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GIAC Machine Learning Engineer GMLE Prüfungsfragen mit Lösungen:

1. The term 'convolution' in CNNs refers to:
Response:

A) A function applied to reduce the size of the data
B) A technique for accelerating network training
C) The process of combining multiple neural networks
D) A specialized neural network layer for image processing

2. What is the primary goal of a 'confusion matrix' in classification problems?
Response:

A) To determine the optimal number of clusters
B) To visualize the model's performance by showing true and false predictions
C) To display the number of features used in the model
D) To calculate the loss function of the model

3. Which techniques can help prevent overfitting in Convolutional Neural Networks?
(Choose two)
Response:

A) Early stopping
B) Increasing the number of convolutional layers
C) Dropout
D) Max pooling

4. How does 'L1 regularization' differ from 'L2 regularization' in machine learning?
Response:

A) L1 is used for regression; L2 is used for classification
B) L1 adds the absolute value of coefficients; L2 adds the square of coefficients
C) L1 optimizes the learning rate; L2 optimizes the batch size
D) L1 is for neural networks; L2 is for decision trees

5. You are building a multiple linear regression model to predict employee salaries based on years of experience, education level, and performance ratings. After training the model, you notice that it is overfitting the training data.
What techniques should you use to reduce overfitting and improve the model's generalization?
Response:

A) Apply L2 regularization (Ridge), reduce the complexity of the model, and increase the size of the training dataset
B) Focus only on the most recent data and ignore the training set
C) Remove regularization and increase the number of training samples
D) Increase the number of features and training epochs

Fragen und Antworten: