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1.What is the goal of the backpropagation algorithm?
A. to randomize the trajectory of the neural network parameters during training
B. to smooth the gradient of the loss function in order to avoid getting trapped in small local minimas
C. to scale the gradient descent step in proportion to the gradient magnitude
D. to compute the gradient of the loss function with respect to the neural network parameters
Answer: B
2.With the help of AI algorithms, which type of analytics can help organizations make decisions based on facts and probability-weighted projections?
A. prescriptive analytics
B. cognitive analytics
C. predictive analytics
D. descriptive analytics
Answer: A
3.What is the technique called for vectorizing text data which matches the words in different sentences to determine if the sentences are similar?
A. Cup of Vectors
B. Box of Lexicon
C. Sack of Sentences
D. Bag of Words
Answer: D
4.Which statement is true in the context of evaluating metrics for machine learning algorithms?
A. A random classifier has AUC (the area under ROC curve) of 0.5
B. Using only one evaluation metric is sufficient
C. The F-score is always equal to precision
D. Recall of 1 (100%) is always a good result
Answer: B
5.Which situation would disqualify a machine learning system from being used for a particular use case?
A. The use case requires a 100% likelihood of making a correct/true prediction.
B. Data for the machine learning model is available only as static CSV files.
C. The neural network for the model requires significantly more computing power than a logistic regression model.
D. Training and testing data for the model contain outliers.
Answer: C
