NVIDIA NCA-GENM Fragen Antworten, NCA-GENM Lerntipps

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NVIDIA Generative AI Multimodal NCA-GENM Prüfungsfragen mit Lösungen (Q151-Q156):

151. Frage
Consider the following PyTorch code snippet for a GAN discriminator:

A. The code implements a hinge loss, encouraging the discriminator to output values greater than 1 for real samples and less than -1 for fake samples.
B. The code will train without errors, but there is no significant impact on the discriminator.
C. The code will train without errors, but the discriminator's performance will be poor due to vanishing gradients.
D. The code will raise a 'ValueErroN' because 'torch.mean' expects a 'dim' argument.
E. The code implements a non-saturating loss, designed to alleviate vanishing gradients in the discriminator.

Antwort: A

Begründung:
The code calculates the hinge loss. The loss for real samples is - , which penalizes the discriminator when the output for real samples is less than 1. The loss for fake samples is + fake_output))' , which penalizes the discriminator when the output for fake samples is greater than -1. The 'torch.mean' function calculates the mean over all elements of the input tensor, so the 'dim' argument is not needed.

152. Frage
A financial institution aims to detect fraudulent transactions by analyzing transaction history (time-series), customer profiles (text and numerical data), and network activity (graph data). The system must identify fraudulent patterns in real-time. Which of the following architectural patterns is MOST suitable for building this multimodal fraud detection system, considering both accuracy and latency requirements?

A. An architecture based solely on rule-based systems to minimize latency, ignoring the potential for machine learning to detect complex fraud patterns.
B. A real-time stream processing architecture that uses a combination of rule-based systems and machine learning models to detect fraudulent transactions as they occur.
C. Train three seperate models for each data set, transaction history, customer profile, and network activitiy.
D. A hybrid approach that combines real-time stream processing for initial detection and batch processing for periodic model retraining and refinement.
E. A batch processing pipeline that aggregates data daily and trains a machine learning model to identify fraudulent transactions.

Antwort: D

Begründung:
A hybrid approach is best. Real-time stream processing enables immediate detection, while batch processing allows for more sophisticated analysis and model updates, improving accuracy over time. Batch processing alone is too slow for real-time fraud detection, and rule- based systems are less adaptable to evolving fraud patterns.

153. Frage
You are developing a system to automatically generate image descriptions for visually impaired users. The system uses a combination of object detection, attribute recognition, and relationship extraction. However, the generated descriptions often lack detail and fail to capture the nuances of the image content. Which of the following strategies would MOST effectively address this limitation?

A. Combine B and C.
B. Use a more powerful transformer-based model (e.g., GPT-3) to generate the image descriptions from the extracted object, attribute, and relationship information.
C. Incorporate visual attention mechanisms that allow the description generation model to focus on the most salient regions of the image.
D. Increase the size of the training dataset for the object detection model.
E. Manually rewrite a subset of descriptions to be more in line with the requirements.

Antwort: A

Begründung:
Using a powerful transformer-based model enables the system to generate more detailed and nuanced descriptions. Incorporating visual attention allows the model to focus on the most important regions of the image, ensuring that the generated descriptions capture the most relevant aspects of the scene. The other options could help to a degree but do not address the problem holistically.

154. Frage
You are building a multimodal generative model that combines text and images. The goal is to generate realistic images based on textual descriptions. You have access to a pre-trained language model (e.g., BERT) and a pre-trained image generation model (e.g., StyleGAN). Which of the following architectures would be MOST suitable for effectively integrating these two models to achieve your objective?

A. Concatenating the text and image data into a single vector and feeding it into a standard feedforward neural network.
B. Using the language model to generate captions for the images, and then training the image generation model on the captions.
C. Fine-tuning the language model to directly output pixel values for the image.
D. Training a separate neural network to map the image to the text description.
E. Using the language model to generate a latent vector that is then fed into the image generation model as input.

Antwort: E

Begründung:
Using the language model to generate a latent vector that serves as input to the image generation model is an effective approach for multimodal integration. This allows the language model to encode the textual description into a meaningful representation that can guide the image generation process. Fine-tuning the language model to output pixel values directly is not feasible due to the high dimensionality of images. Training a separate network to map images to text is a reverse task. Concatenating text and image data may not effectively capture the complex relationships between modalities. Generating captions for images is not the primary objective.

155. Frage
You are building a Generative A1 application that processes images and text. The image data has missing pixel values, and the text data contains inconsistencies in abbreviations. Which data preprocessing techniques are MOST suitable to address these issues effectively?

A. Image: Deleting rows with missing pixel values; Text: Removing all abbreviations from the text data.
B. Image: Median imputation for missing pixels; Text: Using a fuzzy matching algorithm to correct inconsistencies in abbreviations.
C. Image: KNN imputation for missing pixels; Text: Applying regular expressions to expand abbreviations.
D. Image: Replacing missing pixels with zero; Text: Ignoring abbreviations during analysis.
E. Image: Mean imputation for missing pixels; Text: Standardizing abbreviations using a predefined mapping.

Antwort: B,C

Begründung:
KNN imputation is more robust than mean imputation for images as it considers neighboring pixels. Regular expressions and fuzzy matching provide more accurate abbreviation handling compared to simply removing or ignoring them. KNN imputation and Median imputations both can work well. Fuzzy Matching can also resolve ambiguities in abreviations

156. Frage
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Vierzehn Tage muß ich doch noch hier bleiben, und dann habe ich mir weis NCA-GENM gemacht, daß ich die Bergwerke im schen besuchen wollte; ist aber im Grunde nichts dran, ich will nur Lotten wieder näher, das ist alles.

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