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Oracle Cloud Infrastructure Data Science Professional : 1Z0-1110-26認證
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Oracle 1Z0-1110-26 考試大綱主題:
| 章節 | 目標 |
|---|---|
| 主題 1: 應用 MLOps 實踐 | - 實作模型生命週期管理 - 使用營運化 ML 解決方案的最佳實踐 - 監控與維護機器學習模型 |
| 主題 2: 使用相關 OCI 服務 | - 整合 OCI Data 與 AI 服務 - 應用 OCI 服務進行資料擷取、儲存與處理 - 針對商業使用案例設計機器學習解決方案 |
| 主題 3: 設計與設定 Data Science 工作空間 | - 使用 Accelerated Data Science SDK 與開源工具 - 建立與配置 Data Science 專案 - 管理筆記本工作階段與運算資源 |
| 主題 4: 實作端到端機器學習生命週期 | - 準備與管理資料集 - 構建、訓練與評估機器學習模型 - 部署模型並取用模型端點 - 使用 Model Catalog 儲存與管理模型 - 自動化機器學習工作流與管線 |
| 主題 5: OCI Data Science - 介紹與配置 | - 理解 OCI Data Science 服務概念與架構 - 使用 OCI Data Science 筆記本與工作階段 - 配置與管理 Data Science 資源 |
最新的 Oracle Cloud 1Z0-1110-26 免費考試真題：
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. Object detection, Text classification
- B. Text classification, Named Entity Recognition (NER)
- C. Image classification, Named Entity Recognition (NER)
- D. Sentiment Analysis, Named Entity Recognition (NER)
答案：B 🗳️
說明：（僅 NewDumps 成員可見）
Using Oracle AutoML, you are tuning hyperparameters on a supported model class and have specified a time budget. AutoML terminates computation once the time budget is exhausted. What would you expect AutoML to return in case the time budget is exhausted before hyperparameter tuning is completed?
- A. The current best-known hyperparameter configuration
- B. A hyperparameter configuration with a minimum learning rate
- C. The last generated hyperparameter configuration
- D. A random hyperparameter configuration
答案：A 🗳️
說明：（僅 NewDumps 成員可見）
You have an embarrassingly parallel or distributed batch job on a large amount of data that you consider running using Data Science Jobs. What would be the best approach to run the workload?
- A. Reconfigure the job run because Data Science Jobs does not support embarrassingly parallel workloads
- B. Create a new job for every job run that you have to run in parallel, because the Data Science Jobs service can have only one job run per job
- C. Create the job in Data Science Jobs and start a job run. When it is done, start a new job run until you achieve the number of runs required
- D. Create the job in Data Science Jobs and then start the number of simultaneous job runs required for your workload
答案：D 🗳️
說明：（僅 NewDumps 成員可見）
Six months ago, you created and deployed a model that predicts customer churn for a call centre. Initially, it was yielding quality predictions. However, over the last two months, users are questioning the credibility of the predictions. Which TWO methods would you employ to verify the accuracy of the model?
- A. Retrain the model
- B. Redeploy the model
- C. Operational monitoring
- D. Validate the model using recent data
- E. Drift monitoring
答案：A,E 🗳️
說明：（僅 NewDumps 成員可見）
788位客戶反饋
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通過了！這是很很棒的Oracle 1Z0-1110-26學習培訓資料。