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IBM C1000-144 Prüfungsthemen:
| Abschnitt | Gewichtung | Ziele |
|---|---|---|
| Thema 1: Bewertung von Geschäftsproblemen einschließlich ethischer Aspekte | 21% | - Anwenden des AI-Design-Thinking-Ansatzes - Bewertung der verfügbaren Daten und der Durchführbarkeit - Einhaltung der Methodik der AI-Leiter - Erkennen ethischer und rechtlicher Herausforderungen - Verstehen der geschäftlichen Anforderungen |
| Thema 2: Implementierung des geeigneten Modells des maschinellen Lernens | 26% | - Überwachtes Lernen: Klassifizierungsverfahren - Überwachtes Lernen: Regressionsverfahren - Unüberwachtes Lernen: Clusteranalyse - Unüberwachtes Lernen: Dimensionsreduktion - Modellauswahl und Validierung |
| Thema 3: Explorative Datenanalyse und Datenaufbereitung | 18% | - Datenausgleich, -aufteilung und -umwandlung - Datenbereinigung, -kennzeichnung und -anonymisierung - Datenvisualisierung und statistische Auswertung |
| Thema 4: Verfeinerung und Bereitstellung des Modells | 18% | - Optimierung der Hyperparameter - Verwendung von IBM Watson Studio und zugehörigen Werkzeugen - Merkmalsentwicklung und Merkmalsauswahl - Erklärbarkeit und Nachvollziehbarkeit des Modells - Umgebungskonfiguration und Einrichtung des Trainings |
| Thema 5: Überwachung von Modellen im Einsatz | 17% | - Bewertung der Modellleistung - Wartungs- und Nachschulungsstrategie - Prüfung auf Verzerrungen und Gleichbehandlung - Betriebliche Überwachung und Erkennung von Modellabweichungen |
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