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NEW QUESTION: 1
Suppose you have a dataset of images that are each labeled as to whether or not they contain a human face. To create a neural network that recognizes human faces in images using this labeled dataset, what approach would likely be the most effective?
A. Use feature engineering to add features for eyes, noses, and mouths to the input data.
B. Use K-means Clustering to detect faces in the pixels.
C. Build a neural network with an input layer of pixels, a hidden layer, and an output layer with two categories.
D. Use deep learning by creating a neural network with multiple hidden layers to automatically detect features of faces.
Answer: D
Explanation:
Traditional machine learning relies on shallow nets, composed of one input and one output layer, and at most one hidden layer in between. More than three layers (including input and output) qualifies as "deep" learning. So deep is a strictly defined, technical term that means more than one hidden layer.
In deep-learning networks, each layer of nodes trains on a distinct set of features based on the previous layer's output. The further you advance into the neural net, the more complex the features your nodes can recognize, since they aggregate and recombine features from the previous layer.
A neural network with only one hidden layer would be unable to automatically recognize high-level features of faces, such as eyes, because it wouldn't be able to "build" these features using previous hidden layers that detect low-level features, such as lines. Feature engineering is difficult to perform on raw image data.
K-means Clustering is an unsupervised learning method used to categorize unlabeled data.
Reference: https://deeplearning4j.org/neuralnet-overview
NEW QUESTION: 2
What is the term used to describe a company's intranet in which a portion is accessible to the public through internet.
A. VPN
B. LAN
C. Intranet
D. Extranet
Answer: D
NEW QUESTION: 3
You have now prepared your cost management plan so now you are preparing your project's cost estimate. You decided to use analogous estimating. Which of the following is NOT characteristic of analogous estimating?
A. Has an accuracy rate of +-10% of actual costs
B. Is a form of expert judgment
C. Supports top-down estimating
D. Involves using the cost of a previous, similar project as the basis for estimating current project cost
Answer: A
Explanation:
A frequently used method of estimate costs, the analogous technique relies on experience and knowledge gained to predict future events. This technique provides planners with some idea of the magnitude of project costs but generally not within +-10%. [Planning] PMI@, PMBOK@ Guide, 2013, 204-205
NEW QUESTION: 4
Your company has a custom Microsoft Teams app named App1.
You need to deploy App1. The solution must ensure that App1 appears as the first item on the app bar of the Microsoft Teams client.
Which four actions should you perform in sequence? To answer, move the actions from the list of actions to the answer area and arrange them in the correct order.
Answer:
Explanation:
Explanation
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/microsoftteams/teams-custom-app-policies-and-settings
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