ISACA Advanced in AI Audit (AAIA日本語版) - AAIA日本語 FREE EXAM DUMPS QUESTIONS & ANSWERS

A. 過剰な異常フィルタリングによる過学習 B. 信用判断に影響を与える可能性のある偏った入力 C. 入力値の重複チェックにより計算コストが増加しました D. 過剰なデータ前処理によるモデル学習サイクルの遅延

A. システム出力の不整合がチェックされていない B. AIアルゴリズムのプロセスを文書化することの難しさ C. AIシステムがどこに設置されているか特定できない D. AIシステム出力の連鎖的な障害

A. ソースとデータプロセスを文書化します。 B. 出力を表示するダッシュボードを作成します。 C. 定期的なモデル監査レポートを提供します。 D. モデルの決定を説明するツールを使用します。

A. 入力された患者データの分布をトレーニングデータセットと比較する B. 定期的にモデルの再トレーニングを実施し、更新された患者データとの整合性を確保する C. 敵対的テストを使用して、モデルの予測をストレステストするシナリオをシミュレートする D. 医療専門家がAIモデルの推奨事項を修正できるようにオーバーライドを適用する

A. リスクが安全に管理されるまで展開を延期します。 B. モデルのトレーニングに使用するデータを強化します。 C. リスク許容度を再検討し、適切であることを確認します。 D. 例外については取締役会の承認を得る。

A. AI はユーザー向けにアプリケーションをパーソナライズします。 B. AI は新しいシステム開発プロジェクトにリソースを割り当てます。 C. すべてのコードは、人間の監視なしに AI によって生成されます。 D. 技術者以外のユーザーが AI の結果を検証しています。

A. 最近ラベル付けされたデータのみのクラスの重みを増やします。 B. 層別サンプルのラベルを変更してシフトを推定し、それに応じてデータセットを調整します。 C. ガイドラインのばらつきを吸収するために、より大きなモデルをトレーニングします。 D. 古いラベル付けポリシーと新しいラベル付けポリシーを取得するために、追加のレイヤーを使用してモデルを拡張します。

A. 収集された顧客情報のデータセットを一般公開し、レビューおよび監査できるようにする B. 顧客の購入データをサードパーティベンダーと共有し、広告やコミュニケーションを改善する C. 利用可能なすべての顧客データを保持および分析し、偏りのない推奨を確実にします D. 顧客の購入データは、明示的な同意を得た上でのみ利用し、顧客がオプトアウトできるようにしています。

A. トレーニング データは関連性を維持し、変化する現実世界の状況を反映します。 B. トレーニング データは、バイアスがないか手動で確認されます。 C. 合成データは AI システムのトレーニングに使用されます。 D. データ検証プロセスは自動化され、一貫して実行されます。