Huawei H13-321_V2.5공부문제 - H13-321_V2.5인기시험덤프

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최신 HCIP-AI EI Developer H13-321_V2.5 무료샘플문제 (Q17-Q22):

질문 # 17
What type of task is viewed when using the Seq2Seq model in speech recognition?

정답：A

설명：
The Seq2Seq (sequence-to-sequence) model converts an input sequence into an output sequence. In speech recognition, the input is a sequence of acoustic features, and the output is a sequence of text tokens. This is essentially aclassification taskbecause each output token is classified into a predefined vocabulary set.
Although the output is sequential, each position in the output sequence involves a classification decision.
Exact Extract from HCIP-AI EI Developer V2.5:
"In speech recognition, Seq2Seq models classify each output token from a fixed vocabulary, making the overall problem a sequence of classification tasks." Reference:HCIP-AI EI Developer V2.5 Official Study Guide - Chapter: Sequence Models in Speech Recognition


질문 # 18
Which of the following are required for the image object detection algorithm?

정답：A,B,C

설명：
An object detection system must:
* Classifythe detected object (A).
* Locatethe object by generating bounding box coordinates (C).
* Estimate confidencescores indicating prediction reliability (D).
Object contour calculation (B) is a separate task often related toinstance segmentation, not general object detection.
Exact Extract from HCIP-AI EI Developer V2.5:
"Object detection includes classification, bounding box localization, and confidence score prediction.
Contour detection belongs to segmentation tasks."
Reference:HCIP-AI EI Developer V2.5 Official Study Guide - Chapter: Object Detection Workflow


질문 # 19
Which of the following has never been used as a method in the history of NLP?

정답：D

설명：
Historically, NLP has evolved through three main methodological phases:
* Rule-based methods- used in early systems, relying on manually crafted grammar and lexicons.
* Statistics-based methods- introduced probabilistic models such as HMMs and n-grams.
* Deep learning-based methods- using neural networks, transformers, and embeddings.
A "recursion-based method" has never been recognized as a distinct NLP methodology, even though recursion can appear in linguistic theory, it is not a primary computational approach in NLP history.
Exact Extract from HCIP-AI EI Developer V2.5:
"The evolution of NLP includes rule-based, statistical, and deep learning-based methods. Recursion-based approaches are not considered a formal method in NLP development history." Reference:HCIP-AI EI Developer V2.5 Official Study Guide - Chapter: NLP Development History


질문 # 20
Maximum likelihood estimation (MLE) requires knowledge of the sample data's distribution type.

정답：A

설명：
Maximum likelihood estimation is a statistical method for estimating parameters of a probability distribution by maximizing the likelihood function. To apply MLE, theform of the probability distribution(e.g., normal, exponential) must be known in advance because the likelihood function is defined based on this distribution.
Without knowing the distribution type, the estimation process cannot be properly formulated.
Exact Extract from HCIP-AI EI Developer V2.5:
"MLE assumes that the underlying probability distribution type of the sample data is known and uses it to construct the likelihood function for parameter estimation." Reference:HCIP-AI EI Developer V2.5 Official Study Guide - Chapter: Statistical Parameter Estimation


질문 # 21
Which of the following methods are useful when tackling overfitting?

정답：B,C,D

설명：
To address overfitting, HCIP-AI EI Developer V2.5 outlines multiple strategies:
* Dropout:A regularization method that randomly ignores certain neurons during training, preventing reliance on specific paths and improving generalization.
* Data augmentation:Expands the training dataset by applying transformations (rotation, scaling, flipping) to existing data, increasing diversity and reducing overfitting risk.
* Parameter norm penalties:Techniques such as L1 and L2 regularization add a penalty to large parameter values, discouraging overly complex models.
Using amore complex model(Option B) is the opposite of what is recommended, as it generally increases the risk of overfitting.
Exact Extract from HCIP-AI EI Developer V2.5:
"Common overfitting mitigation techniques include data augmentation to expand datasets, dropout to randomly deactivate neurons during training, and applying regularization penalties to constrain model complexity." Reference:HCIP-AI EI Developer V2.5 Official Study Guide - Chapter: Preventing Overfitting


질문 # 22
......

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