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질문 # 12
Which feature is NOT supported as part of the OCI Language service's pretrained language processing capabilities?
- A. Sentiment Analysis
- B. Text Classification
- C. Text Generation
- D. Language Detection
정답:C
설명:
The OCI Language service offers several pretrained language processing capabilities, including Text Classification, Sentiment Analysis, and Language Detection. However, it does not natively support Text Generation as a part of its core language processing capabilities. Text Generation typically involves creating new content based on input prompts, which is a feature more commonly associated with models specifically designed for natural language generation.
질문 # 13
Which feature is NOT available as part of OCI Speech capabilities?
- A. Transcribes audio and video files into text
- B. Uses extensive data science experience to operate
- C. Supports multiple languages including English, Spanish, and Portuguese
- D. Provides timestamped, grammatically accurate transcriptions
정답:B
설명:
OCI Speech capabilities are designed to be user-friendly and do not require extensive data science experience to operate. The service provides features such as transcribing audio and video files into text, offering grammatically accurate transcriptions, supporting multiple languages, and providing timestamped outputs. These capabilities are built to be accessible to a broad range of users, making speech-to-text conversion seamless and straightforward without the need for deep technical expertise.
질문 # 14
What would you use Oracle AI Vector Search for?
- A. Manage database security protocols.
- B. Query data based on semantics.
- C. Store business data in a cloud database.
- D. Query data based on keywords.
정답:B
설명:
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 .
질문 # 15
Which is NOT a capability of OCI Vision's image analysis?
- A. Object detection with bounding boxes
- B. Translating text in images to another language
- C. Assigning classification labels to images
- D. Locating and extracting text in images
정답:B
설명:
OCI Vision's image analysis capabilities include locating and extracting text from images, assigning classification labels to images, and detecting objects with bounding boxes. However, translating text in images to another language is not a capability of OCI Vision's image analysis. This functionality typically requires an additional layer of processing, such as integration with a language translation service, which is beyond the scope of OCI Vision's core image analysis features.
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질문 # 16
Which type of machine learning is used to understand relationships within data and is not focused on making predictions or classifications?
- A. Active learning
- B. Supervised learning
- C. Unsupervised learning
- D. Reinforcement learning
정답:C
설명:
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 .
질문 # 17
......
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