ISQI ISTQB Certified Tester AI Testing (v1.0) : CT-AI_v1.0_World

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ISQI ISTQB Certified Tester AI Testing (v1.0) CT-AI_v1.0_World Prüfungsfragen mit Lösungen:

1. Which ONE of the following tests is MOST likely to describe a useful test to help detect different kinds of biases in ML pipeline?
SELECT ONE OPTION

A) Testing the distribution shift in the training data for inappropriate bias.
B) Check the input test data for potential sample bias.
C) Test the model during model evaluation for data bias.
D) Testing the data pipeline for any sources for algorithmic bias.

2. The activation value output for a neuron in a neural network is obtained by applying computation to the neuron.
Which ONE of the following options BEST describes the inputs used to compute the activation value?
SELECT ONE OPTION

A) Individual bias at the neuron level, activation values of neurons in the previous layer, and weights assigned to the connections between the neurons.
B) Activation values of neurons in the previous layer, and weights assigned to the connections between the neurons.
C) Individual bias at the neuron level, and weights assigned to the connections between theneurons.
D) Individual bias at the neuron level, and activation values of neurons in the previous layer.

3. An image classification system is being trained for classifying faces of humans. The distribution of the data is
70% ethnicity A and 30% for ethnicities B, C and D. Based ONLY on the above information, which of the following options BEST describes the situation of this image classification system?
SELECT ONE OPTION

A) This is an example of algorithmic bias.
B) This is an example of expert system bias.
C) This is an example of hyperparameter bias.
D) This is an example of sample bias.

4. Which ONE of the following activities is MOST relevant when addressing the scenario where you have more than the required amount of data available for the training?
SELECT ONE OPTION

A) Feature selection
B) Data sampling
C) Data augmentation
D) Data labeling

Fragen und Antworten: