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PMI Cognitive Project Management in AI CPMAI v7 - Training & Certification Exam CPMAI_v7 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q40-Q45):

40. Frage
Using machine learning and other cognitive approaches to understand how to take past/existing behavior and predict future outcomes or help humans make decisions about future outcomes using insight learned from past behavior/interactions/data is a core part to which pattern(s) of AI?

A. Recognition Pattern
B. Goal Driven Systems
C. Predictive Analytics & Decision Support
D. Predictive Analytics & Decision Support and Patterns and Anomalies

Antwort: C

Begründung:
The Predictive Analytics & Decision Support pattern is defined as using historical data (past behavior) to forecast future events and provide decision support for human or automated processes. This is distinct from the Patterns & Anomalies pattern, which focuses on detecting unusual deviations rather than forecasting expected outcomes.
A CPMAI Glossary self-test question states that Predictive Analytics "uses historical data to forecast future outcomes" .
Another glossary question defines predictive analytics as aiming "to use historical data to forecast future outcomes" .
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41. Frage
You are working with a dataset that has a high number of dimensions. You're running into issues because some dimensions don't have enough real examples to properly train the systems for predictable results. What' s your best course of action?

A. Keep going as planned and the problem will eventually correct itself
B. Try to get additional data - at least 5 training examples for each dimension in the representation
C. Try to get additional information from project lead to see how many examples per dimension are needed
D. Try to improve the quality of your data through more preparation

Antwort: B

Begründung:
CPMAI's Phase II: Data Understanding includes verifying that you have sufficient data volume for each feature to support reliable model training. The learning curve concept underscores that model performance improves with additional training examples. When dimensions are under-represented, the team must source or generate more data-aiming for a minimum number of examples per feature-to avoid underfitting and ensure stable predictions.

42. Frage
Which of the following best describes the technical definition of Machine Learning?

A. The application of pre-defined rules and algorithms to solve complex problems.
B. A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E.
C. The use of computing technology to enable machines to gain cognitive intelligence.
D. An approach to using increasing levels of intelligence to solve greater cognitive needs from unintelligent automation to autonomous business process.

Antwort: B

Begründung:
Tom Mitchell's widely adopted formulation captures ML's essence: improvement on task T, measured by P, through experience E. This aligns with CPMAI's view that ML enables systems to learn from data and improve over time ("The ability of a machine to learn from data, improve with experience, and apply that learning to make predictions.") .
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43. Frage
Senior management has tasked your group to analyze a data set to uncover insights into the data. What is the best approach to use to do this?

A. Data Governance
B. Data Integration
C. Data preparation
D. Data Mining or Data Analytics

Antwort: D

Begründung:
CPMAI defines analytics as "the use of statistical and computational methods to extract meaningful insights from data." When the goal is to discover and highlight patterns and insights within existing datasets, applying data mining or analytics techniques is the appropriate action.

44. Frage
Upper management is looking to roll out a new product and wants to see if there are any patterns and insights that can be discovered from customer data. Your team has been tasked to discover these potential patterns and structures within this data.
Which type of machine learning approach would be most appropriate to pick for this problem?

A. Supervised Learning
B. All would work equally well
C. Unsupervised Learning
D. Reinforcement Learning

Antwort: C

Begründung:
When the goal is to uncover hidden structures or groupings in unlabeled data, unsupervised learning-notably clustering algorithms-is the appropriate choice. CPMAI describes clustering as "an unsupervised process that partitions data into groups based on similarity" and calls for applying these methods to discover patterns in unlabeled datasets .
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45. Frage
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Als Sang und Tanz des heiligen Vereins Vollbracht war, wandt CPMAI_v7 er sich zu uns, von Streben Zu Streben, ewig froh des selgen Seins, Ja, ihr sollt sehn, das werde ich schon machen.

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