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Salesforce AI Associate 시험 질문 및 답변, | SPOTO

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질문 #1
의료 회사는 환자 데이터를 분석하고 의료 진단을 지원하는 알고리즘을 구현합니다. 이 AI 애플리케이션에서 데이터 품질은 주로 어떤 역할을 합니까?
A. 의학적 예측 및 진단의 정확도와 신뢰성 향상
B. 시스템 인프라와 AI 알고리즘의 호환성 보장
C. AI 아웃 아웃 해석에 대한 의료 전문 지식의 필요성 감소
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정답: A
질문 #2
데이터 품질의 맥락에서 "데이터 완전성"이라는 용어는 무엇을 의미합니까?
A. 데이터 세트에 필요한 모든 데이터 포인트가있는 정도
B. 다양한 데이터베이스에서 여러 데이터 세트를 집계하는 프로세스
C. 여러 소스의 데이터에 실시간으로 액세스하는 기능
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정답: A
질문 #3
Cloud Kicks는 너무 많은 영업 전화와 이메일을 받는 고객으로부터 불만을 접합니다. 이러한 커뮤니케이션 비효율성을 줄이기 위해 어떤 데이터 품질 차원을 평가해야 할까요?
A. 복제
B. 사용법
C. 동의
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정답: A
질문 #4
데이터에 고정관념을 적용하면 어떤 유형의 편향이 발생합니까?
A. 협회
B. SocietalCorrect
C. 상호 작용
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정답: B
질문 #5
Cloud Kicks는 과거 데이터를 기반으로 고객의 제품 관심사를 예측하는 솔루션을 개발하고자 합니다. 이 회사는 한 지역의 직원들이 제품 카테고리를 입력하기 위해 텍스트 필드를 사용하는 반면, 다른 모든 지역의 직원들은 plckllst를 사용한다는 것을 발견했습니다. 이 시나리오에서 어떤 데이터 품질 차원이 영향을 받습니까?
A. 완전성
B. 정확도
C. 일관성 Correct
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정답: C
질문 #6
Cloud Kicks는 Einstein Prediction Builder를 사용하여 고객이 특정 제품을 구매할 가능성을 파악하려고 합니다. 그러나 데이터 품질은... 데이터 품질을 어떻게 평가할 수 있을까요?
A. 데이터 관리 전략 구축
B. 데이터 품질을 만료하기위한 보고서를 작성하십시오
C. AppExChange에서 데이터 품질 앱을 활용합니다
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정답: C
질문 #7
Cloud Kicks는 Salesforce에서 사례를 분석하는 맞춤형 서비스 분석 애플리케이션을 만들고자 합니다. 이 애플리케이션은 효율적인 사례 해결을 위해 정확한 데이터를 활용해야 합니다. 이 맞춤형 애플리케이션에 필수적인 데이터 품질 차원은 무엇입니까?
A. 일관성 Correct
B. 복제
C. 나이
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정답: A
질문 #8
AI 개발과 관련된 윤리적 과제에는 어떤 것이 있나요?
A. 기계 학습 알고리즘의 인적 편견 및 AI 의사 결정 프로세스의 투명성 부족
B. AI 시스템의 암시 적 투명성으로 인해 사용자가 자신의 결정을 쉽게 이해하고 신뢰할 수 있습니다
C. 의사 결정에서 인적 편견의 잠재력을 제거하는 AI 시스템의 고유 한 중립성
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정답: A
질문 #9
예측 AI와 생성 AI의 차이점을 가장 잘 설명하는 것은 무엇입니까?
A. 예측 AT AT는 기계 학습을 사용하여 입력 데이터의 출력을 분류하거나 예측하는 반면 생성 AL은 기계 학습을 사용하여 출력을 생성하지 않습니다
B. 예측 AL은 머신 러닝을 사용하여 입력 데이터의 출력을 분류하거나 예측하는 반면 생성 AL은 머신 러닝을 사용하여 4 개의 주어진 입력에 대한 새롭고 원래 출력을 생성합니다
C. 예측 AL 및 생성 AL은 동일한 기능을 가지고 있지만 입력 유형이 다릅니다
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정답: B
질문 #10
Cloud Kicks는 제품 추천을 최적화하기 위해 데이터 분석을 활용합니다. 그러나 CK는 연락처 정보가 누락되고 구매 내역이 불완전하여 고객 기록이 반복적으로 문제를 겪습니다. 이러한 불완전한 데이터 품질은 회사 운영에 어떤 영향을 미칠까요?
A. 제품 권장 사항의 정확성이 방해됩니다
B. 제품 권장 사항의 다양성이 향상됩니다
C. 제품 권장 사항에 대한 응답 시간이 중단됩니다
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정답: A
질문 #11
CRM 시스템의 맥락에서 Salesforce Trust AI 원칙의 역할은 무엇입니까?
A. AI의 윤리적이고 책임감있는 사용 안내
B. AI 데이터 모델 정확도를위한 프레임 워크 제공
C. AI 통합을위한 기술 사양을 요약합니다
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정답: A
질문 #12
AI 시스템의 투명성 부족으로 인해 다음 중 어떤 문제가 발생할 수 있습니까?
A. 단순화 된 인터페이스로 인한 사용자 경험 향상
B. 결정이 어떻게 이루어지는 지 이해하는 데 어려움
C. 일반 대중의 AI 시스템에 대한 신뢰 증가
D. 개인 정보 보호 및 데이터 보호 향상
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정답: B
질문 #13
CRM에서 AI가 가장 많이 사용되는 세 가지 예는 무엇입니까?
A. 예측 점수,보고, 이미지 분류
B. 예측 점수, 예측, 권장 사항
C. 아인슈타인 봇, 얼굴 인식, 권장 사항
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정답: B
질문 #14
데이터 품질 표준의 핵심 구성 요소는 무엇입니까?
A. 이름 지정, 서식, 모니터링
B. 정확도, 완전성, 일관성
C. 검토, 업데이트, 보관
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정답: B
질문 #15
Cloud Kicks는 새로운 AI 모델을 테스트하고 있습니다. 어떤 접근 방식이 Salesforce의 신뢰할 수 있는 AI 원칙인 포용성과 일치합니까?
A. 데이터 유출 위험을 제한하기 위해 특정 지역 또는 인구 통계의 데이터로만 테스트하십시오
B. 모델의 잠재적 인 사회적 영향을 평가하기 위해 균일 한 배경을 가진 개발 팀에 의존합니다
C. 모델 사용 방식에 적합한 다양하고 대표적인 데이터 세트로 테스트하십시오
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정답: C
질문 #16
아인슈타인의 어떤 특징이 판매의 효율성과 효과성을 높여주는가?
A. 기회 목록보기, 리드 목록보기, 계정 목록보기
B. 기회 점수, 기회 목록보기, 기회 대시 보드
C. 기회 점수, 리드 스코어링, 계정 InsightScorrect
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정답: C
질문 #17
CRM 시스템에 AI를 구현하는 주요 이점은 무엇입니까?
A. 인간 고객 서비스 담당자의 필요성을 줄입니다
B. 소프트웨어 버전을 자동으로 업데이트합니다
C. 고객에게 개인화 된 경험 제공
D. 데이터 저장 용량 증가
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정답: C
질문 #18
Cloud Kicks는 새로운 AI 모델을 테스트하고 있습니다. 어떤 접근 방식이 Salesforce의 신뢰할 수 있는 AI 원칙인 포용성(Trusted AI Principle of Conclusion)과 일치할까요?
A. 데이터 유출 위험을 제한하기 위해 특정 지역 또는 인구 통계의 데이터로만 테스트하십시오
B. 모델의 잠재적 인 사회적 영향을 평가하기 위해 균일 한 배경을 가진 개발 팀에 의존합니다
C. 모델 사용 방법에 적합한 다양하고 대표적인 데이터 세트로 테스트
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정답: C
질문 #19
AI는 어떤 CRM을 통해 영업 담당자가 이전 고객 상호 작용을 더 잘 이해하는 데 도움을 줄 수 있을까요?
A. 제품 설명을 생성, 현지화 및 번역합니다
B. 개인화 된 서비스 답변을 유발합니다
C. 전화 요약을 제공합니다
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정답: C
질문 #20
Salesforce는 편견을 개인의 불변하는 특성을 이용하여 분류하거나 마케팅하는 것으로 정의합니다. 잠재적으로 민감한 속성 중 불변하는 특성의 예는 무엇입니까?
A. 재무 상태 수정
B. 별명
C. 이메일 주소
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정답: A
질문 #21
AI 구현 시 데이터 품질에 대한 주요 고려 사항은 무엇입니까?
A. Salesforce에서 AI 기능을 사용자 정의하는 기술
B. 교육 및 미세 조정 영업 인력 AI 모델의 데이터의 역할
C. Salesforce 워크 플로와 AI 모델의 통합 프로세스
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정답: B
질문 #22
AI는 CRM에 어떤 이점을 제공합니까?
A. 인간의 상호 작용을 대체함으로써
B. 물리적 제품을 만들어
C. 고객 경험을 개인화함으로써
D. 데이터 저장에만 집중함으로써
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정답: C
질문 #23
Cloud Kicks는 제품 추천을 최적화하기 위해 데이터 분석을 활용하고 있습니다. 그러나 CK는 고객 기록이 불완전하고 연락처 정보가 누락되었으며 구매 내역이 불완전하다는 문제를 반복적으로 겪고 있습니다. 이러한 불완전한 데이터 품질은 회사 운영에 어떤 영향을 미칠까요?
A. 제품 권장 사항의 정확도는 방해됩니다
B. 제품 권장 사항의 다양성이 향상됩니다
C. 제품 권장 사항에 대한 응답 시간이 중단됩니다
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정답: A

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