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UiPath-SAIv1 echter Test & UiPath-SAIv1 sicherlich-zu-bestehen & UiPath-SAIv1 Testguide

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>> UiPath-SAIv1 Zertifizierungsantworten <<

UiPath UiPath-SAIv1 Lernhilfe - UiPath-SAIv1 Prüfungsaufgaben

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UiPath Certified Professional Specialized AI Professional v1.0 UiPath-SAIv1 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q131-Q136):

131. Frage
Given the following scenario:
* You have a trained version of the Document Understanding Model with 1000 pages called v22.10.0.1.
* You have an evaluation dataset of 100 pages that gave a score of 0.72 for v22.10.0.1.
* The business team labeled 800 pages and they ask for an increment of the Model that would contain all
1000+800 pages.
What is the first recommended pipeline run configuration to create the new version?

A. Pipeline type: Evaluate
Package Major Version: 23.10.4.0 Package Minor Version: 0 Input Dataset: 1000+800 pages Evaluation Dataset: 100 pages
B. Pipeline type: Full
Package Major Version: 23.10.4.0 Package Minor Version: 1 Input Dataset: 800 pages Evaluation Dataset: 100 pages
C. Pipeline type: Training Package Major Version: 23.10.4.0 Package Minor Version: 1 Input Dataset:
1000+800 Evaluation Dataset: N/A
D. Pipeline type: Full Package Major Version: 23.10.4.0 Package Minor Version: 0 Input Dataset:
1000+800 pages Evaluation Dataset: 100 pages

Antwort: D

Begründung:
The correct pipeline configuration for creating a new model version that includes both the initial 1000 pages and the newly labeled 800 pages is to run a Full pipeline. This ensures that the model is fully retrained with all available data (1800 pages in total). The evaluation dataset should remain the 100 pages to gauge the model's performance after retraining. This approach maximizes the model's learning by incorporating all labeled data while allowing for evaluation against a known dataset.

132. Frage
What is the correct order of recommended steps when introducing new labels into a mature taxonomy?
Instructions: Drag the steps found on the "Left" and drop them on the "Right" in the correct order.

Antwort:

Begründung:

133. Frage
How is the Taxonomy component used in the Document Understanding Template?

A. To define the document types and the pieces of information targeted for data extraction (fields) for each document type.
B. To apply rigor in the taxonomy of data, ensuring any newly discovered object fits into one and only one category or object.
C. To apply relationship schemas other than parent-child hierarchies, such as network structures on the processed data.
D. To organize knowledge by using a controlled vocabulary to make it easier to find related information.

Antwort: A

Begründung:
According to the UiPath documentation, the Taxonomy component is used in the Document Understanding Template to define the document types and the fields that are targeted for data extraction for each document type. The Taxonomy component is the metadata that the Document Understanding framework considers in each of its steps, such as document classification and data extraction. The Taxonomy component allows you to create, edit, import, or export the taxonomy of your project, which is a collection of document types and fields that suit your specific objectives. The Taxonomy component also allows you to configure the field types, details, and validations, as well as the supported languages and categories for your documents.
References:
* Document Understanding - Taxonomy
* Document Understanding - Taxonomy Overview
* Document Understanding - Create and Configure Fields

134. Frage
What actions can be performed on a pipeline which is in the running state?

A. Remove and kill.
B. Kill, remove, and restart.
C. Remove and restart.
D. Kill.

Antwort: D

Begründung:
When a pipeline is in the running state in UiPath AI Center, the only action that can be performed is to Kill it.
This terminates the process immediately, stopping any further processing. Actions like removing or restarting the pipeline can only be performed after the pipeline has stopped.(Source: UiPath Pipeline documentation

135. Frage
Why is the Shuffle training mode important in the "Explore" phase while working with UiPath Communications Mining?

A. Because it creates a new model version with shuffled labels and general fields and lets the user explore to understand the state of the model
B. Because it helps create a balanced model free from labelling bias by introducing random variation into the training data.
C. Because it creates a high precision model, focusing on labels with low precision and a low number of examples.
D. Because it helps create a balanced model by focusing on outlier labels with sufficient training examples but low confidence.

Antwort: B

Begründung:
The Shuffle training mode in the "Explore" phase of UiPath Communications Mining helps to introduce randomness into the training data. This prevents labeling bias by ensuring that the model does not overly focus on certain labels or examples, leading to a more balanced and generalized model. By shuffling the data, the model is exposed to a diverse range of examples, which enhances its ability to make accurate predictions across different labels and datasets.
(Source: UiPath Communications Mining documentation)

136. Frage
......

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