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PAIM Testfragen 2024
PAIM Testfragen 2024
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Lernkarten
Welche der folgenden Datenquellen wird als interne Datenquelle betrachtet? (Mehrere
Antworten möglich)
True or False: Externe Datenquellen wie Social Media bieten immer eine höhere Datenqualität
als interne Unternehmensdaten.
Welche Datenart ermöglicht es KI-Systemen, sowohl strukturierte als auch unstrukturierte
Daten zu kombinieren?
True or False: Strukturierte Daten sind am schwierigsten für KI-Modelle zu verarbeiten, da sie
komplex und schwer zu analysieren sind.
True or False: Ein NoSQL-Datenbankmodell bietet größere Flexibilität bei der
Verarbeitung von unstrukturierten Daten im Vergleich zu relationalen Datenbanken.
Welche Methode wird verwendet, um die Datenqualität für KI-Modelle sicherzustellen?
True or False: Eine hohe Datenqualität gewährleistet, dass das Modell bessere
Vorhersagen und genauere Ergebnisse liefert.
Was ist ein typischer Vorteil von relationalen Datenbanken in KI-Anwendungen?
True or False: NoSQL-Datenbanken sind am besten für strukturierte, tabellenartige Daten geeignet.
Welche Methode wird verwendet, um Dateninkonsistenzen während der Datenbereinigung zu beheben?
True or False: Das Entfernen von Duplikaten ist ein optionaler Schritt in der Datenbereinigung.
Welche Metrik ist entscheidend für die Bewertung der Datenqualität in einem KI-Modell?
True or False: Eine unzureichende Datenqualität kann durch fortschrittliche
Modelloptimierung vollständig ausgeglichen werden.
Was ist ein Nachteil von unstrukturierten Daten in KI-Anwendungen?
True or False: Halbstrukturierte Daten wie JSON-Dateien sind in NoSQL-Datenbanken
leicht zu verwalten.
True or False: Datenbereinigung kann die Genauigkeit eines KI-Modells erheblich
verbessern, indem sie Rauschen und Fehler in den Rohdaten eliminiert.
True or False: Interne Datenquellen sind in der Regel kostengünstiger zu beschaffen
als externe Datenquellen.
True or False: Halbstrukturierte Daten bestehen aus Daten, die klar definierten
Formaten entsprechen, wie Tabellen oder Listen.
True or False: Relationale Datenbanken sind besser geeignet für unstrukturierte
Daten, da sie komplexe Datentypen besser verarbeiten können.
True or False: Die Datenbereinigung ist ein notwendiger Schritt, um die Genauigkeit
und Konsistenz von Machine-Learning-Modellen zu gewährleisten.
True or False: Die Standardisierung von Daten ist eine Technik der Datenbereinigung,
die dabei hilft, verschiedene Datenquellen zu harmonisieren.
True or False: Eine unzureichende Datenqualität kann durch fortschrittliche KI-Modelle
vollständig kompensiert werden.
True or False: NoSQL-Datenbanken sind ideal für Anwendungen, bei denen die Struktur der
Daten dynamisch und nicht festgelegt ist.
True or False: Externe Datenquellen wie Social Media bieten oft konsistentere und
genauere Daten als interne Unternehmensdaten.
Was zeichnet strukturierte Daten aus?
Unstrukturierte Daten sind in einer festgelegten und leicht durchsuchbaren Form gespeichert.
Welches der folgenden Beispiele ist eine Quelle halbstrukturierter Daten?
Finanzdaten können als strukturierte Daten klassifiziert werden, da sie oft in Tabellen und Berichten vorliegen.
Warum ist die Datenqualität für KI-Modelle besonders wichtig?
Metadaten beschreiben die Struktur und Eigenschaften von Daten, spielen jedoch
keine Rolle in der Datenanalyse.
Was ist ein Beispiel für die Verwendung von Metadaten?
Strukturierte Daten sind schwerer in relationalen Datenbanken zu speichern als
unstrukturierte Daten.
Welche der folgenden Aussagen beschreibt unstrukturierte Daten am besten?
Datenbereinigung ist der Prozess, bei dem fehlerhafte oder unvollständige Daten aus
einem Datensatz entfernt oder korrigiert werden.
Halbstrukturierte Daten wie JSON-Dateien haben eine definierte Struktur, aber flexible
Inhalte.
Warum ist die Datenqualität ein kritischer Faktor bei der Entwicklung eines KI Modells?
Datenetiketten sind für unüberwachtes maschinelles Lernen genauso wichtig wie für
überwachte Lernverfahren.
Welcher der folgenden Datentypen gehört zu den halbstrukturierten Daten?
Warum ist die Datenqualität so wichtig für ein KI-Projekt?
Ein autonomes Fahrzeug nutzt mehrere Sensoren, um die Umgebung in Echtzeit zu
erkennen. Es befindet sich in einem dicht bewachsenen Waldgebiet, wo die GPS Abdeckung
schwach ist. Welche Sensorkombination wäre am besten geeignet, um
Hindernisse zu erkennen und zu navigieren? (Mehrere Antworten möglich)
