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최신 AI Associate Salesforce-AI-Associate 무료샘플문제 (Q69-Q74):

질문 # 69
What is a potential source of bias in training data for AI models?

A. The data is skewed toward is particular demographic or source.
B. The data is collected in area time from sources systems.
C. The data is collected from a diverse range of sources and demographics.

정답：A

설명：
Explanation
"A potential source of bias in training data for AI models is that the data is skewed toward a particular demographic or source. Skewed data means that the data is not balanced or representative of the target population or domain. Skewed data can introduce or exacerbate bias in AI models, as they may overfit or underfit the model to a specific subset of data. For example, skewed data can lead to bias if the data is collected from a limited or biased demographic or source, such as a certain age group, gender, race, location, or platform."

질문 # 70
What is the most likely impact that high-quality data will have on customer relationships?

A. Increased brand loyalty
B. Improved customer trust and satisfaction
C. Higher customer acquisition costs

정답：B

설명：
"The most likely impact that high-quality data will have on customer relationships is improved customer trust and satisfaction. High-quality data means that the data is accurate, complete, consistent, relevant, and timely for the AI task. High-quality data can improve customer relationships by enabling AI systems to provide personalized and relevant products, services, or solutions that meet the customers' expectations, needs, and interests. High-quality data can also improve customer trust and satisfaction by reducing errors, delays, or waste in customer interactions."

질문 # 71
A developer is tasked with selecting a suitable dataset for training an AI model in Salesforce to accurately predict current customer behavior.
What Is a crucial factor that the developer should consider during selection?

A. Size of the dataset
B. Number of variables ipn the dataset
C. Age of the dataset

정답：A

설명：
"The size of the dataset is a crucial factor that the developer should consider during selection. The size of the dataset refers to the amount or volume of data available for training an AI model. The size of the dataset can affect thefeasibility and quality of the AI model, as well as the choice of AI techniques and tools. The size of the dataset should be large enough to provide sufficient information for the AI model to learn from and generalize well to new data."

질문 # 72
Which best describes the different between predictive AI and generative AI?

A. Predictive AI and generative have the same capabilities differ in the type of input they receive:
predictive AI receives raw data whereas generation AI receives natural language.
B. Predictive AI uses machine learning to classes or predict output from its input data whereas generative AI does not use machine learning to generate its output
C. Predictive new and original output for a given input.

정답：C

설명：
"The difference between predictive AI and generative AI is that predictive AI analyzes existing data to make predictions or recommendations based on patterns or trends, while generative AI creates new content based on existing data or inputs. Predictive AI is a type of AI that uses machine learning techniques to learn from existing data and make predictions or recommendations based on the data. For example, predictive AI can be used to forecast sales, revenue, or demand based on historical data and trends. Generative AI is a type of AI that uses machine learning techniques to generate novel content such as images, text, music, or video based on existing data or inputs. For example, generative AI can be used to create realistic faces, write summaries, compose songs, or produce videos."

질문 # 73
What are the three commonly used examples of AI in CRM?

A. Predictive scoring, forecasting, recommendations
B. Einstein Bots, face recognition, recommendations
C. Predictive scoring, reporting, Image classification

정답：A

설명：
"Predictive scoring, forecasting, and recommendations are three commonly used examples of AI in CRM.
Predictive scoring can help prioritize leads, opportunities, and customers based on their likelihood to convert, churn, or buy. Forecasting can help predict future sales, revenue, or demand based on historical data and trends. Recommendations can help suggest the best products, services, or actions for each customer based on their preferences, behavior, and needs."

질문 # 74
......

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