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最新的 IBM Certification C1000-154 免費考試真題:

1. When helping businesses articulate and define problems, what is an essential first step?

A) Identifying potential data sources
B) Defining key performance indicators (KPIs)
C) Establishing a clear problem statement
D) Selecting the analytical techniques

2. When comparing models to choose the best one, which factor is least likely to be considered?

A) The explainability of the model's predictions
B) The complexity of the model
C) The performance of the model on validation data
D) The color scheme of the model's output visualizations

3. What is the primary purpose of hyperparameter tuning in machine learning models?

A) To increase the number of features in the dataset automatically
B) To reduce the training time of the model to an absolute minimum
C) To ensure the model uses all available computational resources
D) To adjust the model's complexity to improve its performance on unseen data

4. How can data splits be made reproducible in a machine learning experiment?

A) By partitioning the data manually
B) By using a different random seed each time the data is split
C) By splitting the data in a sequential manner without randomization
D) By using a consistent random seed when splitting the data

5. Which of the following best describes when to use deep learning over traditional machine learning algorithms?

A) When the dataset is small and easily interpretable.
B) When working with high-dimensional data, such as images or natural language, where feature extraction is complex.
C) When computational resources are limited and model interpretability is not a concern.
D) For simple tasks that require straightforward predictive modeling.

問題與答案：