package version, rolled back to a previous package version, made public or private, or deleted.
B. ML skills can be created, updated to a new package version, rolled back to a previous package version, modified to use or not use GPU. made public or private, or deleted.
C. ML skills can be created, stopped, redeployed, updated to a new package version, rolled back to a previous package version, modified to use or not use GPU. modified to use or not use Al units, made public or private, or deleted.
D. ML skills can be created, stopped, redeployed, updated to a new package version, rolled back to a previous package version, modified to use or not use GPU. made public or private, or deleted.

Antwort: C

Begründung:
In UiPath AI Center, ML Skills can be managed in various ways, allowing users to customize and control how these skills are deployed and used. The management options include:
* Creating a new ML skill.
* Stopping a deployed skill.
* Redeploying an ML skill.
* Updating to a new package version.
* Rolling back to a previous version if needed.
* Modifying GPU usage.
* Modifying the use of AI units.
* Making the skill public or private.
* Deleting an ML skill when no longer needed.
This provides flexibility for both managing the ML infrastructure and optimizing resources in real-time.
For more details, refer to:
* UiPath AI Center Documentation: Managing ML Skills
* ML Skill Management Options: Managing Machine Learning Skills in AI Center

118. Frage
What is supervised learning?

A. Supervised learning is a machine learning paradigm in which algorithms try to solve a problem only by trial and error and using a system of rewards and punishments.
There is no need for labeled input/output pairs to be presented. Instead, the focus is on finding a balance between exploration (of uncharted territory) and exploitation (of current knowledge).
B. Supervised learning is a machine learning paradigm in which algorithms try to solve a problem in an uncertain, potentially complex environment only by trial and error and using a system of rewards and punishments.
There are no correct answers, but feedback is given in the form of rewards and penalties.
C. Supervised learning is a machine learning paradigm that refers to algorithms that learn patterns from unlabeled data.There are only input variables, but no corresponding output variables. The goal of the algorithm is to model the underlying structure of the data, but there are no correct answers and no teachers.
D. Supervised learning is a machine learning paradigm with the goal of learning a function that maps input variables with output variables.
In every case there is a correct answer, so the aim is to train the model until it reaches an acceptable level of performance in predicting the outcome, at which point the learning stops.

Antwort: D

Begründung:
Supervised learning is one of the most popular and widely used machine learning approaches. It involves providing the algorithm with labeled input/output pairs, which serve as examples of the desired behavior or outcome. The algorithm then learns a function that can generalize from these examples and make predictions for new, unseen data. Supervised learning can be used for tasks such as classification, regression, and anomaly detection. Some common supervised learning algorithms are linear regression, logistic regression, decision trees, support vector machines, and neural networks.
References:
* UiPath AI Fabric - Machine Learning Concepts
* UiPath Document Understanding - Machine Learning Models
* UiPath Communications Mining - Overview

119. Frage
What does the Train stage of the Document Understanding Framework do?

A. Allows a human to validate and correct the extracted data.
B. Allows the model to learn from human-validated data.
C. Improves the extractor accuracy by learning from the classification result.
D. Allows the extractor to improve its prediction over time by using better OCR (Optical Character Recognition) engines.

Antwort: B

Begründung:
In the UiPath Document Understanding Framework, the Train stage enables models to learn from human- validated data. This process involves feeding the corrections made by humans during the validation phase back into the model, allowing it to refine its predictions and improve accuracy over time.
UiPath Documentation
The training component is crucial for classifiers and extractors capable of learning from human feedback. By incorporating validated data, these components can adjust their algorithms to better handle similar documents in the future, enhancing the overall efficiency and effectiveness of the automation process.
Other options are incorrect because:
* B. Allows the extractor to improve its prediction over time by using better OCR engines: While better OCR engines can enhance data extraction, this is not the function of the Train stage.
* C. Allows a human to validate and correct the extracted data: This describes the Validation stage, not the Train stage.
* D. Improves the extractor accuracy by learning from the classification result: Training focuses on learning from human-validated extraction results, not just classification outcomes.
Therefore, the primary purpose of the Train stage is to allow the model to learn from human-validated data, thereby improving its future performance.

120. Frage
What activity from the Microsoft 365 package should be used to share a SharePoint file URL with specific permissions to a specific user?

A. Get File-Folder
B. Share File/Folder
C. Share URL Link
D. Upload File

Antwort: B

121. Frage
......

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Sid Lee Sid Lee

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