Maria Young Maria Young
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Oracle 1Z0-1122-25 認定試験の出題範囲:
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Oracle Cloud Infrastructure 2025 AI Foundations Associate 認定 1Z0-1122-25 試験問題 (Q19-Q24):
質問 # 19
You are working on a project for a healthcare organization that wants to develop a system to predict the severity of patients' illnesses upon admission to a hospital. The goal is to classify patients into three categories - Low Risk, Moderate Risk, and High Risk - based on their medical history and vital signs. Which type of supervised learning algorithm is required in this scenario?
- A. Clustering
- B. Binary Classification
- C. Multi-Class Classification
- D. Regression
正解:C
解説:
In this healthcare scenario, where the goal is to classify patients into three categories-Low Risk, Moderate Risk, and High Risk-based on their medical history and vital signs, a Multi-Class Classification algorithm is required. Multi-class classification is a type of supervised learning algorithm used when there are three or more classes or categories to predict. This method is well-suited for situations where each instance needs to be classified into one of several categories, which aligns with the requirement to categorize patients into different risk levels.
質問 # 20
What key objective does machine learning strive to achieve?
- A. Enabling computers to learn and improve from experience
- B. Explicitly programming computers
- C. Improving computer hardware
- D. Creating algorithms to solve complex problems
正解:A
解説:
The key objective of machine learning is to enable computers to learn from experience and improve their performance on specific tasks over time. This is achieved through the development of algorithms that can learn patterns from data and make decisions or predictions without being explicitly programmed for each task. As the model processes more data, it becomes better at understanding the underlying patterns and relationships, leading to more accurate and efficient outcomes.
質問 # 21
Which statement describes the Optical Character Recognition (OCR) feature of Oracle Cloud Infrastructure Document Understanding?
- A. It recognizes and extracts text from a document.
- B. It enhances the visual quality of documents.
- C. It provides real-time translation of text.
- D. It converts audio files into text.
正解:A
解説:
The Optical Character Recognition (OCR) feature of Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Document Understanding recognizes and extracts text from documents. This capability is fundamental for converting printed or handwritten text into a machine-readable format, allowing for further processing, such as text analysis, search, and archiving. OCI's OCR is an essential tool in automating document processing workflows, enabling businesses to digitize and manage their documents efficiently.
質問 # 22
Which type of machine learning is used to understand relationships within data and is not focused on making predictions or classifications?
- A. Supervised learning
- B. Reinforcement learning
- C. Unsupervised learning
- D. Active learning
正解:C
解説:
Unsupervised learning is a type of machine learning that focuses on understanding relationships within data without the need for labeled outcomes. Unlike supervised learning, which requires labeled data to train models to make predictions or classifications, unsupervised learning works with unlabeled data and aims to discover hidden patterns, groupings, or structures within the data.
Common applications of unsupervised learning include clustering, where the algorithm groups data points into clusters based on similarities, and association, where it identifies relationships between variables in the dataset. Since unsupervised learning does not predict outcomes but rather uncovers inherent structures, it is ideal for exploratory data analysis and discovering previously unknown patterns in data .
質問 # 23
What would you use Oracle AI Vector Search for?
- A. Query data based on semantics.
- B. Query data based on keywords.
- C. Store business data in a cloud database.
- D. Manage database security protocols.
正解:A
解説:
Oracle AI Vector Search is designed to query data based on semantics rather than just keywords. This allows for more nuanced and contextually relevant searches by understanding the meaning behind the words used in a query. Vector search represents data in a high-dimensional vector space, where semantically similar items are placed closer together. This capability makes it particularly powerful for applications such as recommendation systems, natural language processing, and information retrieval where the meaning and context of the data are crucial .
質問 # 24
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