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| 테스터를 위한 기계 학습 기초 | - 지도 학습 및 비지도 학습 개념 - 모델 학습 및 평가 기본 사항 |
| AI 시스템 품질 위험 | - 모델 드리프트 및 성능 저하 - 윤리적·법적 고려 사항 |
| 테스트 자동화에서의 AI 활용 | - AI 기반 결함 예측 및 분석 - AI 기반 테스트 케이스 생성 |
| AI 기반 시스템 테스팅 | - 편향성, 공정성 및 설명 가능성 테스팅 - 데이터 품질 및 데이터셋 유효성 검증 - 기계 학습 모델 테스팅 |
| 소프트웨어 테스팅에서의 AI 소개 | - 테스팅에서의 AI 역할 - AI 시스템 개요 |
최신 AI Testing CT-AI_v1.0_World 무료샘플문제
Which ONE of the following options does NOT describe a challenge for acquiring test data in ML systems?
SELECT ONE OPTION
- A. Test data being sourced from public sources.
- B. Compliance needs require proper care to be taken of input personal data.
- C. Data for the use case is being generated at a fast pace.
- D. Nature of data constantly changes with lime.
정답: C 🗳️
설명: (ExamPassdump 회원만 볼 수 있음)
Which ONE of the following is the BEST option to optimize the regression test selection and prevent the regression suite from growing large?
SELECT ONE OPTION
- A. Automating test scripts using Al-based test automation tools.
- B. Identifying suitable tests by looking at the complexity of the test cases.
- C. Using an Al-based tool to optimize the regression test suite by analyzing past test results
- D. Using of a random subset of tests.
정답: C 🗳️
설명: (ExamPassdump 회원만 볼 수 있음)
Which ONE of the following combinations of Training, Validation, Testing data is used during the process of learning/creating the model?
SELECT ONE OPTION
- A. Training data - validation data
- B. Training data * test data
- C. Validation data - test data
- D. Training data - validation data - test data
정답: D 🗳️
설명: (ExamPassdump 회원만 볼 수 있음)
Which ONE of the following hardware is MOST suitable for implementing Al when using ML?
SELECT ONE OPTION
- A. Hardware supporting high precision floating point operations.
- B. High powered CPUs.
- C. 64-bit CPUs.
- D. Hardware supporting fast matrix multiplication.
정답: D 🗳️
설명: (ExamPassdump 회원만 볼 수 있음)
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시험보는 날 감기몸살에 컨디션이 꽝이여서 절망적인 결과가 나올줄 알았는데 합격이더라구요.
ExamPassdump 운영자님께서 제공한 덤프자료 덕을 많이 보았습니다. 정말 감사합니다.