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Salesforce Certified AI Associate Exam 認定 Salesforce-AI-Associate 試験問題 (Q73-Q78):

質問 # 73
Cloud Kicks relies on data analysis to optimize its product recommendation; however, CK encounters a recurring Issue of Incomplete customer records, withmissing contact Information and incomplete purchase histories.
How will this incomplete data quality impact the company's operations?

• A. The diversity of product recommendations Is Improved.
• B. The accuracy of product recommendations is hindered.
• C. The response time for product recommendations is stalled.

正解：B

解説：
"The incomplete data quality will impact the company's operations by hindering the accuracy of product recommendations. Incomplete data means that the data is missing some values or attributes that are relevant for the AI task. Incomplete data can affect the performance and reliability of AI models, as they may not have enough information to learn from or make accurate predictions. For example, incomplete customer records can affect the quality of product recommendations, as the AI model may not be able to capture the customers' preferences, behavior, or needs."

質問 # 74
What is a Key consideration regarding data quality in AI implementation?

• A. Integration process of AI models with Salesforce workflows
• B. Techniques from customizing AI features in Salesforce
• C. Data's role in training and fine-tuning Salesforce AI models

正解：C

解説：
"Data's role in training and fine-tuning Salesforce AI models is a key consideration regarding data quality in AI implementation. Data quality is the degree to which data is accurate, complete, consistent, relevant, and timely for the AI task. Data quality can affect the performance and reliability of AI systems, as they depend on the quality of the data they use to learn from and make predictions. Data's role in training and fine-tuning Salesforce AI models means understanding how data is used to build, train, test, and improve AI models in Salesforce, such as Einstein Prediction Builder or Einstein Discovery."

質問 # 75
What are predictive analytics, machine learning, natural language processing (NLP), and computer vision?

• A. Different types of automation tools used in Salesforce
• B. Different types of data models used in Salesforce
• C. Different types of AI that can be applied in Salesforce

正解：C

解説：
Predictive analytics, machine learning, natural language processing (NLP), and computer vision are all types of artificial intelligence technologies that can be applied in Salesforce to enhance various aspects of business operations and customer interactions. Predictive analytics uses historical data to make predictions about future events. Machine learning involves algorithms that can learn from and make decisions based on data. NLP is concerned with the interactions between computers and humans using natural language, and computer vision interprets and processes visual information from the world to make sense of it in the way humans do.
Salesforce harnesses these AI technologies, particularly through its Einstein platform, to provide powerful tools that help businesses automate tasks, make better decisions, and offer more personalized services. For more on how Salesforce utilizes these AI technologies, you can explore the Einstein AI services documentation at Salesforce Einstein.

質問 # 76
Cloud Kicks wants to implement AI features on its 5aiesforce Platform but has concerns about potential ethical and privacy challenges.
What should they consider doing to minimize potential AI bias?

• A. Use demographic data to identify minority groups.
• B. Integrate AI models that auto-correct biased data.
• C. Implement Salesforce's Trusted AI Principles.

正解：C

解説：
"Implementing Salesforce's Trusted AI Principles is what Cloud Kicks should consider doing to minimize potential AI bias. Salesforce's Trusted AI Principles are a set of guidelines and best practices for developing and using AI systems in a responsible and ethical way. The principles include Accountability, Fairness & Equality, Transparency & Explainability, Privacy & Security, Reliability & Safety, Inclusivity & Diversity, Empowerment & Education."

質問 # 77
How does a data quality assessment impact business outcome for companies using AI?

• A. Improves the speed of AI recommendations
• B. Provides a benchmark for AI predictions
• C. Accelerates the delivery of new AI solutions

正解：B

解説：
"A data quality assessment impacts business outcomes for companies using AI by providing a benchmark for AI predictions. A data quality assessment is a process that measures and evaluates the quality of data for a specific purpose or task. A data quality assessment can help identify and address any issues or gaps in the data quality dimensions, such as accuracy, completeness, consistency, relevance, and timeliness. A data quality assessment can impact business outcomes for companies using AI by providing a benchmark for AIpredictions, as it can help ensure that the predictions are based on high-quality data that reflects the true state or condition of the target population or domain."

質問 # 78
......

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