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CCST-Networking PrüfungGuide, Cisco CCST-Networking Zertifikat - Cisco Certified Support Technician (CCST) NetworkingExam
The possible returns and associated probabilities of two independent projects are as follows:
It has been decided that both projects are to be launched.
Which TWO of the following statements are correct? (Choose two.)
A. The expected value of the total return is $41,500 gain.
B. The probability of the total return being a gain is less than 1.00.
C. The probability of making a total return of exactly $5,000 gain is 0.02.
D. The probability of the total return being a loss is 0.10.
E. The expected value of the total return is $40,000 gain.
Answer: B,D
A. Option C
B. Option D
C. Option B
D. Option A
Answer: B
Security Test and Evaluation (ST&E) is a component of risk assessment. It is useful in discovering system vulnerabilities. For what purposes is ST&E used?
Each correct answer represents a complete solution. Choose all that apply.
A. To implement the design of system architecture
B. To uncover design, implementation, and operational flaws that may allow the violation of security policy
C. To assess the degree of consistency between the system documentation and its implement ation
D. To determine the adequacy of security mechanisms, assurances, and other properties to enforce the security policy
Answer: B,C,D
Suppose you have a dataset of images that are each labeled as to whether or not they contain a human face. To create a neural network that recognizes human faces in images using this labeled dataset, what approach would likely be the most effective?
A. Use feature engineering to add features for eyes, noses, and mouths to the input data.
B. Use deep learning by creating a neural network with multiple hidden layers to automatically detect features of faces.
C. Use K-means Clustering to detect faces in the pixels.
D. Build a neural network with an input layer of pixels, a hidden layer, and an output layer with two categories.
Answer: B
Explanation:
Explanation
Traditional machine learning relies on shallow nets, composed of one input and one output layer, and at most one hidden layer in between. More than three layers (including input and output) qualifies as "deep" learning.
So deep is a strictly defined, technical term that means more than one hidden layer.
In deep-learning networks, each layer of nodes trains on a distinct set of features based on the previous layer's output. The further you advance into the neural net, the more complex the features your nodes can recognize, since they aggregate and recombine features from the previous layer.
A neural network with only one hidden layer would be unable to automatically recognize high-level features of faces, such as eyes, because it wouldn't be able to "build" these features using previous hidden layers that detect low-level features, such as lines.
Feature engineering is difficult to perform on raw image data.
K-means Clustering is an unsupervised learning method used to categorize unlabeled data.
Reference: https://deeplearning4j.org/neuralnet-overview
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