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UiPath Certified Professional Specialized AI Professional v1.0 UiPath-SAIv1 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q20-Q25):
20. Frage
What can the Custom Named Entity Recognition out-of-the-box model be used for?
- A. Relate customer questions to FAQ documents and automatically pull responses from these documents.
- B. Classify text in resumes, emails, web pages, and other formats.
- C. Extract and classify text in emails, letters, web pages, research papers, and call transcripts.
- D. Understand sentiment in product reviews, customer surveys, social media posts, and emails.
Antwort: C
21. Frage
What does adding missed labels help improve in UiPath Communications Mining?
- A. Label precision and recall.
- B. Increases data security.
- C. Label bias warnings.
- D. Increases the taxonomy coverage.
Antwort: A
22. Frage
What is the role of the Taxonomy Manager?
- A. To create and edit a Taxonomy file specific to the current automation project.
- B. To present a document processing specific user interface for validating and correcting automatic classification outputs.
- C. To select which extractors are trained for each document type and field.
- D. To select the type of ML that can be used in the project.
Antwort: A
Begründung:
The Taxonomy Manager is a tool that enables you to create and edit a Taxonomy file, which is an XML file that defines the document types and fields that are relevant for your automation project1. The Taxonomy file is used by the Classify Document Scope and Data Extraction Scope activities to perform document classification and data extraction, respectively2. The Taxonomy Manager allows you to add, remove, rename, or reorder document types and fields, as well as specify the data type, format, and validation rules for each field3. The Taxonomy Manager also provides a preview of the Taxonomy file and a validation feature to check for errors or inconsistencies.
References:
1: About Taxonomy Manager 2: About Document Understanding Framework 3: Using the Taxonomy Manager : Taxonomy Manager User Interface Description
23. Frage
Which is a high-level view of the tabs within an AI Center project?
- A. Datasets. Data Labeling. ML Packages. Pipelines, and ML Skills.
- B. Dashboard. Datasets, Data Labeling. ML Packages. Pipelines, ML Skills, and ML Logs.
- C. Datasets, Data Labeling. ML Packages, ML Training, ML Evaluation, ML Skills, and ML Logs.
- D. Dashboard. Datasets. ML Packages. ML Training. ML Evaluation, and ML Logs.
Antwort: B
Begründung:
A high-level view of the tabs within an AI Center project is as follows:
* Dashboard: This tab provides an overview of the project's status, such as the number of datasets, pipelines, packages, skills, and logs, as well as the AI Units consumption and quota.
* Datasets: This tab enables you to upload, view, and manage the datasets that are used for training and evaluating the ML models within the project. A dataset is a folder of storage containing arbitrary files and sub-folders1.
* Data Labeling: This tab enables you to upload raw data, annotate text data in the labeling tool (for classification or entity recognition), and use the labeled data to train ML models. It is also used by the human reviewer to re-label incorrect predictions as part of the feedback process2.
* ML Packages: This tab enables you to upload, view, and manage the ML packages and package versions within the project. An ML package is a group of package versions of the same package type, and a package version is a trained model that can be deployed to a skill3.
* Pipelines: This tab enables you to create, view, and manage the pipelines and pipeline runs within the project. A pipeline is a description of an ML workflow, including the functions and their order of execution, and a pipeline run is an execution of a pipeline based on code provided by the user4.
* ML Skills: This tab enables you to deploy, view, and manage the ML skills within the project. An ML skill is a live deployment of a package version, which can be consumed by an RPA workflow using an ML skill activity in UiPath Studio5.
* ML Logs: This tab enables you to view and filter the logs related to the project, such as the events, messages, and errors that occurred during the pipeline runs, skill deployments, and skill executions6.
References:
1: About Datasets 2: About Data Labeling 3: About ML Packages 4: About Pipelines 5: About ML Skills 6: About ML Logs
24. Frage
How are UiPath RPA and AI Center used for process improvement?
- A. UiPath RPA and AI Center work together in process improvement by utilizing RPA bots to execute models deployed in Action Center that can be monitored in Insights. The ML models process data and generate insights, which are then used by the RPA bots to make informed decisions and carry out automated actions.
- B. UiPath RPA and AI Center are independent tools that do not work together in process improvement.
RPA focuses on task automation, while AI Center is primarily used for training and deploying machine learning models.
- C. UiPath RPA and AI Center work together in process improvement by leveraging RPA capabilities to automate repetitive tasks and integrating AI Center to enhance decision-making and cognitive abilities.RPA bots can collect data, perform actions, and feed information to ML models in AI Center, which in turn can analyze the data and make predictions.
- D. UiPath RPA and AI Center have overlapping functionalities, so they are not designed to work together in process improvement. Each tool serves different purposes and is used independently to achieve automation and AI capabilities, respectively.
Antwort: C
25. Frage
......
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Wer die Tat begangen hat, spielt keine Rolle, Raum und UiPath-SAIv1 Zeit Unsere gegenwärtigen Vorstellungen über die Bewegung von Körpern gehen zurück auf Galilei und Newton.
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