NVIDIA-Certified-Professional Accelerated Data Science : NCP-ADS

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NVIDIA-Certified-Professional Accelerated Data Science NCP-ADS Prüfungsfragen mit Lösungen:

1. When comparing the required memory with the available memory on a GPU for an MLOps deployment using NVIDIA technologies, which of the following is the best method to optimize memory usage while training large models?

A) Use mixed-precision training to reduce memory requirements by using half-precision floating-point numbers.
B) Decrease the number of training iterations to reduce memory consumption.
C) Use a higher number of GPUs to distribute the model and memory load across the GPUs.
D) Increase the input data size to fully utilize available memory and improve training performance.

2. You need to generate synthetic data to augment an imbalanced dataset using RAPIDS™ and cuDF.
Which of the following strategies would be most effective in producing high-quality synthetic data for the minority class?

A) Use only the majority class data to train a model and generate synthetic data using a GAN (Generative Adversarial Network) in the RAPIDS ecosystem.
B) Generate synthetic data by duplicating entries from the minority class using cudf.DataFrame.sample().
C) Use synthetic data generation libraries like SDV (Synthetic Data Vault) in conjunction with cuDF to create synthetic data that mimics the distribution of the minority class.
D) Create synthetic data by applying random transformations to the minority class, such as scaling, rotation, or flipping, using cuDF.

3. A retail company is deploying an AI-driven demand forecasting system using NVIDIA GPUs. The team follows the CRISP-DM framework and is currently in the Evaluation phase.
Which approach best leverages NVIDIA technologies to assess model performance effectively?

A) Assume that a high training accuracy guarantees excellent real-world performance, skipping the evaluation phase.
B) Perform evaluation on a small CPU-based subset of the dataset instead of using full GPU-accelerated inference.
C) Use RAPIDS cuML to rapidly compute evaluation metrics like RMSE and R-squared on large datasets using GPUs.
D) Rely only on training loss as the primary evaluation metric without considering validation performance.

4. A financial analyst wants to create an interactive GPU-accelerated dashboard to visualize stock price movements in real-time.
Which NVIDIA-supported tool is best suited for this purpose?

A) Use Plotly Dash with RAPIDS cuDF to create an interactive GPU-powered dashboard.
B) Precompute the time-series visualization with Dask and display it in a static HTML page.
C) Convert the stock price dataset into a NumPy array and visualize it using Seaborn's line plot.
D) Rely on Matplotlib to generate static plots and update them every minute with a loop.

5. A data scientist is analyzing sales data for an e-commerce company that experiences strong seasonal trends (e.g., increased sales during holiday seasons). The goal is to accurately forecast future sales using GPU-accelerated data science techniques.
Which approach would be the most effective?

A) Apply k-Means clustering to identify seasonal patterns and extrapolate future values.
B) Use a Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) model and optimize it using NVIDIA RAPIDS.
C) Train a Decision Tree model using cuML to classify future sales trends.
D) Compute a rolling average and manually adjust for seasonality based on previous peak sales months.

Fragen und Antworten: