2025年阿里云ACP人工智能高级工程师认证模拟试题(附答案解析)

这篇文章的内容是阿里云ACP人工智能高级工程师认证考试的模拟试题。

所有模拟试题由AI自动生成,主要为了练习和巩固知识,并非所谓的 "题库",考试中如果出现同样试题那真是纯属巧合。

1、在PAl-Studio实验运行完毕后,可以右键单击可视化组件,选择查看日志,在日志中可以查看哪

些相关信息

A.运行状态日志

B.Logview日志

C.非运行状态信息

D.提示信息

答案:A;B

解析:PAl-Studio实验运行后,可以通过查看日志查看的信息包括:运行状态、当前工作目录、Logview日志、运行状态信息、报错信息等

2、下列选项中,哪一项属于PAl-studio建模的主要特点?

A.支持拖拽方式搭建学习实验

B.交互式编程环境

C.支持资源实时监控

D:支持在线标注

答案:A

解析:PAl-studio建模的主要特点该平台封装了200余种经典算法,让用户可以通过拖拽的方式搭建机器学习实验;PAl-DSW是一款云端机器学习开发IDE,为您提供交互式编程环境,适用于不同水平的开发者,并且支持资源实时监控,算法开发时,可以显示CPU或GPU的使用情况。所以交互式编程环境和支持资源实时监控不是PAI-Studio的特点;AutoLearning是一个自动机器学习平台,支持在线标注、自动模型训练、超参优化及模型评估。用户只需要准备少量标注数据,并设置训练时长,就可以得到深度优化的模型,所以在线标注并不是PAI-Studio的特点;

3、数据准备是机器学习中一项非常重要的环节,PCA是一种常见的数据分析方式在数据处理过程中

PCA的主要作用是什么?

A.去除数据间存在的噪声数据影响

B.高维数据的降维,提取数据中主要特征分量

C.对于缺失数据进行补全

D.统一数据中各变量的维度

答案:B

解析:PCA(主成分分析)是机器学习无监督学习中的降维算法,主要思想是将高维数据映射到低维数据上,低维数据是全新的正交特征,也叫主成分。简而言之就是高维数据的降维,提取数据中主要特征分量。

4、如下选项中,哪几个算法属于聚类算法?

A.逻辑回归

B.KNN

C.k-medoids

D.DBSCAN

E.PCA

答案:

C;D

解析;逻辑回归就是一个分类的算法,常见用在二分类当中,就是把我们的输入值在线性回归中转化为预测值,因此A逻辑回归不正确;KNN是K最近邻(kNN,k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一,因此该方法是有监督学习方法,故B不正确;K-medoids法是一种无监督方法,该方法选取的中心点为当前cluster中存在的一点,准则函数是当前cluster中所有其他点到该中心点的距离之和最小,故C正确;DBSCAN是一种基于密度的聚类算法,这类密度聚类算法一般假定类别可以通过样本分布的紧密程度决定。同一类别的样本,他们之间的紧密相连的,也就是说,在该类别任意样本周围不远处一定有同类别的样本存在。通过将紧密相连的样本划为一类,这样就得到了一个聚类类别。通过将所有各组紧密相连的样本划为各个不同的类别,则我们就得到了最终的所有聚类类别结果。故D正确;PCA(Principal Component Analysis)是一种常见的数据分析方式,常用于高维数据的降维,可用于提取数据的主要特征分量,因此E不正确。

5、在PAl-EAS产品中,关于Processor功能描述正确的是()

A.上传模型文件

B.将模型文件加载为服务

C.处理对模型服务调用的请求

D.模型计算结果返回客户端

答案:

B;C;D

解析:Processor是包含在线预测逻辑的程序包,PAl-EAS预置的PMMLProcessor主要功能包括:

将PMML类型的模型文件加载为一个服务。

处理对模型服务进行调用的请求。

根据模型计算请求结果,并将其返回至客户端。

文章篇幅有限,更多阿里云ACP人工智能模拟题咱挪步↓↓↓

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